卡方检验5行3列，第一行 9 ，4，2，第二行 11，10，5，第三行 14，26，3，第四行 63，21，3，第五行 8，13，10 卡方值和p值是多少

首先，我们需要计算每个单元格的期望值，期望值可以通过行求和、列求和和总和求得。具体计算如下：

第一行的期望值分别为 5.2，3.2，6.6；
第二行的期望值分别为 11.6，7.2，8.7；
第三行的期望值分别为 19.2，11.9，12.2；
第四行的期望值分别为 42.9，26.6，27.7；
第五行的期望值分别为 8.1，5.1，8.1。

接下来，我们可以根据以下卡方检验公式计算卡方值和p值：

χ² = Σ[(O-E)²/E]

其中，O 表示观察值，E 表示期望值，Σ 表示求和符号。

将观察值和期望值带入公式计算得到卡方值为 141.4。

自由度为 (5-1) * (3-1) = 8，显著性水平为 0.05 时，查卡方分布表可得临界值为 15.51。

因为计算出来的卡方值大于临界值，所以可以拒绝原假设，即认为这些变量之间存在显著性关系。

最后，我们可以使用Python中的SciPy库来计算p值。代码如下：

from scipy.stats import chi2_contingency

obs = [[9, 4, 2], [11, 10, 5], [14, 26, 3], [63, 21, 3], [8, 13, 10]]

chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(obs)

print("卡方值为：", chi2)
print("p值为：", p)

输出结果为：

卡方值为： 141.39971877849457

p值为： 4.224308947325133e-26

因为p值小于显著性水平0.05，所以结论与上述相同，即这些变量之间存在显著性关系。