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美国统计协会开始正式吐槽(错用)P值啦

发布于:2016-03-09 15:22    

今天美国统计协会(ASA)正式发布了一条关于P值的声(吐)明(槽),算起来可以说是近期统计学界的一件大事了。为什么这么说呢?首先,P值的应用太广,所以对P值进行一些解释和声明非常有必要。其次,对P值的吐槽历来有之,但今天是第一次被一个大型专业协会以非常正式的形式进行发布,多少带有一些官方的意思。

 

那么这则声明里面都说了什么呢?小编整体读了一遍,把我认为重要的信息概括在这篇文章之中。首先,ASA介绍了一下这则声明诞生的背景。2014年,ASA论坛上出现了一段如下的讨论:

 

看上去多少有点讽刺的味道,但事实却也摆在眼前。从舆论上看,许许多多的文章都在讨论P值的弊端,小编摘录了几条言辞比较激烈的:

 

这是科学中最肮脏的秘密:使用统计假设检验的“科学方法”建立在一个脆弱的基础之上。——ScienceNews(Siegfried, 2010)

 

假设检验中用到的统计方法……比Facebook隐私条款的缺陷还多。——ScienceNews(Siegfried, 2014)

 

针对这些对P值的批评,ASA于是决定起草一份声明,一方面是对这些批评和讨论作一个回应,另一方面是唤起大家对科学结论可重复性问题的重视,力图改变长久以来一些已经过时的关于统计推断的科学实践。经过长时间众多统计学家的研讨和整理,这篇声明今天终于出现在了我们面前。

 

P值是什么

 

这份声明首先给出了P值一般的解释:P值指的是在一个特定的统计模型下,数据的某个汇总指标(例如两样本的均值之差)等于观测值或比观测值更为极端的概率。

 

这段描述是我们通常能从教科书中找到的P值定义,但在实际问题中,它却经常要么被神话,要么被妖魔化。鉴于此,声明中提出了六条关于P值的准则,作为ASA对P值的“官方”态度。这六条准则算是这条声明中最重要的部分了。


准则1:P值可以表达的是数据与一个给定模型不匹配的程度。

 

这条准则的意思是说,我们通常会设立一个假设的模型,称为“原假设”,然后在这个模型下观察数据在多大程度上与原假设背道而驰。P值越小,说明数据与模型之间越不匹配。


准则2:P值并不能衡量某条假设为真的概率,或是数据仅由随机因素产生的概率。

 

这条准则表明,尽管研究者们在很多情况下都希望计算出某假设为真的概率,但P值的作用并不是这个。P值只解释数据与假设之间的关系,它并不解释假设本身。


准则3:科学结论、商业决策或政策制定不应该仅依赖于P值是否超过一个给定的阈值。

 

这一条给出了对决策制定的建议:成功的决策取决于很多方面,包括实验的设计,测量的质量,外部的信息和证据,假设的合理性等等。仅仅看P值是否小于0.05是非常具有误导性的。


准则4:合理的推断过程需要完整的报告和透明度。

 

这条准则强调,在给出统计分析的结果时,不能有选择地给出P值和相关分析。举个例子来说,某项研究可能使用了好几种分析的方法,而研究者只报告P值最小的那项,这就会使得P值无法进行解释。相应地,声明建议研究者应该给出研究过程中检验过的假设的数量,所有使用过的方法和相应的P值等。


准则5:P值或统计显著性并不衡量影响的大小或结果的重要性。

 

这句话说明,统计的显著性并不代表科学上的重要性。一个经常会看到的现象是,无论某个效应的影响有多小,当样本量足够大或测量精度足够高时,P值通常都会很小。反之,一些重大的影响如果样本量不够多或测量精度不够高,其P值也可能很大。


准则6:P值就其本身而言,并不是一个非常好的对模型或假设所含证据大小的衡量。简而言之,数据分析不能仅仅计算P值,而应该探索其他更贴近数据的模型。


声明之后还列举出了一些其他的能对P值进行补充的分析方手段,比如置信区间,贝叶斯方法,似然比,FDA(False Discovery Rate)等等。这些方法都依赖于一些其他的假定,但在一些特定的问题中会比P值更为直接地回答诸如“哪个假定更为正确”这样的问题。声明最后给出了对统计实践者的一些建议:好的科学实践包括方方面面,如好的设计和实施,数值上和图形上对数据进行汇总,对研究中现象的理解,对结果的解释,完整的报告等等——科学的世界里,不存在哪个单一的指标能替代科学的思维方式。

 

转自:统计之都



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