如何看待 Nature 上刊文宣称很多科学家缺乏统计学知识？

Nature 上刊登关于许多科学家缺乏统计学知识的文章，这并非罕见，也并非什么新鲜事。这类报道通常引发科学界广泛的讨论和反思，因为统计学能力的确是支撑现代科学研究的基石。

首先，我们得明白为什么会有这样的说法。统计学在科研中的作用是多方面的，它不仅仅是数据分析的工具，更是一种严谨的思维方式。

设计实验：一个好的统计学基础能够帮助科学家设计出能够有效回答研究问题、避免偏倚的实验方案。比如，如何选择样本量、如何进行随机分组、如何控制混淆变量等等。如果设计不当，即使后续数据分析再精细，结果的可靠性也会大打折扣。
分析数据：这是最直接的体现。如今的科学研究往往产生海量数据，从基因组学、蛋白质组学到天体物理学，没有扎实的统计学知识，就无法有效地从这些数据中提取有用的信息，无法识别真正的信号，也难以区分统计学上的显著性与生物学或物理学上的实际意义。
解读结果：统计学的关键在于“理解”而非“计算”。很多时候，研究者能够熟练使用统计软件进行分析，但却无法正确解读置信区间、P值、效应量等概念，甚至对假设检验的逻辑理解不清。这可能导致对研究结果的过度解读、错误推断，或者低估不确定性。
可重复性危机：当前科学界面临的“可重复性危机”很大程度上就与统计学问题有关。许多研究结果难以被重复，原因之一就是研究设计或数据分析中存在统计学上的漏洞，导致结果可能仅仅是由于巧合或错误分析产生的。

那么，为什么会出现“许多科学家缺乏统计学知识”的现象呢？原因可能比较复杂：

1. 教育体系的遗留问题：在许多学科的本科和研究生教育中，统计学课程虽然存在，但往往被视为辅助性课程，其深度和广度可能不足以应对现代科研的复杂性。许多博士课程更侧重于专业领域的知识，而对研究方法学尤其是统计学训练不够系统。
2. 跨学科的挑战：科学研究越来越趋向跨学科合作，不同背景的科学家在统计学知识储备上可能存在巨大差异。有些领域的研究方法发展非常迅速，需要不断更新和学习新的统计学工具和概念。
3. 依赖现成工具：随着统计软件的普及和易用性提升，一些科学家可能满足于使用软件的默认设置或一些简单的分析方法，而没有深入理解这些方法背后的原理和假设。这就好比一个厨师只会按菜谱做菜，却不知道各种调料和烹饪方式的化学原理一样。
4. 发表压力：科研界存在着巨大的发表压力，许多研究者可能会倾向于选择那些更容易获得“阳性”结果（即统计学上显著的结果）的研究设计和分析方法，甚至在分析中无意识地“操纵”数据以达到期望的结论，这是一种“Phacking”现象。
5. 统计学家的地位和可获得性：在一些研究机构或实验室，可能缺乏专业的统计学家作为合作者或顾问。科学家们即使意识到自己在这方面存在不足，也可能因为找不到合适的专业支持而搁置。

面对Nature上这样的刊文，我们应该如何看待呢？

这是一个重要的警醒：这类文章就像一面镜子，提醒着整个科学界需要认真审视自身在研究方法上的不足。它并非否定科学家们的专业能力，而是指出在共通的科学语言——统计学上存在提升空间。
促进行业反思和改进：这类讨论会促使学术界反思当前的教育模式、评估体系以及研究实践。可能会推动更多地开设高阶统计学课程、加强研究伦理和方法学培训、鼓励跨学科合作，以及提升对统计学家角色的重视。
提升科学的严谨性和可靠性：如果科学家们能够普遍提升统计学素养，将直接有助于提高研究的质量和可重复性，从而增强公众对科学的信任。
并非所有科学家都如此：当然，我们也应该看到，许多杰出的科学家本身就拥有深厚的统计学功底，或者能够有效地与统计学家合作。但这类文章的价值在于指出普遍存在的、需要关注的问题。

总而言之，Nature 上关于科学家缺乏统计学知识的论述，是一种对科学研究方法进行深刻反思的体现。它强调了统计学作为现代科学不可或缺的工具和思维方式，呼吁整个科学界加强相关知识的学习和应用，以确保科研的严谨性、可靠性和可重复性。这是一种进步，而非批评。

网友意见

我想认真的回答一下这个问题：

一、很大一部分生命科学领域科研工作者确实缺乏必要的统计学意识

生命科学是由一个定性的研究领域发展过来的，所以在很长的一段时间内，统计学在其中的应用既不广泛也不深入。而现在的相关专业课程设置中，统计学的重要性也并没有被突出，所以在真正接触到有较深统计学需求的实际研究前，一个科研人员往往很难具有充分的统计学训练。

生命科学领域科研工作者欠缺的不仅仅是统计学常识，更重要的是缺乏统计学意识。比如u检验、t检验、秩和检验大家都学过，正态分布也学过，但一个简简单单的两组差异比较，很多人不会想到需要先看样本分布，再决定用参数检验还是非参数检验，而是简单粗暴的用上自己最熟悉的 t 检验（经几位专业人士提醒，这里额外提醒一下避免误导，t 检验要求来自两个独立同分布总体的数据，正态只是其中的特殊情况，具体见匿名用户答案及

@朱可昊

在本答案下的讨论），这就是意识问题。

二、这种缺乏在特定问题上容易造成假阳性结果

在一些问题的解读上，很多人由于缺乏统计学意识，往往想不到需要去做某些处理，恶果就是假阳性结果。上文中有同学提到的多重比较（multiple comparison）问题就是最经典的案例。这也是目前流毒最广的一个问题，比如很多人外包给公司做芯片数据，而公司很不负责任的给一个p<0.05的表，很多人就拿着这些显著的基因去做后续实验去了（比如从中挑选自己觉得有兴趣的做功能验证），他们根本想不到，两组数据 50000对 t 检验，就算两组数据来自同一样本，也会有2500个p<0.05的假阳性，自然也就想不到在做后续验证前，还需要先在公司给的3000多个p<0.05的探针中筛一遍。

三、统计学对绝大多数的生命科学数据并没有特别重要的意义

正如

@若目田修远

说的，大多数情况下，只需要定性实验结果就足够了，对于目前生命科学领域的很多分支学科确实如此。确实没有必要为统计而统计，举个例子，曾经有好几个人问我有没有计算Western Blot条带强度的软件，有倒是有啊，且不说功能齐全的Image J，光用个PS就能解决问题，可是完全没有意义啊。两个条带看起来就一深一浅，你统计亮度有显著性差异不是多此一举吗，两个条带看起来差不多，稍微有点差异，你统计完说p<0.05，我觉得只能呵呵了。生命科学研究论文本质上都是在讲故事，故事本身逻辑严谨很重要，但不是每个环节都需要用统计学去证明它的严谨，很多实验就是简简单单有或无的问题，例如 con-focal，例如共沉淀。

四、生命科学领域数据可重复性低的主因不在于统计学上的不严谨，而在于选择性汇报实验结果

我接触到的大多数生命科学的论文，都是用一个个小的结论，通过严谨的逻辑连成一个有一定科学价值的故事。然而我们也知道，这些发表的实验结果背后，还有着大量的未发表的实验结果。由于杂志审稿的偏好性，很多情况下，一篇论文是不能够出现看起来自相矛盾的数据的，但是实际工作中这种情况却并不罕见，很多刚正的学者的选择往往是深入挖掘（运气好能挖到大成果甚至诺奖，但大多数情况却没有什么价值）或者放弃整块结果，而另外很多研究者则会保留和整个故事一致的结果，放弃不一致的结果，虽然损害了一点点的逻辑严谨性，但毕竟守住了不造假的底线，也无法苛责太多。

五、随着生命科学的学科发展，统计学已经越来越重要

小作坊写故事片段，再拼接大论文的做法已经越来越行不通了，看看现在5-10分档的传统生物学论文数据量，简直一年比一年恐怖，如果把实验数据量当这个世界的货币看的话，贬值速度都赶上津巴布韦元了，完全一副夕阳产业的景象。

不会解读高通量结果，现在学术界积累的数以ZB量级的数据对你来说等于零。要么趁这几年生命科学领域投资热潮，尽早转出去做商业化，要么赶紧学好统计，拥抱时代和技术的馈赠。

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