如何看待近百位科学家联合发文回应「 p 值显著标准应降至0.005」？
近百位科学家联合发文，提议将统计学中常用的“P值显著性标准”（通常为0.05）降低到0.005，这个提议在学术界激起了不小的波澜，引发了广泛的讨论和思考。要理解这个提议的意义，我们需要先深入了解P值及其在科学研究中的作用，以及为何会有人提出这样的修改。
P值是什么？它扮演着什么角色？
首先，我们需要明确P值（pvalue）在统计学中的含义。简单来说，P值是用来衡量一个统计检验结果的“偶然性”的指标。当我们进行一项研究，例如想看看某种药物是否有效，我们通常会设定一个“零假设”（null hypothesis），即药物无效，或者说药物的效果与安慰剂没有差异。
然后，我们收集数据，进行统计分析，计算出一个P值。这个P值告诉我们：如果零假设为真（即药物真的无效），那么我们观察到当前这样（或更极端）的结果的概率有多大。
P值越小，意味着我们观察到的结果越不可能仅仅由偶然因素造成。
P值越大，则越可能是偶然因素的结果。
在科学研究中，我们通常设定一个“显著性水平”（significance level），用希腊字母α（alpha）表示。最常见的α值为0.05。如果计算出的P值小于α（即P < 0.05），我们就会拒绝零假设，认为我们观察到的结果是“统计学上显著的”，即有证据表明药物是有效的。反之，如果P值大于或等于0.05，我们则无法拒绝零假设，认为没有足够的证据表明药物有效。
为什么会有降低P值标准的呼声？
这次近百位科学家联合发文，提议将P值显著性标准降至0.005（即α=0.005），背后有着深刻的考量。这并不是一个凭空而来的想法，而是对当前科学研究实践中存在的一些问题的回应，主要是为了提高研究结果的可靠性，减少假阳性（False Positive）的发生。
1. 假阳性问题（Type I Error）：当我们设定P < 0.05为显著时，理论上意味着有5%的可能性，即使零假设为真（药物无效），我们也会错误地得出“药物有效”的结论。这被称为第一类错误或假阳性。在大量进行统计检验的研究领域，例如基因组学、高通量筛选等，这种错误发生的频率会累积，导致大量“伪发现”。
想象一下，如果你进行100次独立的研究，每次都设定P < 0.05的显著性标准，即使在所有情况下药物都无效，你平均也会有5次（100 0.05 = 5）错误地发现“有效”。这些假阳性结果可能会误导后续的研究，消耗资源，甚至导致错误的临床决策。
2. “P值操纵”（Phacking）或“数据挖掘”（Data Dredging）：有时，研究人员可能会在没有预先设定的情况下，反复尝试不同的统计方法、调整数据处理方式、甚至选择性地报告某些结果，直到得到一个P值小于0.05为止。这种做法虽然不一定是故意的欺骗，但会人为地提高假阳性的几率，让结果看起来比实际更可靠。降低P值标准，尤其是在这种“探索性”研究中，可以一定程度上“约束”这种行为，因为要达到0.005的P值，需要更强的证据。
3. “可重复性危机”（Replicability Crisis）：近年来，科学界一直在讨论“可重复性危机”，即许多已发表的研究结果难以在后续的独立研究中得到验证。假阳性的高发生率是导致这一危机的重要原因之一。一些研究表明，即使研究设计严谨，但由于P < 0.05的标准相对宽松，以及统计检验的固有属性，许多“阳性”结果可能只是统计上的“巧合”。
4. 0.005的由来：提议将标准降至0.005，并非随意选择。在某些领域，例如多重检验（multiple testing）场景下，研究人员已经在使用更严格的标准，例如Bonferroni校正（将α除以检验次数）。0.005相较于0.05，相当于将P值“门槛”提高了10倍。这是一种试图在严格性与可行性之间取得平衡的尝试。
这种提议的潜在影响和挑战
虽然降低P值标准初衷是好的，但这个提议也面临着一些重要的挑战和潜在影响，这也是为什么它会在学术界引起如此大的争论：
1. 对研究结果的影响：如果将P值标准提高到0.005，意味着许多原本被认为是“显著”的结果，现在可能不再被视为显著。这将导致：
更多的“阴性”结果：一些本来被认为有初步证据支持的效果，现在可能因为P值略高于0.005而无法被接受。
需要更大的样本量：要达到0.005的P值，通常需要收集更多的数据（更大的样本量）。这会增加研究的成本和时间，对于一些资源有限的研究团队来说可能是个挑战。
科学进展的“减速”？：有人担心，过于严苛的标准可能会阻碍科学探索，让一些有潜力的早期发现难以进入后续验证阶段，从而“减慢”科学的步伐。
2. P值并非唯一标准：很多批评者认为，将焦点仅仅放在P值上，忽略了科学研究的其他重要方面，例如：
效应量（Effect Size）：P值只告诉我们结果是否“不太可能由偶然产生”，但它不告诉我们这种效果有多大。一个非常小的效应量，即使P值很低，也可能在实际应用中意义不大。
研究设计和方法论：一个设计严谨、逻辑清晰的研究，即使P值略高于0.005，其结论也可能比一个设计粗糙、P值小于0.005的研究更有价值。
领域知识和理论背景：科学的进步不仅仅是统计上的发现，更需要理论的支撑和领域内专家的判断。
3. “一刀切”的适用性：科学研究的领域非常广泛，不同领域的性质和研究范式差异很大。例如，一些探索性研究可能需要更灵活的标准，而一些需要高度精确和可靠性的临床试验则可能需要更严格的标准。是否适合“一刀切”地将所有领域的P值标准都降至0.005，是值得商榷的。
4. “数字崇拜”的风险：将P值作为唯一的“判决标准”，容易导致研究人员陷入“数字崇拜”，过分关注P值本身，而忽略了研究的整体质量和实际意义。
科学家们联合发文的目的和更深层的呼吁
这近百位科学家之所以联合发文，并不仅仅是提议一个简单的数字改变。他们的行为更像是一个“信号”，意在唤醒整个科学界对研究可靠性和统计方法使用的深刻反思。
促进更全面的评估：他们希望推动的是一种更全面的研究评估方式， P值只是其中的一个维度。研究的清晰度、透明度、样本量、效应量、研究设计、理论基础以及潜在的偏倚都会是重要的考量因素。
鼓励更好的实践：这篇发文可能也呼吁研究者们采取更规范的统计实践，比如在研究开始前就明确研究设计和统计分析计划（Preregistration），减少事后分析和数据挖掘的可能性。
推动统计学本身的进步：统计学本身也在不断发展，有新的方法和理念涌现。这次发文也可能是对统计学界和应用领域之间的对话的推动，鼓励开发更适合现代大数据时代的研究方法。
总结
总的来说，这项关于降低P值显著性标准的提议，是科学界对提高研究可靠性、应对可重复性危机的一种积极探索。它反映了科学家们对科学严谨性的追求，也指出了当前统计学实践中存在的局限性。
然而，这个提议并非没有争议，它带来了关于科学进展速度、研究成本、以及如何更全面地评估研究成果的讨论。最终，科学的进步需要我们在严谨性和探索性之间找到平衡，也需要我们不断反思和改进我们的研究方法和评估体系。与其仅仅关注P值这个数字，不如将它看作是一个契机，去思考如何让科学研究的每一个环节都更加透明、严谨和有效。
P值是什么？它扮演着什么角色？
首先，我们需要明确P值（pvalue）在统计学中的含义。简单来说，P值是用来衡量一个统计检验结果的“偶然性”的指标。当我们进行一项研究，例如想看看某种药物是否有效，我们通常会设定一个“零假设”（null hypothesis），即药物无效，或者说药物的效果与安慰剂没有差异。
然后，我们收集数据，进行统计分析，计算出一个P值。这个P值告诉我们：如果零假设为真（即药物真的无效），那么我们观察到当前这样（或更极端）的结果的概率有多大。
P值越小，意味着我们观察到的结果越不可能仅仅由偶然因素造成。
P值越大，则越可能是偶然因素的结果。
在科学研究中，我们通常设定一个“显著性水平”（significance level），用希腊字母α（alpha）表示。最常见的α值为0.05。如果计算出的P值小于α（即P < 0.05），我们就会拒绝零假设，认为我们观察到的结果是“统计学上显著的”，即有证据表明药物是有效的。反之，如果P值大于或等于0.05，我们则无法拒绝零假设，认为没有足够的证据表明药物有效。
为什么会有降低P值标准的呼声？
这次近百位科学家联合发文，提议将P值显著性标准降至0.005（即α=0.005），背后有着深刻的考量。这并不是一个凭空而来的想法，而是对当前科学研究实践中存在的一些问题的回应，主要是为了提高研究结果的可靠性，减少假阳性（False Positive）的发生。
1. 假阳性问题（Type I Error）：当我们设定P < 0.05为显著时，理论上意味着有5%的可能性，即使零假设为真（药物无效），我们也会错误地得出“药物有效”的结论。这被称为第一类错误或假阳性。在大量进行统计检验的研究领域，例如基因组学、高通量筛选等，这种错误发生的频率会累积，导致大量“伪发现”。
想象一下，如果你进行100次独立的研究，每次都设定P < 0.05的显著性标准，即使在所有情况下药物都无效，你平均也会有5次（100 0.05 = 5）错误地发现“有效”。这些假阳性结果可能会误导后续的研究，消耗资源，甚至导致错误的临床决策。
2. “P值操纵”（Phacking）或“数据挖掘”（Data Dredging）：有时，研究人员可能会在没有预先设定的情况下，反复尝试不同的统计方法、调整数据处理方式、甚至选择性地报告某些结果，直到得到一个P值小于0.05为止。这种做法虽然不一定是故意的欺骗，但会人为地提高假阳性的几率，让结果看起来比实际更可靠。降低P值标准，尤其是在这种“探索性”研究中，可以一定程度上“约束”这种行为，因为要达到0.005的P值，需要更强的证据。
3. “可重复性危机”（Replicability Crisis）：近年来，科学界一直在讨论“可重复性危机”，即许多已发表的研究结果难以在后续的独立研究中得到验证。假阳性的高发生率是导致这一危机的重要原因之一。一些研究表明，即使研究设计严谨，但由于P < 0.05的标准相对宽松，以及统计检验的固有属性，许多“阳性”结果可能只是统计上的“巧合”。
4. 0.005的由来：提议将标准降至0.005，并非随意选择。在某些领域，例如多重检验（multiple testing）场景下，研究人员已经在使用更严格的标准，例如Bonferroni校正（将α除以检验次数）。0.005相较于0.05，相当于将P值“门槛”提高了10倍。这是一种试图在严格性与可行性之间取得平衡的尝试。
这种提议的潜在影响和挑战
虽然降低P值标准初衷是好的，但这个提议也面临着一些重要的挑战和潜在影响，这也是为什么它会在学术界引起如此大的争论：
1. 对研究结果的影响：如果将P值标准提高到0.005，意味着许多原本被认为是“显著”的结果，现在可能不再被视为显著。这将导致：
更多的“阴性”结果：一些本来被认为有初步证据支持的效果，现在可能因为P值略高于0.005而无法被接受。
需要更大的样本量：要达到0.005的P值，通常需要收集更多的数据（更大的样本量）。这会增加研究的成本和时间，对于一些资源有限的研究团队来说可能是个挑战。
科学进展的“减速”？：有人担心，过于严苛的标准可能会阻碍科学探索，让一些有潜力的早期发现难以进入后续验证阶段，从而“减慢”科学的步伐。
2. P值并非唯一标准：很多批评者认为，将焦点仅仅放在P值上，忽略了科学研究的其他重要方面，例如：
效应量（Effect Size）：P值只告诉我们结果是否“不太可能由偶然产生”，但它不告诉我们这种效果有多大。一个非常小的效应量，即使P值很低，也可能在实际应用中意义不大。
研究设计和方法论：一个设计严谨、逻辑清晰的研究，即使P值略高于0.005，其结论也可能比一个设计粗糙、P值小于0.005的研究更有价值。
领域知识和理论背景：科学的进步不仅仅是统计上的发现，更需要理论的支撑和领域内专家的判断。
3. “一刀切”的适用性：科学研究的领域非常广泛，不同领域的性质和研究范式差异很大。例如，一些探索性研究可能需要更灵活的标准，而一些需要高度精确和可靠性的临床试验则可能需要更严格的标准。是否适合“一刀切”地将所有领域的P值标准都降至0.005，是值得商榷的。
4. “数字崇拜”的风险：将P值作为唯一的“判决标准”，容易导致研究人员陷入“数字崇拜”，过分关注P值本身，而忽略了研究的整体质量和实际意义。
科学家们联合发文的目的和更深层的呼吁
这近百位科学家之所以联合发文，并不仅仅是提议一个简单的数字改变。他们的行为更像是一个“信号”，意在唤醒整个科学界对研究可靠性和统计方法使用的深刻反思。
促进更全面的评估：他们希望推动的是一种更全面的研究评估方式， P值只是其中的一个维度。研究的清晰度、透明度、样本量、效应量、研究设计、理论基础以及潜在的偏倚都会是重要的考量因素。
鼓励更好的实践：这篇发文可能也呼吁研究者们采取更规范的统计实践，比如在研究开始前就明确研究设计和统计分析计划（Preregistration），减少事后分析和数据挖掘的可能性。
推动统计学本身的进步：统计学本身也在不断发展，有新的方法和理念涌现。这次发文也可能是对统计学界和应用领域之间的对话的推动，鼓励开发更适合现代大数据时代的研究方法。
总结
总的来说，这项关于降低P值显著性标准的提议，是科学界对提高研究可靠性、应对可重复性危机的一种积极探索。它反映了科学家们对科学严谨性的追求，也指出了当前统计学实践中存在的局限性。
然而，这个提议并非没有争议，它带来了关于科学进展速度、研究成本、以及如何更全面地评估研究成果的讨论。最终，科学的进步需要我们在严谨性和探索性之间找到平衡，也需要我们不断反思和改进我们的研究方法和评估体系。与其仅仅关注P值这个数字，不如将它看作是一个契机，去思考如何让科学研究的每一个环节都更加透明、严谨和有效。
网友意见
我想说真是闲的……你可以论文中标注出来是0.05 0.01 0.001显著啊，用一星到三星，一目了然。本身就是人为设定的定义，还不都是由你自己定，主要是分析清楚结果就好，得到有意义的。搞统计 经济的应该不在乎这个，因为结果中都会表示清楚的。
类似的话题
-
近百位科学家联合发文，提议将统计学中常用的“P值显著性标准”（通常为0.05）降低到0.005，这个提议在学术界激起了不小的波澜，引发了广泛的讨论和思考。要理解这个提议的意义，我们需要先深入了解P值及其在科学研究中的作用，以及为何会有人提出这样的修改。P值是什么？它扮演着什么角色？首先，我们需要明确............. -
关于引力波百度百科“历史发展”部分被修改为某“民科”首次提出这一情况，我的看法如下：首先，需要明确的是，科学的进步是一个不断积累和发展的过程，很多重大的科学发现，并非一人一时之功，而是经过了众多科学家前赴后继的努力、理论的完善以及实验证据的积累。对于引力波这样一项复杂的物理学概念，其提出和证实更是经.............
-
这事儿啊，说起来挺有意思的，也挺让人哭笑不得的。网名叫“二氢妇女”的初中生，仗着百度百科的编辑权限，愣是把一个不存在的“酸科”给编了出来，结果可想而知，直接炸了化学圈。这事儿要是细掰扯起来，得从头说。事情的起因：一个初中生的“恶作剧”还是“探索”？首先，咱们得明白，“二氢妇女”这名字本身就挺有个性的.............
-
河南养殖场里那事儿，听着挺让人揪心的。近百只疑似豹猫被发现，养殖场主还被警方控制了，这动静可不小。不过，网上关于这事儿的讨论也挺热烈的，特别是有人跳出来说，这猫根本就不是什么保护动物。这中间到底是怎么回事，咱们一块儿捋一捋。事情的经过：一场意外的“发现”据报道，事情发生在河南某地的某个养殖场。具体是.............
-
肯德基每天扔掉近百个汉堡却不让员工吃，这事儿要是放在我跟朋友们聊天的时候，大家肯定会炸开了锅。毕竟，谁见了自家门口天天有那么多好好的食物就这么进了垃圾桶，心里能没点想法？首先，最直观的感受就是 “太浪费了！”。想想看，这可是实打实的食物啊，不是什么边角料，也不是快要坏掉的，而是新鲜出炉的汉堡。每天近.............
-
印度政府出手压制疫情负面声音：一场精心策划的“信息战争”？最近，印度政府要求推特、脸书等多个社交媒体平台删除近百条与新冠疫情相关的负面信息，这一举动无疑在印度国内乃至国际社会都掀起了不小的波澜。这不仅仅是简单的内容审查，更是一次对信息传播的强力干预，其背后隐藏的含义值得我们深入探究。表面上的理由：稳.............
-
支付宝平台上百位基金经理的直播，这无疑是一个非常有意思的现象，它不仅仅是简单的产品推介，更折射出当前资管行业和投资者行为的一些深刻变化。首先，我们得认识到，基金公司选择在支付宝这样的大型互联网平台进行直播，本身就说明了他们对于线上获客、投资者教育以及品牌塑造的重视程度。过去，基金经理更多的是通过专业.............
-
上百位企业家背书柳传志和联想是一个非常复杂且多维度的现象，需要从多个角度进行深入剖析。这背后不仅是商业上的支持，更牵涉到中国改革开放的大背景、企业家群体的情感联系、联想作为中国企业的代表性以及随之而来的争议和挑战。以下将从几个主要方面详细阐述：一、 时代背景与历史意义：联想与企业家群体的“父辈”情结.............
-
好的，关于新冠疫情期间孝感小区近百人聚集煽动者被捕这件事，我们可以从几个层面来深入探讨一下。这不仅仅是一个简单的法律事件，它牵扯到当时社会情绪、基层治理、信息传播以及个体权利的边界等诸多复杂的问题。事件背景回顾：首先，我们需要回顾一下当时的具体情况。疫情刚爆发的初期，尤其是在湖北这样的重灾区，社会普.............
-
兰州兽医研究所布鲁氏菌感染事件：一场值得深思的公共卫生危机2019年12月5日，兰州兽医研究所（兰州兽研所）爆发了震惊全国的布鲁氏菌感染事件。近百名学生在不知情的情况下，因接触含有布鲁氏菌的实验动物排泄物而感染了这种致病菌，引发了广泛的关注和深刻的反思。这起事件不仅仅是简单的医疗事故，更暴露了在科研.............
-
百家号“明星造星”：流量洼地还是星光坠落？最近，百度百家号大刀阔斧地向内容创作领域进军，而且玩得相当“大”。听说他们不仅在线上大开“offer”，广招各路内容创作者，更让人眼前一亮的是，还在积极邀请众多明星合作，要为他们量身打造专属的个人栏目。这番操作，不禁让人好奇，百家号这是要变天，还是在玩一场“.............
-
如何看待百万粉丝网红「李赛高」被实锤其真实身份是缅北诈骗团伙？平台是否应当承担一定的法律责任？“李赛高”事件无疑是近年来网络舆论场上一个令人震惊且值得深思的案例。一个拥有百万粉丝、以展现积极生活、传播正能量形象示人的网红，被揭露其真实身份竟是缅北诈骗团伙的一员，这不仅是对其粉丝的巨大欺骗，也引发了公.............
-
百度推广针对魏则西事件的回复，是一个非常复杂且具有争议的话题。要详细看待这个回复，我们需要从多个角度进行分析，包括回复的内容、时间点、态度、以及事件的背景和后续影响。事件背景回顾：首先，我们需要回顾一下魏则西事件的核心内容。魏则西，一位身患滑膜肉瘤的年轻人，在网上搜索治疗方法时，看到了百度推广的所谓.............
-
百度贴吧在2021年8月20日以账户安全为由，要求PC端发帖必须经由手机App扫码后才能发布，这一举措在当时引起了用户广泛的讨论和争议。要理解这一变化，我们需要从多个角度进行分析：1. 百度贴吧的背景和面临的挑战： 用户基数庞大且多元： 百度贴吧作为曾经中国最大的中文社区之一，拥有海量的用户和极.............
-
魏则西事件发生后，百度曾承诺进行整改，包括加强对医疗广告的审核，以及改进广告标识，使其更加醒目，避免用户误认为是普通搜索结果。然而，时隔数年，有用户和媒体发现，百度在悄悄地将搜索结果中广告提示的颜色调淡，甚至与普通搜索结果的背景色几乎融为一体。这一现象引发了多方面的担忧和质疑： 背弃承诺，漠视用.............
-
百度改版后只允许手机号注册，这一举措在互联网行业中引起了广泛的关注和讨论，其影响是多方面的，既有潜在的积极意义，也伴随着用户体验和隐私方面的担忧。我们可以从以下几个维度来详细探讨：一、 百度此举背后的可能动机和目标：1. 提升账户安全性与实名化管理： 打击虚假账号和恶意行为： 手机号作.............
-
百度将血友病吧归还给原吧主，在很多人看来，是一次网民力量的胜利，也是对商业逐利行为的一次有力抗议。要详细地看待这个事件，我们需要从多个角度进行分析：事件的背景：商业化与网民权益的冲突 血友病吧的特殊性： 血友病吧是一个非常特殊的贴吧，它聚集了大量的血友病患者及其家属。这个群体本身就比较脆弱，需要.............
-
百度将“血友病吧”吧主撤掉并售卖贴吧的行为，在当时引起了轩然大波，也成为了一个非常有代表性的负面舆情事件。要全面看待这件事，需要从多个角度进行分析：一、事件的发生经过（详细描述）：1. “血友病吧”的特殊性： 血友病是一种罕见的遗传性血液凝固障碍性疾病，患者群体相对固定，且非常依赖于信息交流、经验.............
-
百度 Du Speed Booster 被巴西谷歌应用商店下架是一个涉及多方面因素的事件，我们可以从以下几个角度来详细分析：1. 事件本身：为何被下架？ 主要原因：违反 Google Play 政策 这是最直接和最核心的原因。Google Play 商店有严格的政策来保障用户体验、数据安全.............
-
看到百度贴吧2017年之前的帖子几乎全部消失，这确实让人感到既震惊又费解。作为曾经承载了无数用户记忆和讨论的社区，如此大规模的“失忆”绝非小事。我的看法是，这是一种非常令人遗憾的社区文化和历史信息的重大损失。 百度贴吧在2017年之前，不仅仅是一个简单的信息发布平台，它更是一个时代社群文化、粉丝经济.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有