无容置疑，统计学改革(范式转换)是统计学界乃至科学界进入21 世纪以来面临的最大挑战和机遇之一。尽管统计学改革的呼声由来已久，“… 实现改革被证明十分困难【2】。” 改革的阻力来自于保守派，其中不乏知名统计学家；他们强烈反对放弃显著性检验范式【3、4】。保守派不承认显著性检验范式在哲学上和方法论上是错误的，他们认为在显著性检验实践中产生的问题是由于科学家和实际工作者对显著性检验方法及其相关概念的误解或者误用造成的。因此，他们希望通过加强统计学教育来解决问题。而改革派认为显著性检验范式本身在哲学上和方法论上是错误的，只有彻底放弃显著性检验及其相关概念才能从根本上解决问题。例如2019年，800多位学者在《Nature》上联名呼吁“放弃整个统计显著性概念”【5】 。又例如Hurlbert等人【6】建议：“…[在]科学文献中不允许使用“统计显著性”一词及其所有同源词和象征性附属词，除非重点放在统计学历史及其哲学和方法论上。” 改革派与保守派之间还在进行激烈的论战【3-7】。但是，“从零假设显著性检验的范式转变似乎正在进行中【8】。”

澳大利亚统计学家Cumming 于2012年提出了“新统计学”的概念。“新统计学”包括效应量估计，置信区间，荟萃分析等【1】。Cumming 特别说明这些方法实际上并不新，但是使用这些方法对于许多研究人员来说是新的。可以说，“新统计学” 开启了统计学改革及范式转换。

中山大学生命科学学院张文军教授发表了多篇关于统计学改革的论文和实施新统计学的软件【9-14】。张文军教授呼吁“… 除了尽快编写、出版和采用新的统计学著作和教材外，还必须根据新统计学修订和发行新版本的各种统计软件以供使用。” 张文军教授的呼吁和软件成果促使统计学改革(范式转换)突破长期哲学论战的局面，进入实行阶段。

科学网谢钢博主积极倡导放弃统计显著性检验，发表了一系列相关博文，例如：【15-20】。谢老师在新西兰奥克兰大学获得数理统计专业硕士和博士博学位，现在澳大利亚Charles Sturt大学从事统计咨询工作【21】。谢老师的博文非常专业地阐述了统计显著性检验的历史渊源和问题所在。

笔者作为水力学和测量科学领域的实际工作者，在许多环境工程和水文调查项目中使用统计学方法。笔者赞同放弃统计显著性检验，实行统计学改革【22-25】。最近，笔者提出了实际工作者对统计学改革的观点【25】。笔者认为，有些统计学方法是好的，应该在统计学改革中保留；有些是不好的，应该被放弃并从统计学教​​科书和计算机软件包中删除。

统计学改革无疑是当前统计学界热门的研究课题。按照库恩的说法【26】，科学研究是为了“解迷”，即解决问题。如果一个研究课题比较热门，说明这个课题中存在有待解决的重要问题，所以才会吸引众多学者参与“解迷”。这好比在水库钓鱼的人往往集中于某一局部水域（例如小水湾附近），因为那里有鱼【27】。笔者认为参与统计学改革的研究和讨论不是“跟风”。如果在统计学改革 (范式转换) 之后不得不跟着改变那才是“跟风”。因此，希望有更多的学者参与正处于“现在进行时”的统计学改革中来。

参考文献：

【1】Cumming G 2012 Understanding The New Statistics: Effect Sizes, Confidence Intervals, and Meta-Analysis New York: Routledge

【2】Fidler F and Cumming G 2007 Lessons learned from statistical reform efforts in other disciplines Psychology in the Schools 44 441-449

【3】The ASA President’s Task Force Statement on Statistical Significence and Replicability https://errorstatistics.files.wordpress.com/2021/06/presidents-task-force-statement.pdf

【4】Karen Kafdar 2021 Statistical significance, p-values, and replicability

https://errorstatistics.files.wordpress.com/2021/06/kafadar-editorial-2021.pdf

【5】Scientists rise up against statistical significance, https://www.nature.com/articles/d41586-019-00857-9

【6】Megan Higgs 2021 Thoughts on the Task Force Statement https://critical-inference.com/thoughts-on-the-task-force-statement/

【7】Andrew Gelman 2021 Thoughts on “The American Statistical Association President’s Task Force Statement on Statistical Significance and Replicability”

https://statmodeling.stat.columbia.edu/2021/07/12/thoughts-on-the-american-statistical-association-presidents-task-force-statement-on-statistical-significance-and-replicability/

【8】 Berner D and Amrhein V (2022) Why and how we should join the shift from significance testing to estimation, Journal of Evolutionary Biology, 2022.  https://www.researchgate.net/publication/360705074_Why_and_how_we_should_join_the_shift_from_significance_testing_to_estimation

【9】Zhang W. J. (张文军) (2022) “t 检验的困境：保留或放弃的选择和解决方案” Dilemma of t-tests: Retaining or discarding choice and solutions, Computational Ecology and Software, 12(4): 181-194 . https://www.researchgate.net/publication/361510115_Dilemma_of_t-tests_Retaining_or_discarding_choice_and_solutions

【10】Zhang W. J. （张文军）（2022） “置信区间：概念、谬误、批评、解决方案及其它” Confidence intervals: Concepts, fallacies, criticisms, solutions and beyond , Network Biology, 12(3): 97-115.  https://www.researchgate.net/publication/361266357_Confidence_intervals_Concepts_fallacies_criticisms_solutions_and_beyond

【11】Zhang W. J. (张文军)（2023) A desktop calculator for effect sizes: Towards the new statistics, Computational Ecology and Software, 2023, 13(4): 136-181.

【12】Zhang W. J. (张文军)（2024) MetaAnaly: The platform-independent computational tool for meta-analysis in the paradigm of new statistics. Network Biology, 14(2): 187-214.

【13】Zhang W. J. (张文军)（2024) ANOVA-nSTAT: ANOVA methodology and computational tools in the paradigm of new statistics, Computational Ecology and Software, 2024, 14(1): 48-67.

【14】Zhang W. J. (张文军)（2024) SampSizeCal: The platform-independent computational tool for sample sizes in the paradigm of new statistics, Network Biology, 2024, 14(2): 100-155.

【15】谢钢（2023）您还认为‘统计假设检验’是科学的数据分析方法吗？科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3503579-1370374.html

【16】谢钢（2022）寻找‘显著性差异’还是‘显著性相同’- 这是科学研究方法的根本性问题， 科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3503579-1339495.html

【17】谢钢（2022）统计显著性之歌，科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3503579-1336339.html

【18】谢钢（2022）统计显著性问题的历史由来及最新进展， 科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3503579-1327602.html

【19】谢钢（2022）没有了“统计显著性”，p-值能干什么呢？科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3503579-1325287.html

【20】谢钢（2022）统计上是显著的” – 在做统计数据分析时请不要再这样说，也不要这样用了！科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3503579-1324675.html

【21】谢钢（2022）钢铁是这样练成的：我在新西兰获得数理统计专业硕博学位的经历分享，科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3503579-1324031.html

【22】黄河宁（2021）科学家真的需要‘统计显著性’和p值吗？科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3427112-1306617.html

【23】黄河宁（2021）统计学改革：挑战与机遇，科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3427112-1318043.html

【24】黄河宁（2021）对统计显著性检验和p值<0.05的大辩论会导致‘范式转换’吗？科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3427112-1288593.html

【25】黄河宁（2024）“统计学改革：实际工作者的观点”预印本更新，科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3427112-1417211.html

【26】库恩（2013）《科学革命的结构》，第四版，金吾伦、胡新和译，北京大学出版社。

【27】黄河宁（2023）为什么要追踪热门研究课题？科学网，https://blog.sciencenet.cn/blog-3427112-1381657.html