它们是相关的，所以我不怀疑会有很大的不同（因此，如果更容易计算，请使用互信息）。

我还没有看到正式的论据，但我的逻辑是：

• g-test是互信息的衍生（G，cfr.wiki 链接）$G=2\cdot N \cdot MI(r,c)$
• 对于合理大小的样本，卡方得出与 g 检验相同的结论

因此，对于合理大小的样本，卡方和 MI 导致或多或少相同的结果。在其他情况下，它将确定性地取决于数据集属性。

正如@ciri 回答的后续，在以下论文中也提出了相同的论点： Richter et al., 2018