本文详细介绍了似然比卡方值的统计原理与应用场景，对比了Python生态中scipy、statsmodels和pingouin三款核心计算库的功能差异，梳理了从数据预处理到结果解读的标准化计算流程，指出了似然比卡方值计算中的常见误区与修正方案，分析了其与Pearson卡方值的适配场景差异，同时软植入PingCode作为项目协作工具保障统计流程的可追溯性，最后预测了大语言模型与统计工具融合的未来趋势。