dd,有没有大神回答一下呀

在实际应用中，卡方值和P值都是重要的统计量。卡方值反映了数据偏离的程度，而P值则提供了是否拒绝零假设的依据。通常，研究者会同时报告这两个值，并且更多地依赖P值来做出统计推断。如果P值小于事先设定的显著性水平（如0.05），则认为结果具有统计学意义，即有足够的证据拒绝零假设，认为不同层或组之间存在显著差异。

综上所述，Rao-Scott 卡方值和P值都是评估数据关联性的重要指标，但在做出结论时，P值通常是主要的参考依据。研究者应综合考虑这两个统计量，并结合研究背景和数据特点来解释结果。