一直对卡方检验不是很理解，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。
在两个分布基本一致的理想情况下，其卡方值会很小，接近为0，换句话说，在接近100%的significance level极端情况下也是显著的，发生一类错误的概率接近100%，即原假设正确情况下拒绝原假设的概率会很高，这样不就与两个分布完全一致相冲突吗？

同样在两个分布相差很大，卡方值很大极端情况下，也有同样的冲突，其中本人理解错误与不准确的地方，请各位老师指教，谢谢！