Хорошая статистическая практика – важная составляющая хорошей научной практики, заявление наблюдает, и такая практика «подчеркивает принципы хорошего дизайна исследования и поведения, множества числовых и графических резюме данных, понимания явления при исследовании, интерпретации результатов в контексте, полном сообщении и надлежащем логическом и количественном понимании того, что означают резюме данных».«P-стоимость никогда не предназначалась, чтобы быть заменой для научного рассуждения», сказал Рон Вассерштейн, исполнительный директор ASA. «Хорошо рассуждавшие статистические аргументы содержат намного больше, чем ценность единственного числа и превышает ли то число произвольный порог.
Заявление ASA предназначено, чтобы регулировать исследование ‘почты p «Со временем кажется, что p-стоимость стала привратником для того, пригодна ли работа для печати, по крайней мере в некоторых областях», сказала Джессика Аттс, президент ASA. «Этот очевидный редакционный уклон приводит к ‘эффекту ящика для документов’, в котором исследовании со статистически значительными результатами, намного более вероятно, будут изданы, в то время как другая работа, которая могла бы хорошо быть столь же важной с научной точки зрения, никогда не замечается в печати. Это также приводит к методам, вызвал по таким именам как ‘p-взламывание’ и ‘данные, посыпающие’, которые подчеркивают поиск маленьких p-ценностей по другому статистическому и научному рассуждению».Шесть принципов заявления, многие из которых обращаются к неправильным представлениям и неправильному употреблению p-стоимости, следующие:P-ценности могут указать, насколько несовместимый данные с указанной статистической моделью.
P-ценности не измеряют вероятность, что изученная гипотеза верна, или вероятность, что данные были произведены одним только случайным шансом.Научные заключения и бизнес или стратегические решения не должны базироваться только на том, проходит ли p-стоимость определенный порог.Надлежащий вывод требует полного сообщения и прозрачности.
P-стоимость или статистическое значение, не измеряет размер эффекта или важность результата.Отдельно, p-стоимость не обеспечивает хорошую меру доказательств относительно модели или гипотезы.У заявления есть короткие абзацы, уточняющие каждый принцип.
В свете неправильных употреблений и неправильных представлений относительно p-ценностей, заявление отмечает, что статистики часто добавляют или даже заменяют p-ценности другими подходами. Они включают методы, «которые подчеркивают оценку по тестированию, такому как уверенность, доверие или интервалы предсказания; методы Bayesian; альтернативные меры доказательств, такие как отношения вероятности или факторы Бейеса; и другие подходы, такие как теоретическое решением моделирование и ложные темпы открытия».
«Содержание заявления ASA и рассуждения позади него не новое – статистики и другие ученые писали по теме в течение многих десятилетий», сказал Аттс. «Но это – первый раз, когда сообщество статистиков, как представлено советом директоров ASA, сделало заявление, чтобы решить эти проблемы».«Проблемы, вовлеченные в статистический вывод, трудные, потому что сам вывод сложен», сказал Вассерштейн.
Он отметил, что больше чем дюжина документов для обсуждения издается в журнале ASA американский Статистик с заявлением, чтобы обеспечить больше взгляда на эту широкую и сложную тему. «Что мы надеемся, будет следовать, широкое обсуждение через научное сообщество, которое приводит к более детальному подходу к интерпретации, сообщению и использованию результатов статистических методов в исследовании».