X^2 df P(> X^2) Likelihood Ratio 14.069 1 0.00017626 Pearson 418.000 1 0.00000000 Phi-Coefficient : 1 Contingency Coeff.: 0.71 Cramer's V : 1 解读一下以上内容

根据您提供的结果，我们可以对其进行解读：

1. Likelihood Ratio (似然比)：计算结果表明似然比统计量 (Likelihood Ratio) 为14.069，自由度为1，p值为0.00017626。这个结果表示，在显著性水平为0.05的情况下，我们可以拒绝原假设，即认为两个分类变量之间存在关联性。

2. Pearson (皮尔逊卡方)：计算结果表明皮尔逊卡方统计量 (Pearson) 为418.000，自由度为1，p值为0.00000000。与似然比统计量类似，这个结果也表示，在显著性水平为0.05的情况下，我们可以拒绝原假设，即认为两个分类变量之间存在关联性。

3. Phi-Coefficient (Phi系数)：计算结果表明Phi系数为1。Phi系数是一种常用的相关系数，取值范围为-1到1。在这里，Phi系数为1表示两个分类变量之间存在完全的正相关关系。

4. Contingency Coefficient (列联系数)：计算结果表明列联系数为0.71。列联系数也是一种常用的相关系数，取值范围为0到1。在这里，列联系数为0.71表示两个分类变量之间存在较强的相关关系。

5. Cramer's V (克拉默V系数)：计算结果表明克拉默V系数为1。克拉默V系数是一种常用的相关系数，取值范围为0到1。在这里，克拉默V系数为1表示两个分类变量之间存在完全的相关关系。

综上所述，根据以上结果，我们可以得出结论：两个分类变量之间存在显著的关联性，且相关关系非常强。