美国统计学会发布P值使用原则
作者: asa / 3115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F#vO)u9E;}`M

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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。心理学空间'OTM&E,~K5Q

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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st`SE

,x&Y1DSo j.b;j^#I0问:为什么这么多学校要教P=0.05?心理学空间0K&@0I[ PFy}s

心理学空间2K](RX;ic:X

答:因为整个科学界和杂志编辑都在用这个标准。

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4jaHO Kr!O;Z#h.N0问:为什么这么多人仍然在用P=0.05?

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答:因为学校里这么教的。

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&hXwD/{ JW)W0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。

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T#kI*P6lxF&Z0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。

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这6条原则包括:

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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EX;nQcV B\D0iVH
    P-values can indicate how incompatible the data are with a specified statistical model.心理学空间)bn8]3aN []j,w
    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。
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    ~9G J/M"@{ H k%L0
  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H/UjVa:[:k+\'J1j'w
    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.
    J@M^(HG yn0P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。心理学空间n r^2D$~x^(E y
    心理学空间g7E{-\1Nh
  3.  科研结论、商业决定和政策制定不能完全凭P是否小于一个特定的值来决定;
    n?%pB9ulT"l0Scientific conclusions and business or policy decisions should not be based only on whether a p-value passes a specific threshold.
    ;h:Apuo1SF&K*n0重大决策与结论中,需要考虑诸多因素,如实验设计、数据质量、外部证据、假设的合理性等等,不能只由P值决定Yes or No的问题。
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    &pR/VU(c[F0
  4. 正确的推理需要全面的报告和透明度;心理学空间(r6G|b1CP6J*O
    Proper inference requires full reporting and transparency.心理学空间#DK2r4I b
    正确的科学推理,需要研究者公布研究中包含的所有假设,所有数据收集的决定,所有进行的统计分析和所有P值。心理学空间w3b gb CI*V"nA
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  5.  一个P值,或者显著性,不能表示一个效应的大小,或者一个结果的重要性;
    z'Y!q z!f6nk5`iS0A p-value, or statistical significance, does not measure the size of an effect or the importance of a result.
    3C"Fb0\m3ZY0P值大小不代表效应大小。再微小的效应,达到一定的样本量和测量精度,都能得到小的P值;再大的效应,在样本量和测量精度不那么高的时候,也可能只能得到普普通通的P值。心理学空间 o.pey5^(JB$^AA

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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。
    /yY{,x yN0By itself, a p-value does not provide a good measure of evidence regarding a model or hypothesis.
    (_esdRkd#h;v0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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P [A8P+Mi&Ci0心理学空间;t:hhkS.d E*O

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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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.f@6W ~X#x)x(T7w0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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