德国80%的统计学教授都会答错的6个与P值有关的问题！

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在2022年的第2天，小编阅读了一篇发表于2002年关于P值的一项问卷调查研究 [1]，作者在6所德国大学中邀请了3组不同的受试者，分别为: 心理学专业的学生(n = 44)；主要从事科学研究但不进行统计相关教学的教授和讲师(n = 39)；进行统计相关教学的教授和讲师(n = 30)。

作者邀请上述三组受试者参加问卷调查，具体内容如下：

假设现在有一种治疗方法，你推测该方法或许可以改善人们在某种测验上的表现能力。于是你设计了一个研究，比较了对照组和实验组(假设每组20个样本)的均数。之后使用了独立样本t检验，获得了以下结果：t = 2.7, d.f. = 18, p = 0.01。请你回答以下六个判断题，分别在对应题目下方的“对”或“错”上打勾。“错”则表示该题内容与前面研究结果的逻辑不相符。需注意，可能有多个或零个问题是正确的。

1）你完全否定了零假设(零假设指的是两个总体的均数没有差异。)

对 / 错

2）你找到了零假设为真的概率。

对 / 错

3）你完全证明了实验假说(实验假说指的是两个总体的均数存在差异。)

对 / 错

4）你可以推断出实验假说为真的概率。

对 / 错

5）假如你决定要拒绝零假设，你已经知道这个决定若为错的概率。

对 / 错

6）你得到了一个可靠的研究结果，原因为：假如这个实验被重复了非常多次，你将有99%的可能获得一个显著的结果。

对 / 错

先呈现3组受试者的结果，正确答案在最后公布，如下：

来源：文献[2]的Figure 1

上述的纵坐标为至少错一题所占的人数比例，横坐标为三组受试者。其中，80%从事统计教学的教授或者讲师至少答错了一题。

如果我们也答错，那也没什么大不了的！

再来看看到底哪几个问题容易答错，如下表：

来源：文献[1]的Table 1

其中，表格上方为三组参与者，内部的数值为错误答案所占的比例，而表格左侧简单归纳了上述6点说法。

最后，公布正确答案：所有说法都是“错的”！

我们回想P值的定义：当零假设为真时，与样本观察结果相同(或更极端结果)的概率，也可以用符号进行表示：p(D|H0)。

上述6种说法是对P值的过度解读以及概念的混淆！

好啦，今天的内容就到这里。

如果有帮助，记得分享给需要的人！

参考文献

[1]. Haller, H., Krauss, S., 2002. Misinterpretations of significance: a problem students share with their teachers? Methods of Psychological Reseach.
[2]. Gerd Gigerenzer, Mindless statistics, The Journal of Socio-Economics 33 (2004) 587–606

什么，你算出的P-value看上去像齐天大圣变的庙？
总被审稿人提起的多重假设检验校正是什么？

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▌编辑：June

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