統計學需要一場變革

（希瑟· 克勞斯（Heather Krause）/圖）

1925年，英國遺傳學家兼統計學家羅納德·菲舍爾（Ronald Fisher）出版了《研究者的統計方法》（Statistical Methods for Research Workers）一書。這本書的書名在當時看起來并不會“暢銷”，但實際上這本書卻取得了巨大的成功，而且還使菲舍爾成為現代統計學之父。在這本書中，他著眼于研究人員如何將統計檢驗理論應用于實際數據，以便基于數據得出他們所發現的結論。當使用某個統計假設來做檢驗時，該檢驗能夠概述數據與其假設的模型之間的兼容性，并生成一個p值。

菲舍爾建議，作為一個方便的指南，研究人員可以考慮將p值設為0.05。對于這一點，他專門論述道：“在判斷某個偏差是否應該被認為是顯著的時候，將這一閾值作為判斷標準是很方便的?！彼€建議，p值低于該閾值的結論是可靠的，因此不要把時間花在大于該閾值的統計結論上。因此，菲舍爾的這一建議誕生了p小于0.05等價于所謂的統計顯著性，這成了 “顯著”的數學定義。

菲舍爾的遺憾

近一個世紀之后，在科學研究的許多領域，p值小于0.05被認為是確定實驗數據可靠性的金標準。這個標準支持了大多數已發表的科學結論，違反這一標準的論文很難發表，而且也很難得到學術機構的資助。然而，即使是菲舍爾也明白，統計顯著性的概念以及支撐它的p值具有相當大的局限性。幾十年來，科學家也逐漸意識到了這些局限性。美國心理學家保爾·米爾（Paul Meehl）在1978年寫道：“過度依賴顯著性檢驗是一種糟糕的科學方法?！眕值經常被曲解，統計的顯著性不等于實際的顯著性。此外，為了讓數據更漂亮，很多研究人員有意無意地將p值向上或向下調整。美國加利福尼亞大學洛杉磯分校的名譽教授、統計學家和流行病學家桑德·格林蘭德（Sander Greenland）說：“你可以用統計學方法來證明任何事情?！彼呛粲踅y計學改革的科學家之一。只依靠達到統計顯著性的研究經常會得出不準確的科學結論，這種判斷標準可以把真的事情判斷為假的，也可以把假的事情判斷成真的。在菲舍爾退休，移居澳大利亞后，有人問他，在漫長的職業生涯中他是否有任何遺憾，他明確回答道：“當初不該提出0.05?！?/p>

在過去的十年里，關于統計重要性的爭論以不尋常的強度爆發。援引兩篇論文的觀點：一篇文章稱統計分析的薄弱基礎導致了“科學最骯臟的秘密”；另一篇則提到，在檢驗某些假設時，存在“許多深層次的缺陷”。在爭議聲中，實驗