答案：卡方检验是用来比较观察值与期望值之间的差异程度，常用于测试两个或多个分类变量之间是否存在关联性。卡方检验的结果会给出一个p值，用来判断观察值与期望值的差异是否显著。
在进行卡方检验时，我们首先要计算出卡方统计量。然后，根据自由度的不同，查找卡方分布表中对应的临界值。最后，比较统计量与临界值，如果统计量大于临界值，则差异显著，并且p值较小，可以拒绝原假设（即变量之间不存在关联）。如果统计量小于临界值，则差异不显著，并且p值较大，接受原假设（即变量之间不存在关联）。
你可以使用统计软件如R或Python来计算卡方检验的p值。在R中，你可以使用chisq.test()函数，该函数会返回卡方统计量和对应的p值。在Python中，你可以使用scipy库中的chisquare()函数，该函数也会返回卡方统计量和对应的p值。
以下是使用R和Python计算卡方检验的示例：
在R中：
```R
# 假设有一个观察数组observed，期望数组expected
# 进行卡方检验
result <- chisq.test(observed, expected)
# 输出卡方统计量
print(result$statistic)
# 输出p值
print(result$p.value)
```
在Python中：
```python
import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency
# 假设有一个观察数组observed，期望数组expected
# 进行卡方检验
statistic, p_value, _, _ = chi2_contingency(observed, expected)
# 输出卡方统计量
print(statistic)
# 输出p值
print(p_value)
```
希望以上提供的信息能够帮助到你解决卡方p值的问题。如果有任何进一步的问题，请随时提问。
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