卡方分析是一種統計方法，用於檢驗兩個分類變數之間的關聯性。卡方檢驗的輸出是一個卡方值（chi-square value）和一個相應的p值（p-value）。
卡方值：卡方值是觀察頻數與理論頻數之間的差異的度量。如果卡方值越大，表示觀察頻數與理論頻數之間的偏差程度越大；如果卡方值越小，表示偏差程度越小。當卡方值等於0時，表示觀察頻數與理論頻數完全相等，即理論值完全符合。
p值：p值是根據卡方分布計算得到的機率值，表示在零假設成立的情況下，觀察到的數據與期望數據之間的差異機率。如果p值小於設定的顯著性水平（通常為0.05），則可以拒絕零假設，認為兩個變數之間存在顯著關聯。
例如，如果性別對度假方式的偏愛有影響，那麼性別（男或女）與度假方式（沙灘度假和郵輪度假）之間就可能是相依的。可以通過計算卡方值和p值來判斷這種關聯是否顯著。如果p值大於0.05，則表示性別與度假方式之間沒有顯著關聯。
需要注意的是，卡方檢驗適用於分類數據，不適用於數值數據。此外，卡方檢驗的計算需要滿足一定的條件，例如數據的值需要是相當大的，每個數值需要是5或更大。