今天Science杂志网站发布了Kelly Servick 撰写的评论：It will be much harder to call new findings ‘significant’ if this team gets its way. http://www.sciencemag.org/news/2017/07/it-will-be-much-harder-call-new-findings-significant-if-team-gets-its-way?utm_campaign=news_daily_2017-07-25&et_rid=16767597&et_cid=1459082

Kelly Servick依据和引用了Daniel J. Benjamin等72位作者联合署名的、发表在PsyArXiv预发布平台上的文章：Redefine Statistical Significance.

https://osf.io/preprints/psyarxiv/mky9j/

Redefine Statistical Significance发表在Nature Human Behavior杂志上。

P < 0.05的使用及其结果解释，一直受到人们的诟病。为此，Daniel J. Benjamin等建议摒弃一直以来使用的P < 0.05阈值，作为有“统计学意义”的评价金标准；改用更为严格的P < 0.005阈值来作为有“统计学意义”的评价金标准。

Daniel J. Benjamin等认为：使用P < 0.005代替P < 0.05，可以将假阳性率从33%（P < 0.05）降到 5%（P < 0.005）。当P < 0.005时，可以认为具有“统计学意义”；当0.005< P <0.05时，可以认为具有“suggestive或暗示”价值。

依据Daniel J. Benjamin等作者的估计，选择P < 0.005阈值时，实验研究的样本量至少要增加70%。

Daniel J. Benjamin解释道：大多数研究人员都认识到，在P < 0.05阈值条件下获得的证据，其可靠性差。他们的文章以及提出的新标准是为了帮助人们更好的理解实验研究证据。

如果，Daniel J. Benjamin等72位作者的观点能够获得科学界的认可和支持，是否就会意味着使用了百年以上的P < 0.05阈值将退出历史舞台？！

我们将拭目以待。

现将Daniel J. Benjamin等文章的PDF文本上传如下，供感兴趣的朋友，下载学习。

感谢批评指正！

Redefine Statistical Significance.pdf