在公共卫生领域，尤其是进行流行病学研究或数据分析时，卡方检验（Chi-square test）是一种常用的统计方法，用于判断两个分类变量之间是否存在显著性关联。χ2值是该检验中的一个关键指标，它反映了观察频数与期望频数之间的差异大小。

要通过χ2值来判断差异是否具有显著性，通常需要遵循以下几个步骤：
1. 计算χ2值：首先根据研究数据计算出实际的χ2值。这一步骤涉及到将每个单元格的实际频数（即观测值）与理论频数（即期望值）进行比较，并通过特定公式得出总的χ2值。
2. 确定自由度：在卡方检验中，自由度是指可以独立变化的数据点的数量。对于一个r行c列的列联表来说，其自由度为 (r-1) * (c-1)。
3. 查找临界值或计算P值：根据所选择的显著性水平（如常用的α=0.05），以及上述确定的自由度，在卡方分布表中查找对应的临界值。或者，可以通过统计软件直接计算出与实际χ2值相对应的P值。
4. 判断差异是否显著：如果实际计算得到的χ2值大于查找到的临界值，则认为两变量间存在显著性关联；反之则无显著性差异。同样地，在使用P值时，若P<α（例如0.05），也表明结果具有统计学意义，即两个分类变量之间有显著性的关系。

总之，通过比较χ2值与临界值或评估P值来决定研究结论是否支持两变量间存在显著性关联。在实际操作过程中，建议使用专业的统计软件以确保计算的准确性，并结合专业知识对结果进行合理解读。