在进行卡方（χ2）检验时，我们通常会遇到需要对计算公式进行校正的情况。这种校正主要是为了提高小样本量或期望频数较低情况下统计结果的准确性。具体来说，当数据满足以下条件之一时，应当考虑使用校正公式：
1. 当任何一个单元格的期望频数小于5但大于等于1时：这是最常见需要进行连续性校正的情况。在这种情况下，直接应用标准卡方检验可能会导致过高的I型错误率（即错误地拒绝了真实的原假设）。此时可以采用Yates连续性校正方法来减少偏差。
2. 当自由度为1且所有单元格的期望频数都小于或等于10时：即使所有单元格的期望值都不低于5，如果样本量非常小或者分布极度不平衡（例如，在四格表中），也可能需要进行适当的调整以提高检验的有效性。
3. 在2x2列联表分析中特别需要注意校正的应用。对于这类表格，当总观察数小于40或任何单元格的期望频数小于5时，建议使用Fisher精确概率法代替卡方检验；但如果选择继续使用卡方检验，则应采用Yates连续性校正。

总之，在实际操作过程中，如果遇到上述情况之一，最好先考虑是否适合进行卡方检验，并在必要时采取相应的校正措施。这不仅有助于提高统计分析的准确性，也能更好地解释研究结果。不过需要注意的是，随着样本量增大，即使某些单元格期望频数稍低于5，通常也不需要特别校正，因为大样本本身可以减小偏差的影响。