A kürzlich veröffentlicht Artikel in Naturmagazin fordert Maßnahmen gegen die irreführende Verwendung der "statistischen Signifikanz". Das Papier wird von mehr als 800 Akademikern aus verschiedenen Disziplinen unterstützt.
Freut mich, Sie kennenzulernen, 'P-Werte'!
Statistische Signifikanz ist in vielen Bereichen weit verbreitet und hat tiefgreifende Auswirkungen auf unser tägliches Leben, unsere Entscheidungen und Entscheidungen. Die drei Wissenschaftler, die hinter dem Papier stehen, argumentieren, dass es in statistischen Analysen zu oft vorkommt, dass es "keinen Unterschied gibt""zwischen zwei untersuchten Gruppen. In der Statistik wird dieses Phänomen als" Nullhypothese "bezeichnet.
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Die Autoren behaupten, dass eine Studie, die nur auf der Nullhypothese basiert, gefährlich irreführend ist. Sie argumentieren, dass es einen winzigen Unterschied zwischen zwei untersuchten Gruppen geben kann, obwohl sich eine als signifikant herausstellen kann, während die andereeine Dichotomisierung. Diese Dichotomisierung erfolgt aufgrund der Methode, die sich ab dem Schwellenwert zu streng auf einen Faktor stützt.
"Lassen Sie uns klar sein darüber, was aufhören muss: Wir sollten niemals zu dem Schluss kommen, dass es keinen Unterschied oder keine Assoziation gibt, nur weil ein P-Wert größer als ein Schwellenwert wie 0,05 ist …. Wir sollten auch nicht zu dem Schluss kommen, dass zwei Studien in Konflikt stehen, weil eine astatistisch signifikantes Ergebnis und das andere nicht. Diese Fehler verschwenden Forschungsaufwand und informieren die politischen Entscheidungen falsch. "
Wie funktioniert es?
"Zum Beispiel Betrachten Sie eine Reihe von Analysen zu unbeabsichtigten Wirkungen entzündungshemmender Arzneimittel2. Da ihre Ergebnisse statistisch nicht signifikant waren, gelangte eine Gruppe von Forschern zu dem Schluss, dass die Exposition gegenüber den Arzneimitteln nicht mit neu auftretendem Vorhofflimmern verbunden war ….und dass die Ergebnisse im Gegensatz zu denen einer früheren Studie mit einem statistisch signifikanten Ergebnis standen. "
Ein Blick auf die tatsächlichen Daten hat diese oben nicht bewiesen, argumentieren sie und sagen daher: "Es ist lächerlich zu schließen, dass die statistisch nicht signifikanten Ergebnisse 'keine Assoziation' zeigten, wenn die Intervallschätzung schwerwiegende Risikoerhöhungen beinhaltete; es ist gleichermaßenEs war absurd zu behaupten, dass diese Ergebnisse im Gegensatz zu den früheren Ergebnissen standen, die einen identischen beobachteten Effekt zeigten. Diese gängigen Praktiken zeigen jedoch, wie die Abhängigkeit von Schwellenwerten von statistischer Signifikanz uns irreführen kann. "
Die Folgen Amrhein , Grönland und McShane Professoren geben auch an, dass das gesamte Thema tatsächlich menschlicher als statistisch ist, es sind wir und unsere kognitiven Prozesse, die auf diese kategorische Weise funktionieren. Es führte Wissenschaftler und Redakteure dazu, solche Ergebnisse zu privilegieren, wodurch die Literatur verzerrt wurde.Statistisch signifikante Schätzungen sind in ihrer Größe nach oben und möglicherweise zu einem großen Teil verzerrt, während statistisch nicht signifikante Schätzungen in ihrer Größe nach unten verzerrt sind. "
Gibt es einen Ausweg? "Wir … fordern, dass das gesamte Konzept der statistischen Signifikanz aufgegeben wird. … Ein Grund, eine solche„ Dichotomanie “zu vermeiden, besteht darin, dass alle Statistiken, einschließlich P-Werte und Konfidenzintervalle, natürlich von abweichenstudieren, um zu studieren, und oft in überraschendem Maße. "
"Wir müssen lernen, mit Unsicherheit umzugehen", fahren sie fort. "Ein praktischer Weg, dies zu tun, besteht darin, Konfidenzintervalle in" Kompatibilitätsintervalle "umzubenennen und sie so zu interpretieren, dass Überbewusstsein vermieden wird."
Sie sind nicht allein
Dieser Artikel ist ein wichtiger Artikel in einer Reihe ähnlicher Warnungen, die von Wissenschaftlern in den letzten Jahren verfasst wurden und sich alle gegen die Verwendung der irreführenden Methodik aussprechen. 2016 wurde der American Statistical Association veröffentlichte eine Erklärung in Der amerikanische Statistiker Warnung vor Missbrauch der statistischen Signifikanz und der P-Werte.
Die Ausgabe enthielt auch viele Kommentare zu diesem Thema. In diesem Monat versucht eine Sonderausgabe in derselben Zeitschrift, diese Reformen weiter voranzutreiben. Sie enthält mehr als 40 Artikel zum Thema "Statistische Inferenz im 21. Jahrhundert: eine Welt jenseits von P <0,05"". Die Herausgeber stellen die Sammlung mit der Vorsicht vor," sagen Sie nicht 'statistisch signifikant' ". Ein anderer Artikel mit Dutzenden von Unterzeichnern fordert auch Autoren und Zeitschriftenredakteure auf, diese Begriffe abzulehnen.