在卫生统计学中，卡方（χ²）检验是一种常用的假设检验方法，主要用于分析两个分类变量之间是否存在关联。判断χ²检验结果是否显著主要依赖于计算出的χ²值与临界值或P值之间的比较。

首先，需要计算出χ²值。这一步是通过对比观察频数（实际数据中各组的频数）和期望频数（如果两个变量之间没有关联，理论上预期出现的频数）来完成的。χ²值反映了观察频数与期望频数之间的差异程度。

接下来，确定自由度。自由度是指在计算检验统计量时可以自由变化的数据点的数量。对于卡方检验而言，自由度等于（行数-1）乘以（列数-1），其中行数和列数分别指分类变量的类别数量。

然后，根据选定的显著性水平α（通常为0.05或0.01），从χ²分布表中查找相应的临界值。这个临界值是用于判断检验结果是否显著的标准之一。如果计算出的χ²值大于查表得到的临界值，则认为两个变量之间存在显著关联；反之，若小于或等于临界值，则认为没有足够的证据证明两变量间存在显著关系。

另一种方法是直接使用统计软件计算P值。P值表示在原假设成立的情况下，观察到当前样本结果或更极端情况出现的概率。当P值小于选定的显著性水平α时（例如0.05），则拒绝原假设，认为检验结果具有统计学意义；若P值大于等于α，则接受原假设，认为数据不足以证明两变量间存在显著关联。

综上所述，判断χ²检验结果是否显著可以通过比较计算出的χ²值与临界值或直接观察P值来实现。在实际应用中，通常推荐使用统计软件进行数据分析，这样可以更准确地获得P值，并据此作出科学合理的结论。