科学家们应该停止在他们的研究中使用“统计意义重大”一词。
今天出版的《美国统计学家》特刊上的这篇社论敦促科学家们不要在他们的研究中使用“统计意义”这个词。
这期特刊收录了来自世界各地的43篇统计学家的论文，预计将引发对统计推断的重大反思，最终推动统计科学——以及科学本身——进入一个新时代。
没有一个p值可以揭示一种关联或效果的合理性、存在性、真实性或重要性。因此，具有统计意义的标签并不意味着或暗示一种关联或效应是非常可能的、真实的、真实的或重要的。统计上不显著的标签也不会导致这种关联或效应不可能、不存在、错误或不重要。因此，为了科学出版和研究传播的完整性，在决定展示或突出哪些结果时，根本不应该考虑p值是否超过任意阈值。
特刊上的文章提出了对p-values的替代和补充，并强调有必要对编辑、教育和体制做法进行广泛的改革。虽然没有单一的解决方案来取代统计重要性在科学中发挥的巨大作用，但确实存在使用统计的坚实原则。
统计学界还没有就科学研究中使用统计推断形成一个简单的范式，事实上，它可能永远不会这样做。用一种放之四海而皆准的方法进行统计推断是不恰当的期望。相反，我们建议对研究结果进行统计分析的科学家应该采用我们所说的原子模型:接受不确定性，要有思想，要开放，要谦虚。
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