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建议放弃显著性检验和置信区间的三篇最新论文

已有 1194 次阅读 2022-6-27 12:03 |系统分类:科研笔记

统计学改革可以说是统计学界乃至整个科学界进入21 世纪以来面临的最大挑战和机遇之一。倡导统计学改革的学者(改革派)的主要观点是放弃显著性检验,实行效应量估计。以下是建议放弃显著性检验和置信区间的三篇最新论文的题目和摘要(原文为英文,2022年发表)。感兴趣的读者可以通过提供的链接查阅整篇论文。

1张文军(中山大学生命科学学院教授), “t 检验的困境:保留或放弃的选择和解决方案 Dilemma of t-tests: Retaining or discarding choice and solutions, Computational Ecology and Software, 2022, 12(4): 181-194 . https://www.researchgate.net/publication/361510115_Dilemma_of_t-tests_Retaining_or_discarding_choice_and_solutions

摘要:t检验理论奠定了现代统计学的基础,是统计学的主要内容之一。 这个理论可以在所有统计学教科书中找到,并且是几乎所有应用统计学课程的核心。同时,几乎所有的统计软件或工具都有t检验的内容,如MatlabSASSPSSR等。 然而,t检验理论由于其理论缺陷和误用近年来受到广泛批评。 t检验仅用于取自正态分布总体的样本量较小的问题。即便如此, 由于 t 转换扭曲等问题,样本量不能太小。在显著性检验方面,t检验具有统计显著性检验的普遍缺陷,加上置信区间的固有谬误和 t 区间特有的不确定性问题,使 t 检验方法显然不够好。 t检验理论面临在统计学中保留还是丢弃的抉择,一些统计学家已经提倡从统计学教科书中废除t检验理论。对于显著性检验,取代t检验的解决方案包括使用贝叶斯方法,进行荟萃分析,使用效应量,强调统计有效性,使用非参数统计量,使用良好的实验和抽样设计和确定适当的样本量,使用网络方法代替还原论方法获取和分析数据,统计结论与机理分析相结合以得出科学推论等。对于 t 区间方法评估[测量]不确定度问题,其解决方案包括使用贝叶斯可信区间法,使用 Bootstrap 可信区间法,直接从中心极限定理进行推断,使用[测量误差] 不确定度的统一理论等。

(2) 张文军(中山大学生命科学学院教授), 置信区:概念、谬误、批、解决方案及其它 Confidence intervals: Concepts, fallacies, criticisms, solutions and beyond , Network Biology, 2022, 12(3): 97-115.  https://www.researchgate.net/publication/361266357_Confidence_intervals_Concepts_fallacies_criticisms_solutions_and_beyond

摘要:长期以来,置信区统计学的基,置信区一直被视为统计分析的重要内容。几乎所有的统计教科统计分析件都包含置信区的内容,用于估计统计参数或数学模型的参数,是区、方差分析、回分析等多方法的重要成部分. 它多著名期刊的方法指南推荐或要求。迄今止,置信区和方法已广泛用于生命科学、医学、境科学、化学、物理学和心理学等各个科学或工程域。然而,由于置信区和方法谬误或不足,造成了广泛的用,近年来受到越来越多的批。一些统计学家甚至建放弃置信区了避免典置信区问题,可以使用叶斯可信区,使用不确定度方法, 计算置信区间但避免将其用于统计显著检验,或者使用本文作者提出的Bootstrap可信区方法等。在践中,于受控实验应设计多个重复或理;察性实验抽取多个有代表性的本,如果保本量,甚至可以使用本。需要从抽统计分析的每一道工序施全程控制。将置信区分析果与其它多源行交叉比验证,以得最可靠的结论。最后,除了尽快写、出版和采用新的统计著作和教材外,根据新统计学修行新版本的各种统计软件以供使用。

(3) Daniel Berner and Valentin Amrhein, 什么以及如何加入从显著检验到估转变Why and how we should join the shift from significance testing to estimation, Journal of Evolutionary Biology, 2022.  https://www.researchgate.net/publication/360705074_Why_and_how_we_should_join_the_shift_from_significance_testing_to_estimation

要:从零假设显著检验的范式转变似乎正在行中。我们基于仿真模拟阐述一些潜在的机。首先,p 因研究而异,因此使用显著阈值进行二分法推断通常是不合理的。其次,“统计显著”的果高估了效应量,偏差随着统计效力的增加而减小。第三,“统计上不显著”的果低估了效应量,并且种偏差随着更高的统计效力而得更。第四,检验过统计通常缺乏生物学依据,并且通常没有提供有用的信息。… 得出结论,生学和化生物学的研究大多是探索性的和描述性的。因此,对于给定的统计模型,我们应该从宣称统计检验”特定的假设转变为描述和讨论与我的数据最兼容的多假(可能的真应量)。我有了这样做的方法,因们经常呈现包涵些假的兼容(“置信”)区间。

笔者认为,这三篇最新论文有助于进一步推动统计学改革。特别是张文军教授呼吁“… 除了尽快写、出版和采用新的统计著作和教材外,根据新统计学修行新版本的各种统计软件以供使用。”无容置疑,张文军教授呼吁的这些举措将使统计学改革突破长期进行的哲学论战的局面,进入实行阶段。尽管统计学改革依然受到保守派的强烈反对,改革的潮流似乎已经不可阻挡。如果有中、年轻学者加入到统计学改革的大潮中来,那么改革的成功也许会更快到来。



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