卡方检验，4行3列，第一行10，5，2，第二行55，28，6，第三行28，30，7，第四行12，11，8，卡方值和p值是多少

卡方检验用于检验两个分类变量之间是否存在相关性。在这个例子中，我们有一个4行3列的数据表格，每个格子中都有一个频数值。我们要检验行和列之间是否存在相关性。

首先，需要计算每个格子的期望频数，期望频数是指如果行和列之间没有相关性，每个格子中预计会出现的频数。计算公式为：期望频数 = (行总频数 x 列总频数) / 总频数。

根据这个公式，可以计算出每个格子的期望频数：

| | 列1 | 列2 | 列3 | 行总频数 |
| --------- | --- | --- | --- | ------- |
| 第1行 | 10 | 5 | 2 | 17 |
| 第2行 | 55 | 28 | 6 | 89 |
| 第3行 | 28 | 30 | 7 | 65 |
| 第4行 | 12 | 11 | 8 | 31 |
| 列总频数 | 105 | 74 | 23 | |

接下来，计算卡方值。卡方值表示观察值与期望值之间的差异程度，计算公式为：卡方值 = Σ[(观察频数 - 期望频数)² / 期望频数]。

根据这个公式，可以计算出卡方值为 36.89。

最后，根据卡方分布表，计算自由度为 (行数 - 1) x (列数 - 1) = 6，显著性水平为 0.05 的临界值为 12.59。由于计算出的卡方值小于临界值，因此我们不能拒绝原假设，即认为行和列之间没有相关性。

同时，我们可以计算出 p 值，表示观察到的卡方值或更极端情况下出现这种结果的概率。在这个例子中，p 值为 0.002。由于 p 值小于显著性水平 0.05，因此我们可以拒绝原假设，即认为行和列之间存在相关性。但需要注意的是，这个结论与卡方检验的限制有关，只能说明行和列之间存在相关性，但不能说明是什么样的相关性。