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计算卡方阈值的完整攻略如下：

1. 确定显著性水平和自由度数

在计算卡方阈值之前，需要先确定显著性水平和自由度数。显著性水平是指在假设检验中能够拒绝原假设的最小概率，通常情况下设为0.05或0.01。自由度数是指数据集中独立变量的个数减1。例如，如果数据集有3个独立变量，则自由度数为2。

1. 导入Python统计库

计算卡方阈值需要用到Python统计库中的卡方分布函数。因此，需要导入Python统计库。

import scipy.stats as stats

1. 计算卡方阈值

计算卡方阈值的Python代码如下：

alpha = 0.05  # 显著性水平
df = 2        # 自由度数
critical_value = stats.chi2.ppf(1-alpha, df) 

其中，stats.chi2.ppf()是卡方分布的累积分布函数的逆函数。该函数中的第一个参数指定了累积分布函数的概率值，第二个参数指定了自由度数。

1. 检验卡方值与卡方阈值的关系

假如我们有以下的数据：

将其用Python代码表示为：

import numpy as np
observed = np.array([[10, 20], [30, 40]])

然后，可以计算卡方值：

chi2, _, _ , _ = stats.chi2_contingency(observed)

其中，stats.chi2_contingency()是用于计算分类数据的卡方检验的Python函数。该函数的输入参数是观察矩阵，其返回值包括卡方值、P值、自由度数和预期值矩阵等信息。

最后，可以比较卡方值和卡方阈值的关系。如果卡方值大于卡方阈值，则拒绝原假设，即认为独立变量之间存在显著性差异，否则，则接受原假设。

另一种例子：

假设我们有以下的数据：

将其用Python表示为：

observed = np.array([[15, 10, 20, 25], [20, 25, 30, 15]])

然后，可以计算卡方值：

chi2, _, _ , _ = stats.chi2_contingency(observed)

最后，根据卡方值和卡方阈值的大小关系进行判断，如果卡方值大于卡方阈值，则拒绝原假设，即认为变量之间存在显著性差异，否则，则接受原假设。