1. **建立检验假设**：首先，需要建立零假设（H0）和备择假设（H1）。零假设通常表示两个分类变量之间没有关联，备择假设则表示两个变量之间存在关联。例如，在比较两种治疗方案的总体缓解率时，零假设可以是“两种方案的总体缓解率相同”，备择假设则是“两种方案的总体缓解率不同”。
2. **确定检验水准**：检验水准（α）通常设定为0.05，表示在原假设成立的情况下，拒绝原假设的概率不超过5%。
3. **计算检验统计量**：卡方检验的统计量是卡方值（χ²），它是通过比较观察频数和理论频数之间的差异来计算的。理论频数是在原假设成立的情况下，根据边际总数计算出的期望频数。在实际计算中，如果理论频数太小（小于5），可能需要使用连续性校正公式。
4. **确定P值**：计算出卡方值后，需要根据卡方分布表或统计软件确定相应的P值。P值表示在原假设成立的情况下，观察到当前数据或更极端数据的概率。
5. **作出统计推断**：最后，根据P值和事先设定的检验水准（α）来作出是否拒绝零假设的决策。如果P值小于α，则拒绝零假设，认为两个变量之间存在显著关联；如果P值大于或等于α，则不拒绝零假设，认为没有足够的证据表明两个变量之间存在显著关联。
以上就是开展卡方检验的基本步骤。需要注意的是，卡方检验适用于分类数据，其目的是推断两个分类变量之间是否存在关联。在进行卡方检验时，还应该注意数据的适用条件，如理论频数不宜太小等。
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