美国统计学会发布P值使用原则
作者: asa / 2077次阅读 时间: 2016年3月08日
来源: NeuroTimes 标签: P值 统计学
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P值是科研领域神奇的数值,无数人为之欢喜或悲伤,无数方法在试图将其变得越小越好。心理学空间ti6x!b@r0R

pk e,g%V&}6X&}0只关注P值为科研带来了不少困扰。在有些领域,P值成为了门槛。这种偏见导致了抽屉问题(file-drawer effect),统计结果显著的文章更容易出版,而可能同样重要的非显著结果则锁在抽屉里,别人永远无法看到。因此很多人都会做一些“p-hacking”的工作(通常是增加样本量),让P值达到可以发表的程度。也有一部分人用其他统计方法而非P值来统计结果。

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2014年2月,Mount Holyoke College数学和统计学系教授George Cobb在ASA的论坛上问了这样的问题:心理学空间 }V+aKmG9E

3EU?e}0问:为什么这么多学校要教P=0.05?

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`%{?`}0r|VN0答:因为整个科学界和杂志编辑都在用这个标准。

,Hi@E'bO/q0心理学空间w j5KRcnp*M1d6@6i

问:为什么这么多人仍然在用P=0.05?

3T ?,K,I(\R7uIS^0心理学空间 at!M%u VjX)}U/u

答:因为学校里这么教的。心理学空间z y i9}VXT+V;A

bg;_8l(_#V0E~0这就陷入了循环,我们要教这个是因为我们平时这么用的,我们这么用因为我们的老师以前就这么教的。心理学空间*Y'U(]tY%p

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在这个科研可重复性被反复提及的时候,针对这种过分强调P值的情况,美国统计学会(American Statistical Association,ASA)发布了一个关于统计意义和P值的声明"The ASA's statement on p-values: context, process, and purpose",提出了6条使用和解释P值的原则。心理学空间1h;eYYXH5|` I/L

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这6条原则包括:心理学空间$Hx4e-e X P

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  1. P值可以表示数据与一个特定的统计模型是否相容;心理学空间`)ch-al] t6x/{
    P-values can indicate how incompatible the data are with a specified statistical model.
    @6g0I hNW9I~0例如在零假设通常用来假设一个效应不存在,如两组之间没有差异,两个因素没有相关性。此时P值越小,数据与零假设的不相容性(incompatibility)越大,可以解释为这些数据怀疑或否定了零假设。心理学空间;[:X^6e"Q9vP{
    心理学空间$y4e"Q*}KWM$y
  2. P值不能代表假说为真的概率,也不代表数据完全是由随机因素造成的概率;心理学空间WU'|A \.}
    P-values do not measure the probability that the studied hypothesis is true, or the probability that the data were produced by random chance alone.
    z9o!?#a0MM}0P值是所得数据与解释之间关系的说明,而不是对解释本身的说明。
    a#g(c%O1Ff mLZ1R4Z+Z9C0心理学空间K'[^d*E}
  3.  科研结论、商业决定和政策制定不能完全凭P是否小于一个特定的值来决定;心理学空间#|ARMhz F(aIi(Z
    Scientific conclusions and business or policy decisions should not be based only on whether a p-value passes a specific threshold.心理学空间,} QL#S'G:Ef ag
    重大决策与结论中,需要考虑诸多因素,如实验设计、数据质量、外部证据、假设的合理性等等,不能只由P值决定Yes or No的问题。心理学空间`6k @+lTSw PA
    心理学空间J2N%Y"Sv3w@
  4. 正确的推理需要全面的报告和透明度;
    "j4K{6?}d0Proper inference requires full reporting and transparency.心理学空间O!e0_l^L({D.Xe
    正确的科学推理,需要研究者公布研究中包含的所有假设,所有数据收集的决定,所有进行的统计分析和所有P值。
    nfg#JPH#Il0U0心理学空间,HE5MDM,Oz b:hB,h
  5.  一个P值,或者显著性,不能表示一个效应的大小,或者一个结果的重要性;
    *f3Y uH4@;_ GH0A p-value, or statistical significance, does not measure the size of an effect or the importance of a result.
    9c4t3ZVD)Jf eG0P值大小不代表效应大小。再微小的效应,达到一定的样本量和测量精度,都能得到小的P值;再大的效应,在样本量和测量精度不那么高的时候,也可能只能得到普普通通的P值。心理学空间N7S9_I!L\

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  6. P值本身不能作为判断一个模型或假说的良好量度。
    ]7eK7m#^EK3hfGV^&wv0By itself, a p-value does not provide a good measure of evidence regarding a model or hypothesis.心理学空间\@(cf e B:J
    单独的P值只能提供有限信息。用一个略小于0.05的P值来拒绝零假设就难以有说服力;相反,一个相对较大的P值也不能说就赞成零假设。当有其他方法可选时,数据分析不应该以一个简单的P值计算作为结束。
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.R3V?0Z&J0@ h+~d0心理学空间Ob*L;gq9kD

(lV-k}I7m3H0心理学空间 O;O4g"? z Y*W

ASA的执行董事Ron Wasserstein说,P值从来都不能取代科学推理,一个好的科学推理也不是仅仅一个数据、以及整个数据是不是在某个范围内能决定的。只关注P<0.05的时代应该过去了。

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O.uol|Y,f0其实ASA的文章没有任何新颖之处,这些都是统计学家的老生常谈。但这是第一次,有一个统计团体,为P值的问题发表声明。ASA称,他们希望引发整个科学界的广泛讨论,更好地解释并合理使用统计方法。

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