统计学里“P”地故事

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1、标准文档统计学里“P”的故事：蚊子、皇帝的新衣和不育的风流才子来源：《自然》　作者：ReginaNuzzo　时间：2014-05-2716:59:11【摘要】衡量统计真实性的“黄金标准”——P值，并非众多科学家想象的那样可靠。    衡量统计真实性的“黄金标准”——P值，并非众多科学家想象的那样可靠。    2010年某个瞬间，马特·莫德尔（MattMotyl）离享受科学荣誉仅有一步之遥。那时，他发现政治极端主义者看到的世界是确实是非黑即白的。    实验结果“非常清楚”。莫德尔这样回忆道。他是夏洛茨维尔市弗吉尼亚大学的心理学博士生。他所做的一

2、项涉及近2000人的研究中的数据似乎表明，与左翼或右翼人士相比，政治中立派能更准确地辨别不同色度的灰色。他说：“实验的假设很有趣，而且数据也能够有力支持实验假设。”用来衡量统计显著性的常用指标是P值。该实验中的P值为0.01，通常人们会认为这说明实验结果“非常显著”。莫德尔十分有把握能把自己的论文发表在高影响因子的刊物上。实用大全标准文档    但是，现实无情地粉碎了幻想。由于担心实验结果陷入再现性争论，莫德尔和他的导师布莱恩•诺塞克（BrianNosek）决定重复实验。添加了新的数据之后，P值变成了0.59，这个数字远未达到学界一般能接受的显

3、著性水平0.05。莫德尔观察到的心理学效应没有了，他年少成名的梦也被打碎了。    其实，不是莫德尔的数据或分析出了什么问题，而是P值这个指标出了问题。从本质上讲，这个指标出人意料的不稳定，它并不是大多数科学家想象的那样可靠和客观。“P值没有起到人们期望的作用，因为它压根就不可能起到这个作用。”伊利诺伊州芝加哥市罗斯福大学的经济学家斯蒂芬•兹利亚克（StephenZiliak）这样说，他经常批评统计学的应用方式。    出于对实验可重复性的担忧，P值的问题让很多科学家特别发愁。2005年，加州斯坦福大学的流行病学家约翰•埃迪尼斯（JohnIoa

4、nniadis）指出，大多数公开发表的科学发现都是有问题的。此后，一连串备受瞩目的、有可重复性问题的研究迫使科学家重新思考该如何评估研究结果。    与此同时，统计学家也在寻找更好的分析数据的方法，以避免科学家错失重要信息，或在假阳性结果上浪费精力。“当你的统计思想发生改变之后，突然，重要的东西也完全变了。”斯坦福大学物理学家、统计学家史蒂文·古德曼（StevenGoodman）说：“规则并不是天注定的，它是由我们所采用的统计方法决定的。”    对P值的误用实用大全标准文档    人们一直都对P值批评不断。90年前P值诞生以来，被比作过蚊子（

5、因为这东西烦人又挥之不去）、皇帝的新衣（因为P值的方法中到处都是显而易见却被所有人无视的问题）以及“不育的风流才子”手中的工具——这位“才子”强抢了科学佳人，却让科学佳人后继无人。一位研究人员表示，应该把“统计推论和假设检验”这个方法改个名字，叫做“统计假设和推论检验”（statisticalhypothesisinferencetesting），大概因为这个名字的首字母缩写更符合它的气质。    讽刺之处在于，20世纪20年代，英国统计学家罗纳德·费希尔（RonaldFisher）首次采用P值方法时，并没有打算把它作为决定性的检验方法。他本来

6、只是用P值作为一种判断数据在传统意义上是否显著的非正式方法，也就是说，用来判断数据证据是否值得进行深入研究。P值方法的思路是先进行一项实验，然后观察实验结果是否符合随机结果的特征。研究人员首先提出一个他们想要推翻的“零假设”（nullhypothesis），比如，两组数据没有相关性或两组数据没有显著差别。接下来，他们会故意唱反调，假设零假设是成立的，然后计算实际观察结果与零假设相吻合的概率。这个概率就是P值。费希尔说，P值越小，研究人员成功证明这个零假设不成立的可能性就越大。    将数据和背景知识相结合得出科学结论的过程是流动的、非数值化的。

7、尽管P值的精确性显而易见，费希尔还是希望它只是这个过程的一部分。但是，科学家很快就开始利用P值来保证循证决策的严谨与客观。这一运动是20世纪20年代末，由费希尔的死对头、波兰数学家耶日·内曼（JerzyNeyman）和英国统计学家埃贡·皮尔森（Egon实用大全标准文档Pearson）一手推动的。他们采用了一种新的数据分析框架，该框架中包括统计效力、假阳性、假阴性和很多其他如今在统计学概论课上耳熟能详的概念。他俩直接无视了P值这个指标。    双方争执不断，内曼批评费希尔的某些工作从数学上讲比“毫无用处”还糟糕，而费希尔对内曼的方法给出的评价是“

8、无比幼稚”、“在西方学界中简直骇人听闻”。但是，就在双方争执不下时，其他研究人员的耐心渐渐耗尽了。他们开始给进行研究的科学家们编写统计学指南。但是其中