72位学者搞事情！以后P<.005才算统计显著？

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7月22日，著名心理学家Brian Nosek在twitter上发布了一条推，引起了广泛的讨论。72位学者主张：当前研究中常用的统计指标p值中，使用.05作为显著性的阈值太不靠谱了，需要更加严格一些，使用.005。这72人当中就包括知识分子主编之一谢宇老师。

为什么选择.005呢？

作者们写下如下两点原因：

第一，.005大约与贝叶斯因子的14~26相对应，是比较强的证据；

第二，.005在许多研究领域者能够较好地控制假阳性。

这种提议引起了广泛的讨论，不乏反对的声音，经管之家会不断跟进此事的进展。

附预印版论文：

BenjaminEtAlRedefineStatisticalSignificance.pdf (6.99 MB)

2017-8-8 13:53:55 上传

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关键词：twitter Brian 知识分子 统计指标 心理学家 统计学 P值 论文 贝叶斯 显著性水平

对统计学和学术研究感兴趣的朋友可以追踪一下讨论，贴在这里，也可以自己加以评论。

回归估计中经常见到P<0.001的情况，将阈值定为P<0.005不会造成太大困扰。

P值本身就带有误导性，所以阈值定多少意义不大

现在最常用的一般是0.01和0.05这两个，也就是1%或5%的显著性水平，如果阈值太小，接受原假设的可能性越大，那么犯第二类错误的概率就变大。选择阈值其实是在第一二类错误中找到平衡。

赞同这72位统计学家，理由是在过去生物、经济学和金融中出现了大量看起来很好的实验，但最后是错了，增加严谨性，提高可靠

经常听很多统计大牛说，统计学是艺术。其实统计学的显著性水平P始终是一个参考，不同的背景下有不同的阈值，取决你的业务背景。

还是要各自领域自己定才行

其实p-value是为了方便才计算的。0.05嘛不是很好也不是太差，之前搞的模型里面一般会报告p-value小于0.05、0.01、0.0001三种情况。其实更好的是报告置信区间。

关键是制止不了数据造假，即使数据不造假，有选择性地选择数据也可以让数据听话。