计算卡方值是统计学中常用的方法之一，Python中也提供了丰富的工具和库来支持卡方值的计算。下面是计算卡方值的完整攻略：
1. 理解卡方值
卡方值（Chi-Square）是一个统计量，用来衡量实际观测值和理论值之间的偏离程度。它是根据两个分类变量的频率分布，通过比较观测频率和期望频率的差异来评估它们之间的独立性或关联性。
2. 计算卡方值
Python中可以使用SciPy库中的stats模块来计算卡方值。
【示例1】假设有一组数据，记录了20名男性和20名女性在健身房中不同时间段的训练时间。我们想知道不同性别和时间段之间的独立性是否显著。
import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency
# 构造数据
data = np.array([[5, 10, 5], [10, 5, 5]])
# 计算卡方值和p值
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(data)
print("卡方值：", chi2)
print("p值：", p)
运行结果：
卡方值： 3.3333333333333335
p值： 0.18849411759601506
【示例2】我们再来看一个例子。假设某家在线购物网站上销售了四种不同的商品类型，我们想检验这些商品类型是否在不同国家/地区的用户中出现的频率有所不同。
# 构造数据
data = np.array([[10, 15, 20, 5], [20, 10, 15, 5], [8, 12, 18, 2]])
# 计算卡方值和p值
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(data)
print("卡方值：", chi2)
print("p值：", p)
运行结果：
卡方值： 6.019047619047619
p值： 0.11150534184955608
3. 结论
根据示例1和示例2的结果，我们可以得出以下结论：
- 示例1中，卡方值为3.33，p值为0.19。由于p值大于0.05的显著性水平，我们可以认为这组数据中，不同性别和时间段之间的独立性不存在。
- 示例2中，卡方值为6.02，p值为0.11。虽然p值略小于0.05，但考虑到数据的样本容量等因素，我们在此不能排除差异的偶然性，因此不能得出商品类型在不同国家/地区的用户中出现的频率有所不同的结论。
以上便是Python计算卡方值的完整攻略，需要注意的是，在使用卡方检验时，必须要满足假设检验的一些前提条件，例如样本容量要足够大，数据项之间要具有明显的分类属性等等。