音乐、茶和 P 值：不可能的结果和 P 黑客的故事
2011 年，一项有趣的研究声称，听特定的歌曲可以让你变得更年轻。 这一令人惊讶的断言引起了许多人的兴趣。 然而，仔细观察，它描绘了统计分析中一个有趣但经常被误解的概念的更广泛和更深入的图景：p 值。
音乐让人年轻简介
这项研究虽然令人着迷，但它汇集了实际的参与者并报告了事实数据。 在实验中，三组参与者每人演奏了一首不同的歌曲，研究人员精心收集了有关他们的各种信息。 发表的分析显示，听过一首歌的参与者 小1.5岁 比那些听另一首歌的人。 这一显着结果的 p 值为 0.04，通常被认为在许多科学学科中具有重要意义。
然而，这项研究与乍一看有所不同。
亮点
- 2011 年的一项研究声称音乐可以利用 P 值让你变得更年轻
- 该实验基于 P 值，称为 P-Hacking 实践
- P-Hacking 测试 假设 直到达到统计显著性
- P-Hacking 可能导致科学研究中出现荒谬的结果
- P-Hacking 的误报误导了研究人员和公众
研究方法及其统计缺陷
音乐研究的根本目的是指出 p 值如何被滥用。 研究人员在方法上将参与者分为三组，但发表的分析仅包括两组。 此外，他们仅使用参与者父亲的年龄来控制参与者之间基线年龄的差异。 这种奇怪的方法选择和选择性报告是关键指标 统计缺陷.
但它并没有就此止步。
研究人员还会在每十名参与者之后间歇性地暂停实验。 如果 p 值高于 0.05，则研究继续。 尽管如此，当 p 值低于 0.05 时，他们还是停止了实验。 这种做法是操纵研究过程以获得统计上显着的结果的一个明确的例子——这种策略被称为 对黑客.
P-hacking 简介
P-hacking 是一个因复杂 数据分析 工具。它涉及不断测试不同的假设，直到获得具有统计意义的结果。在音乐研究中，研究人员进行了一系列测试。他们选择展示具有统计意义的测试。这种做法类似于投掷飞镖直到击中靶心，然后声称你只投掷了击中靶心的飞镖。
这项研究的镜子展示了 p-hacking 如何将一个原本简单的实验变成一个极其不可能的结果。 这种现象是有问题的，因为它使研究成果偏向期望的结果，使科学研究偏离了公正发现的核心精神。
P-hacking 和误报的后果
音乐研究提供了一个清楚的例子来说明 p-hacking 的影响，表现为一个荒谬的结论，即某些歌曲可以降低一个人的年龄。 P-hacking 增加了 误报 在研究中误导其他研究人员和公众。 误报可能会浪费大量资源，因为其他研究人员可能会尝试复制或建立在这些“幻影”结果的基础上，进一步推广错误的理论。
此外，p-hacking 还会影响科学研究的可信度。 这种不当行为削弱了公众对科学研究的信任。 它们可能会对政策制定和未来研究的资助产生不利影响。
正确统计分析的重要性
音乐研究生动地证明了严谨的统计分析在科学研究中的至关重要性。 如果使用正确，p 值是我们统计工具箱中的一个有价值的工具。 它们帮助我们区分可能是偶然的结果和那些表示合法影响的结果。
然而，p 值的可靠性取决于产生它们的方法。 假设这些方法受到 p-hacking 等做法的损害。 在这种情况下，p 值就失去了可靠性，结论也值得怀疑。
负责任的科学研究需要透明度、可复制性和诚实的数据表示。 这不仅仅是为了获得显着的成果； 这是真正重要的结果。
请注意： 本文标题中的“茶”指的是一个著名的统计实验，即“女士品茶”实验。 它是假设检验和统计学中 p 值概念的简单而经典的说明。 该实验经常被用作统计教育中的介绍性示例，以强调科学方法的原则。 通过提及这个实验，我们的目标是在 2011 年研究的复杂性和基本统计概念之间建立一座桥梁，促进更好地理解 p 值和 p 黑客现象。
参考资料和进一步阅读
本文深入探讨了一个复杂的主题，对开展和解释科学研究具有重要意义。 P 值和 p-hacking 是统计和数据分析的基础。 尽管如此，它们经常会被误解或误用，从而导致潜在的误导性结果。
我们这里的讨论受到 Simmons、Nelson 和 Simonsohn 在 2011 年文章中的启发并与其密切相关。假阳性心理学：数据收集和分析中未公开的灵活性允许显示任何重要内容”。 本文彻底探讨了数据收集、分析和报告的灵活性如何导致假阳性结果率过高。 作者提出了模拟和实验，证明了收集和报告错误假设的具有统计学意义的证据是多么容易，令人不安。
作为我们文章基础的另一个重要资源是 James A. Smith 富有洞察力的 TED-Ed 视频，“几乎可以“证明”任何事情的方法”。 它以一种易于理解且引人入胜的方式呈现这些统计概念，非常适合那些刚接触这些主题或希望获得更深入理解的人。
为了进一步了解这些主题并了解这些问题的更深入讨论和潜在解决方案，我们强烈建议您阅读 Simmons、Nelson 和 Simonsohn 的全文，并观看 James A. Smith 的 TED-Ed 视频。
推荐文章
有兴趣了解更多关于统计分析及其在科学研究中的重要作用吗？ 浏览我们的博客，了解有关相关主题的更多见解和讨论。
常见问题解答 (FAQs)
问题 1：什么是 p 值？ 它是一种统计数据，有助于确定实验结果是否具有统计显着性。
Q2：什么是 p-hacking？ 在这种实践中，研究人员不断测试不同的假设，直到获得具有统计意义的结果。
Q3：p-hacking 对科学研究有何影响？ P-hacking 增加了研究中的误报率，误导其他研究人员并削弱公众对科学研究的信任。
Q4：2011年音乐学习的目标是什么？ 目的是证明 p 值如何被滥用，从而导致误导甚至不可能的结果。
问题 5：为什么 p 值的滥用值得关注？ 滥用 p 值可能会导致误报、错误理论、资源浪费以及公众对科学的信任度下降。
Q6：我们如何防止p-hacking？ 预先注册详细的实验和分析计划等做法有助于防止 p-hacking。
Q7：什么是研究中的假阳性？ 假阳性是指测试结果错误地表明某种情况的存在（例如显着影响）。
Q8：音乐研究的方法论缺陷是什么？ 选择性数据报告和测试直至达到显着的 p 值是方法缺陷的关键指标。
问题 9：p-hacking 如何影响 p 值的解释？ 假设生成 p 值的方法受到 p 黑客攻击。 在这种情况下，p 值就失去了可靠性，结论也值得怀疑。
Q10：p 值在统计分析中的作用是什么？ 如果使用正确，p 值有助于区分可能是偶然的结果和那些表示合法效应的结果。
