卡方檢驗是一種統計方法，用於檢驗觀察頻數與期望頻數之間的差異是否具有統計學意義。卡方值（Chi-Square Value）是卡方檢驗的計算結果，表示觀測頻數與期望頻數之間的差異程度。而p值（p-value）是根據卡方分布計算得到的機率值，表示在零假設成立的情況下，觀察到的數據與期望數據之間的差異機率。
如果卡方值越大，表明觀測值與理論值之間的偏離程度越大；反之，如果卡方值越小，表明二者偏差越小。
當卡方值等於0時，表明理論值完全符合。
p值通常用於判定變數是否獨立。如果p值小於設定的顯著性水平（通常為0.05），則可以拒絕零假設，認為兩個變數之間存在顯著關聯。
例如，如果一個卡方檢驗的卡方值為0.446，自由度為1，p值為0.504，那麼這個p值大於0.05，因此我們不能拒絕零假設，也就是說，我們不能認為疫苗有顯著的防疾效果。
以上是卡方檢驗和p值的基本概念和用法，希望對你有所幫助。