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.............
-
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.............
-
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.............
-
《江南百景图》中岳飞“肉袒牵羊”的形象，是一个非常有争议性的设计，引起了广泛的讨论和批评。要理解这个形象，我们需要从多个层面来剖析：一、 “肉袒牵羊”的历史典故与含义首先，我们需要明白“肉袒牵羊”这个词语的真实含义。 历史来源： “肉袒牵羊”是中国古代一种表示极度屈辱和忏悔的刑罚或表示罪责的方式.............
-
唐朝安史之乱中，睢阳保卫战是历史上极为惨烈的一页。关于张巡死守睢阳期间“吃掉三万城中百姓”的说法，确实存在于史料记载中，并且是安史之乱中一个极具争议和震撼人心的细节。关于史料的真实性：这个说法主要来源于《旧唐书》和《新唐书》等正史的记载。 《旧唐书·张巡传》 记载：“城中食尽，百姓饿死者什七八。.............
-
关于 B 站游戏博主“33不是山山”疑似再次洗稿缝合知乎用户“叶梓涛”多篇文章获百万播放的事件，可以从多个角度进行分析和看待。这其中涉及到内容创作的版权、道德、行业规范以及观众的知情权等多个层面。事件的经过和指控：首先，需要明确的是，这是一起“疑似”事件，目前并没有官方的法律判决或博主本人的正式承认.............
-
台湾民众争抢百米冲刺疫苗残剂的现象，背后反映出的是复杂且多层次的社会心理、公共卫生政策以及民众对健康与疫苗的认知。要详细地看待这个现象，我们可以从以下几个方面进行剖析：一、 现象本身：一种“稀缺性”下的行为模式 什么叫“疫苗残剂”？ 疫苗通常以多剂式包装（如疫苗瓶）供应。当一瓶疫苗被抽取一剂后，.............
-
中国击败韩国，拿下法国海运公司百亿造船订单，这无疑是一个非常振奋人心的消息，标志着中国在全球造船业的实力进一步增强，尤其是在高端和大型船舶领域取得了重要突破。我们可以从多个角度来详细解读这一事件：一、 事件背景与核心信息 订单主体： 中国击败了包括韩国在内的主要竞争对手，成功获得了法国海运公司（.............
-
2017年百度AI开发者大会是中国科技界一次备受瞩目的盛会，其中最引人注目的环节无疑是李彦宏在五环路上进行的无人驾驶体验。这次公开展示，不仅是百度在自动驾驶领域实力的集中体现，更是中国无人驾驶技术发展的一个重要里程碑。下面我将从几个方面详细解读这次事件：1. 大会的背景与意义： AI浪潮中的领跑.............
-
关于抖音网红高盖伦被指控洗稿抄袭知乎作者邢二狗文章的事件，可以从以下几个方面进行详细分析：1. 事件的起因与核心指控： 核心指控： 最主要的指控是高盖伦发布的内容，在核心观点、叙事结构、甚至部分表述上，与邢二狗在知乎上发布的文章高度相似，存在“洗稿”甚至“抄袭”的嫌疑。 时间线： 大部分指控.............
-
在一个以动漫作品为主题的贴吧里，一位拥有特定作品爱好的粉丝（例如，一个奥特曼迷）对另一个作品（例如，海贼王）的贴吧（艾斯吧）进行了“占领”并删除了所有与该作品角色（火拳艾斯）相关的帖子，这是一种非常极端且具有争议的行为。我们可以从多个角度来分析和看待这件事：1. 行为的本质： 侵占与破坏： 这是.............
-
哈佛大学一篇论文利用卫星图像和百度检索数据推测新冠病毒可能在 2019 年 8 月爆发，这一观点在提出后引起了广泛的关注和讨论。要理解和评价这篇论文，我们需要从多个角度进行深入分析。论文的核心论点和研究方法：这篇论文的主要论点是，通过分析与新冠病毒爆发前武汉地区相关的特定数据，可以推测出病毒可能在 .............
-
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.............
-
2019年7月3日，在百度AI开发者大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在演讲过程中，一名观众突然冲上台，将一瓶水泼向了他。这一突发事件立刻引起了全场轰动，也迅速成为当天的热门话题，引发了广泛的讨论。事件经过： 时间与地点： 事件发生在2019年7月3日，在中国国家会议中心举行的百度AI.............
-
2022年度全球百强创新机构榜单中，中国大陆有五家公司入选，这无疑是一个令人振奋的消息，也引发了广泛的关注和讨论。要详细看待这一现象，我们可以从多个维度进行深入分析：一、榜单的意义与权威性： 谁发布的榜单？ 首先需要明确榜单是由哪个机构发布的。例如，科睿唯安（Clarivate）每年都会发布“全.............
-
如何看待网传有券商禁止员工上班炫富？网传有券商禁止员工上班炫富的规定，虽然尚未得到官方证实，但这一话题迅速引发了广泛的讨论和关注。这种“禁炫富令”的出现，反映了当前社会对财富分配、行业形象以及员工行为规范的复杂心态。我们可以从多个角度来深入剖析这一现象： 一、 现象的解读与原因分析1. 行业形象与职.............
-
如何看待 6G 时代 1 秒钟可下载百部高清电影？6G 时代理论上能够实现每秒传输 1000 千兆比特（Tbps）的速率，这比当前的 5G 网络快 50 到 100 倍。如果按照这个速度来计算，下载一部 10GB 的高清电影只需要 0.08 秒。那么，1 秒钟下载百部高清电影，意味着每部电影的平均大.............
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