卡方统计量的计算依赖于实际频数和期望频数之间的差异。如果实际频数远大于期望频数，这将导致对应单元格的卡方贡献（(观察频数 - 期望频数)^2 / 期望频数）增大

正确答案是 B: 该单元格将对卡方统计量的增加贡献最大。

### 专业分析：

在列联表（交叉表）中，卡方检验（Chi-square test）用于检验两个分类变量之间的独立性。卡方统计量的计算公式为：

\[ \chi^2 = \sum \frac{(O_i - E_i)^2}{E_i} \]

其中，\( O_i \) 是实际频数（observed frequency），\( E_i \) 是期望频数（expected frequency）。

- **实际频数（\( O_i \)）**：这是在列联表中实际观测到的数据。
- **期望频数（\( E_i \)）**：这是在假设两变量独立的情况下，基于边际总数计算出来的频数。

如果某单元格的实际频数（\( O_i \)）远大于期望频数（\( E_i \)），那么 \( (O_i - E_i) \) 的绝对值会很大，从而使得 \(\frac{(O_i - E_i)^2}{E_i}\) 的值也会很大。这表示该单元格对卡方统计量的增加贡献最大。因此，选项 B 是正确的。

其他选项的分析：

- **选项 A**：该单元格将对卡方统计量的增加贡献最小。这是不正确的，因为实际频数远大于期望频数时，该单元格对卡方统计量的贡献是很大的。
- **选项 C**：该单元格表明两变量之间的独立性。这也不正确，因为实际频数远大于期望频数表明两变量之间可能存在显著的关联，而非独立性。
- **选项 D**：该单元格的数据不会影响卡方统计量。这显然是错误的，因为每个单元格的数据都会影响卡方统计量的计算。

总结来说，实际频数远大于期望频数的单元格对卡方统计量的增加贡献最大，因此正确答案是 B。