根据卡方检验的结果得出合理的结论可以从以下几个方面考虑：
一、分析卡方值、自由度和 p 值
卡方值：
卡方值反映了实际观测值与理论期望值之间的差异程度。较大的卡方值通常意味着实际观测值与理论期望值之间的差异较大。
然而，仅看卡方值本身不能确定差异是否具有统计学意义，还需要结合自由度和 p 值进行综合判断。
自由度：
自由度取决于研究设计和数据结构。在四格表卡方检验中，自由度通常为。
自由度会影响卡方分布的形状和临界值的大小。在相同显著性水平下，自由度越大，临界值通常也会越大。
p 值：
p 值是在假定原假设为真时，出现当前样本结果以及更极端结果的概率。通常，p 值小于给定的显著性水平（如 0.05）时，我们拒绝原假设；p 值大于等于显著性水平时，我们不拒绝原假设。
如果卡方检验的 p 值小于显著性水平，说明实际观测值与理论期望值之间的差异不太可能是由于偶然因素引起的，我们可以认为两个或多个分类变量之间存在关联或差异。
二、结合实际问题进行解释
判断变量之间的关系：
如果卡方检验结果表明拒绝原假设，我们可以得出两个分类变量之间存在关联或差异的结论。
例如，在研究吸烟与患肺癌的关系时，如果卡方检验结果显示 p 值小于 0.05，我们可以认为吸烟与患肺癌之间存在关联。
然而，卡方检验只能表明变量之间存在关联，但不能确定关联的方向和强度。例如，我们不能确定是吸烟导致了肺癌，还是肺癌患者更容易吸烟。
考虑研究的局限性：
在得出结论时，需要考虑研究的局限性。卡方检验的结果可能受到样本量、数据质量、研究设计等因素的影响。
如果样本量较小，卡方检验的结果可能不够稳定；如果数据存在偏差或错误，可能会影响结果的准确性；如果研究设计存在缺陷，可能会导致错误的结论。
此外，卡方检验只能分析分类变量之间的关系，不能考虑其他因素的影响。如果存在其他潜在的混杂因素，可能会影响变量之间的真实关系。
提出进一步的研究建议：
根据卡方检验的结果，可以提出进一步的研究建议。例如，如果发现两个变量之间存在关联，可以进行更深入的研究，以确定关联的方向和强度，或者探索其他可能的影响因素。
如果研究存在局限性，可以提出改进研究设计、增加样本量、提高数据质量等建议，以提高研究的可靠性和有效性。
总之，根据卡方检验的结果得出合理的结论需要综合考虑卡方值、自由度、p 值等统计指标，结合实际问题进行解释，并考虑研究的局限性和提出进一步的研究建议。