当我们说到p-value时，我们在说什么？
“这个变量的p-value小于0.05，所以这个变量很重要”
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你真的知道自己在说什么么？？？这个p-value到底是个什么鬼？为什么小于0.05就很重要？很重要是什么意思？？？？？
终于...
这次，我们通俗易懂地来讲讲到底什么是p-value（p值）。
在讲p-value之前，我们用掷硬币来举个例子。
硬币有正反两面，在概率中我们知道，出现正反面的概率各为50%（1/2），所以作为一个正常的硬币，如果我们投无限次后，结果一定会是正反各占50%。但是，如果我想知道自己手中的硬币，到底是不是正常的硬币，有没有做过手脚，在实际操作中是没办法投掷无限次的。因此，我们只能用有限的结果来判断“硬币是否为常规硬币”这个问题的答案。
在统计学上，做这个检验时，通常会设定一个虚无假设（也叫零假设，Null Hypothesis），通常记作H0。以及一个对立假设（Alternative Hypothesis），及与虚无假设对立的假设，如果证明虚无假设错误，则可以推出对立假设成立。
在掷硬币这个例子中，我们可以设定
H0: 手中的硬币是常规硬币
H1: 手中的硬币做过手脚
如果手中硬币是常规硬币，我们知道正面和反面出现的概率各为50%，所以如果我投掷10次硬币，则正面和反面出现的次数各位5次。正面5次，反面5次，就是我们对于投掷10次硬币的期望值（expected value）。
现在我们开始投掷硬币，出现的是正面3次，反面7次。这个结果就是我们对于投掷10次硬币的观测值（observed valued），即实际的结果。
通过分析期望值和观测值的差距，我们就可以判断出硬币是否正常。而这个期望值和观测值差距的判断方法就是chi-square。
上图即为chi-square的计算公式，O代表观测值（observed value），E代表期望值（expected value）。有没有觉得这和方差的公式很像？没错，其实方差是一组数据与其均值的比较，而chi-suaqre是一组数据与另一组数据期望值的比较。
那么在掷硬币这个例子中chi-square（卡方）=(3-5)^2/5+(7-5)^2/5=1.6
算出了chi-square，那么又怎判断检验结果呢？现在，跟我一起把卡方分布表(见Figure 2)拿出来~
上图即为卡方分布表，左上角的α表示错误拒绝H0假设的概率（即虚无假设事实上成立，但我们计算出的结果却错误判断虚无假设不成立的概率）。n代表自由度（degree of freedom），即独立变量数减1，在这个例子中，独立变量数为2（正面和反面），所以自由度为1（2-1=1）。
当然，你也会见到与上图不一样的卡方分布图，比如Figure 3。P代表α，即P(当H0为真时拒绝H0)（其实就是p-value），df代表自由度（degree of freedom）。
假设置信度为95%，即错误拒绝H0的概率为0.05。展开解释就是，我们有95%的概率确信检验结果正确，有5%的概率会错误拒绝虚无假设。（我们总说的p值与0.05比较就是这个啦，其实不一定时0.05，根据具体情况可以设置不一样的值，只是大部分时候都用0.05）
对照着卡方分布表（Figure 4），找到1所在的行（我们计算出的chi-square自由度是1），发现1.6是介于1.323和2.706之间，查表得出其p值为0.25到0.1之间，大于0.05，所以我们不能拒绝H0。换句话说，H0成立，即硬币是常规硬币，没有做手脚。
大家通过观察卡方分布表能够发现，在用一个自由度下，chi-square越大，其p值就越小。举个极端的例子，如果在掷硬币的例子中，我投掷10次硬币，刚好5次正面，5次反面，则此时算是的chi-square为0（观测值与期望值一致），这时的p-value是远大于0.095，没有理由拒绝H0,H0假设成立，即硬币是常规硬币。
总结一下，
p-value的作用：p-value就是用来判断H0假设是否成立的依据。因为期望值是基于H0假设得出的，如果观测值与期望值越一致，则说明检验现象与零假设越接近，则越没有理由拒绝零假设。如果观测值与期望值越偏离，说明零假设越站不住脚，则越有理由拒绝零假设，从而推出对立假设的成立。
p-value的计算：计算chi-suqare，计算自由度，查卡方分布表。
总的思路是，
做出H0,H1这对互斥的假设，计算出H0为真时的期望值，统计出实际的观测值，通过期望值和观测值求得chi-square（卡方），再通过卡方查表，得到p值。根据p值与α（1-置信度）的比较，如果p-value<α，则拒绝（reject）H0，推出H1成立；如果p-value>α，则接受（accpet）H0，推出H1不成立。
最后再划重点，把开头的几个问题再解释下。
【这个p-value到底是个什么鬼？】p值可通过计算chi-square后查询卡方分布表得出，用于判断H0假设是否成立的依据。
【为什么小于0.05就很重要？】大部分时候，我们假设错误拒绝H0的概率为0.05，所以如果p值小于0.05，说明错误拒绝H0的概率很低，则我们有理由相信H0本身就是错误的，而非检验错误导致。大部分时候p-value用于检验独立变量与输入变量的关系，H0假设通常为假设两者没有关系，所以若p值小于0.05，则可以推翻H0（两者没有关系），推出H1（两者有关系）。
【很重要是什么意思？】当p值小于0.05时，我们就说这个独立变量重要（significant），因为这个独立变量与输出结果有关系。
来源：oschina
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