卡方检验R和excel

我正在为工作中的一些东西做独立性测试。我通常用R做这类事情，但我的老板要我用Excel做图表。我的问题是，当我使用R的卡方检验时，它给出的结果与Excel使用的结果不同。我不确定我是否设置了错误的东西，或者使用的方法是否有差异，但结果几乎是截然相反的。这两个程序中的无效假设是否不同

以下是我得到的：

Observed Values                     Expected Values     

    Total Errors    Priority 1 + 2                  Total Errors    Priority 1 + 2
Non-V&T 342 188 530         Non-V&T 171.0759494 93.92405063
V&T 117 64  181         V&T 58.42405063 32.07594937
    459 252 1422                    


    Test value:                         
    2.68619E-79                 

R:

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tbl1目前我也不知道如何从Excel中粘贴，但我可以通过屏幕截图向您提供我在Excel中使用的公式。其产生的p值为0.9782，接近R中给出的值。请参见以下屏幕截图了解值：


在上面，我使用实际值作为R单元格A2:B3的输入
我计算边缘行和列的和
我通过取适当的边缘行和列总和的乘积，除以总总和来计算期望的单元格值。单元格A7:B8
我接下来使用实际计数和预期计数计算p值
如果您在没有Yates校正的情况下重新执行R过程，即
chisq.test（tbl1，correct=F）
，您将得到一个p值0.9782，对应于Excel的p值。
谢谢您的帮助。我计算的期望值不正确，因为我把错误的数字加在一起得到了n。
tbl1 <- matrix(c(342,117,188,64),ncol=2)
chisq.test(tbl1)
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  tbl1
X-squared = 1.6653e-30, df = 1, p-value = 1

chisq.test(tbl1)$expected
         [,1]     [,2]
[1,] 342.1519 187.8481
[2,] 116.8481  64.1519