放弃＇统计显著性(P＜0.05)＇的时代，已经到来了吗？

作者：姚佐北

最新一期《Nature》杂志发表了一篇题为《scientists rise up against statistical significance》的文章，旨在号召科研工作者放弃“统计显著性”。为啥？因为每当大家看到P＜0.05时，都迷之自信地得出“A与B有联系”或“A与B有差异”等类似的结论。

我想很多读者看到这里都会不禁吐槽：“不说差异具有统计学意义、具有统计显著性，那我文章要怎么写？”好吧，问题来了，P值＜0.05具有统计学差异，那你能解释一下P值是什么吗。（想到以前上课的时候，一旦老师提问哥不懂的问题，哥就会条件反射地低下头来思考人生，避免跟老师眼神交流。）

2002年Haller和Krauss在心理学研究者和学生中做了一项关于P值意义的调查，作者给出了6个判断题（常见的关于P值的错误解读），让参与者进行正误判断，结果发现44个学生（100%）均无法完全判断正确；即使是教授方法学的导师，也有80%不能全部判断正确。这说明很多研究者其实并不完全理解他们所使用的研究工具！

P值是什么

（敲黑板）P值指的是在假定原假设为真时，获得与目前样本相同或者更为极端的结果的概率。P＜0.05就是在假定原假设为真时，获得与目前样本相同或者更为极端的结果的概率＜0.05。因为概率＜0.05是个小概率事件，在一次试验中基本不可能发生，所以拒绝原假设，接受备择假设。

那么为什么是0.05而不是其他数字呢？其实，这是Fisher老爷子在把P值发扬光大的时候拍脑门定的（发明P值的是Pearson。没错！就是那个Pearson）。其实在不同的情形之下，应该应用不同的显著性差异水平，例如目前在粒子物理学和基因学研究上，显著性差异的门槛已经定在了丧心病狂的10-8—10-7量级上，甩了0.05不知道几条街。