一直对卡方检验不是很理解，请教各位老师关于卡方检验的问题。假设两个分布完全一致，那么其卡方值sum(observed value—expected value)^2/expected value=0，如果两个分布不完全一致，则和observed value和expected value的差越大，卡方直也越大，当卡方值大到超过统计显著性所规定的临界值时，则证明这个两个分布在统计上具有显著性。
在两个分布完全一致的极端情况下，卡方直为0时，在卡方分布的表格中，也就对应着在significance level为100%极端情况下是显著的，换句话说犯一类错误的概率将高达100%，即原假设正确情况下拒绝原假设的概率很高，这样不就与两个分布完全一致相冲突吗？理解错误或不准确的地方，请各位老师帮忙指正，谢谢！