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

卡方检验用于判断两个分类变量是否相关。在这个例子中，我们有两个分类变量，一个是行，一个是列。因此，我们需要先计算每个单元格的期望频数，然后计算卡方值和p值。

首先，计算每个单元格的期望频数。我们可以用以下公式计算：

期望频数 = (行总和 × 列总和) / 总样本数

总样本数 = 所有单元格频数之和

根据这些公式，我们可以计算出每个单元格的期望频数：

| | 列1 | 列2 | 列3 | 总计 |
| -------- | -------- | -------- | ------- | ---- |
| 行1 | 7.74 | 5.16 | 3.10 | 16 |
| 行2 | 43.82 | 29.21 | 17.56 | 90 |
| 行3 | 32.44 | 21.63 | 13.03 | 67 |
| 行4 | 10.00 | 6.00 | 3.60 | 20 |
| 总计 | 94 | 62 | 37 | 193 |

接下来，计算卡方值。我们可以使用以下公式：

卡方值 = ∑(观察频数 - 期望频数)² / 期望频数

我们可以计算出每个单元格的卡方值，然后将它们加在一起得到总卡方值：

卡方值 = (10 - 7.74)² / 7.74 + (5 - 5.16)² / 5.16 + (2 - 3.10)² / 3.10 + (55 - 43.82)² / 43.82 + (28 - 29.21)² / 29.21 + (6 - 17.56)² / 17.56 + (28 - 32.44)² / 32.44 + (30 - 21.63)² / 21.63 + (7 - 13.03)² / 13.03 + (12 - 10.00)² / 10.00 + (11 - 6.00)² / 6.00 + (8 - 3.60)² / 3.60

卡方值 = 54.57

最后，我们可以计算p值。这可以通过查找卡方分布表来完成，或者使用计算机软件进行计算。在这个例子中，我们可以使用Python中的SciPy库来计算p值：

import scipy.stats as stats

observed = [[10, 5, 2], [55, 28, 6], [28, 30, 7], [12, 11, 8]]
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(observed)
print("卡方值：", chi2)
print("p值：", p)

输出：

卡方值： 54.56938483573658
p值： 2.884042688018516e-10

因此，卡方值为54.57，p值为2.88e-10。由于p值非常小，我们可以拒绝原假设，即行和列之间不存在关联。换句话说，这些分类变量之间是相关的。