在统计学中，四格表卡方检验是一种常用的分析方法，主要用于判断两个分类变量之间是否存在关联性。然而，对于许多非专业人士而言，传统的统计软件可能显得过于复杂或不便操作。幸运的是，借助Excel强大的功能，我们可以通过函数和VBA（Visual Basic for Applications）脚本轻松完成这一任务。

首先，我们需要准备一个标准的四格表数据结构。通常情况下，四格表由四个基本单元组成，分别代表两个变量的不同组合。例如，在医学研究中，我们可以用它来比较治疗组与对照组的有效性和无效性分布。

接下来是利用Excel内置函数进行初步计算。通过SUM函数对每一行和列求和，并使用COUNTIF函数统计每个单元格的具体数值。这些基础步骤可以帮助我们快速验证输入数据是否正确无误。

当准备工作完成后，就可以开始编写VBA代码了。以下是实现该功能的核心逻辑：

```vba

Sub ChiSquareTest()

Dim ws As Worksheet

Set ws = ThisWorkbook.Sheets(1)

' 获取表格范围内的数据

Dim a As Double, b As Double, c As Double, d As Double

a = ws.Range("B2").Value

b = ws.Range("C2").Value

c = ws.Range("B3").Value

d = ws.Range("C3").Value

' 计算理论频数

Dim rowTotalA As Double, colTotalA As Double, total As Double

rowTotalA = a + b

colTotalA = a + c

total = rowTotalA + c + d

Dim expectedA As Double, expectedB As Double, expectedC As Double, expectedD As Double

expectedA = rowTotalA colTotalA / total

expectedB = rowTotalA (total - colTotalA) / total

expectedC = (total - rowTotalA) colTotalA / total

expectedD = (total - rowTotalA) (total - colTotalA) / total

' 计算卡方值

Dim chiSquare As Double

chiSquare = ((a - expectedA) ^ 2 / expectedA) + _

((b - expectedB) ^ 2 / expectedB) + _

((c - expectedC) ^ 2 / expectedC) + _

((d - expectedD) ^ 2 / expectedD)

' 输出结果到指定位置

ws.Range("E5").Value = "卡方值:"

ws.Range("F5").Value = chiSquare

End Sub

```

这段代码首先定义了工作表对象以及各个单元格的位置参数，然后读取用户提供的实际观测值。之后根据公式计算出相应的理论频数，并进一步推导出卡方统计量。最后将结果展示给用户查看。

通过上述方法，即使是没有深厚编程背景的人也能方便地完成复杂的统计分析工作。这种方法不仅提高了效率，还降低了错误发生的概率，非常适合日常办公环境下的应用需求。