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《自然》：要不要放弃“统计显著性（P值）”？
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P值是否高于或低于划分“统计显著性”的任意阈值（如0.05），决定假设是否被接受，论文是否发表，产品是否上市。但是，将P值作为接受什么为真理的唯一仲裁者，也意味着一些分析结果是偏倚的，一些假阳性被夸大了，一些真正的影响被忽视了。
科学家们反对统计显著性
在本周的一篇评论中，三位统计学家呼吁科学家放弃统计显著性（call for scientists to abandon statistical significance）。作者并不要求将P值本身作为一种统计工具来抛弃，相反，他们希望结束将其作为一个任意意义阈值的使用。超过800名研究人员签署同意。本周美国统计协会（R.L.Wasserstein等人）发表一系列相关文章(R. L. Wasserstein et al. Am. Stat. https://doi.org/10.1080/00031305.2019.1583913; 2019)。一篇文章哀叹道：“工具已经变成了暴君。”
统计显著性深深地融入到科学的实践和评价中，将其脱离出来是一件痛苦的事情。批评家们会反驳说，专横的守门人比不清楚的守门人要好，更有用的论点是，哪些结果应该算作（或反对）效果的证据。各方面都有合理的观点；Nature目前并不想改变它在评估论文时对统计分析的看法，但我们鼓励读者分享他们的观点（见 go.nature.com/correspondence）。
如果研究人员真的放弃了统计意义，他们应该怎么做呢？他们可以从反省统计上的错误观念开始。最重要的是要有勇气在每次研究中从多个角度考虑不确定性。逻辑、背景知识和实验设计应与P值和类似指标一起考虑，以得出结论并确定其确定性。
简而言之，要持怀疑态度，选择一个好问题，并尝试以多种方式回答它。要接近真相需要很多数字。
It’s time to talk about ditching statistical significance
It’s time to talk about ditching statistical significance
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