在进行配对设计四格表资料的卡方（χ2）检验时，主要是用于分析两组配对样本之间的关联性或差异性。这种设计常见于前后对照研究、同一样本不同部位的比较等场景中。

解读卡方检验的结果主要包括以下几个方面：
1. 卡方值：这是根据实际观察频数与理论预期频数计算出来的统计量，用来衡量两者之间差异的程度。卡方值越大，说明实际数据与期望值之间的差距越大，即两个样本间的关联性或差异性越明显。
2. 自由度：对于四格表资料而言，自由度固定为1（df=1），这是因为四个单元格中有三个是独立的，第四个可以由其他三个确定下来。
3. P值：通过查卡方分布表或者使用统计软件计算得出。P值反映了在零假设成立的情况下获得当前样本结果或更极端情况的概率。通常情况下：
   - 如果P < 0.05，则认为两组数据之间存在显著性差异，拒绝原假设（即认为两个变量是相关的）。
   - 如果P ≥ 0.05，则没有足够的证据来否定零假设，说明两组数据间可能不存在统计学意义上的显著性差异。

4. 效应大小：除了关注是否达到统计显著性以外，还需要考虑效应量的大小。例如，在配对四格表中常用McNemar检验计算比值比（OR），它能更直观地显示两个条件下的相对风险程度。

总之，解读配对设计四格表资料的χ2检验结果时，不仅要关注P值是否达到显著水平，还要结合卡方值、自由度以及效应大小等信息综合分析。同时，在实际应用中还需要考虑研究背景和专业知识来判断统计结论的实际意义。