“p<0.05”、“评审”、“影响因”被少科科研界三牛皮癣，怨声载。另外两，p<0.0051925诞饱受诟病，2010始停科始统计重指标攻击。2015理杂志Basid Applied Social Psychology（BASP）直接宣布再表带p值文章啦！BASP编辑接受采访表示：果假设检验科研版物消失很高兴，知什取代它......
让爱恨P值（P value）底什东西呢？
p值计算向追溯18世纪，统计男比例，p值被计算男概率相等零假设统计显著性。首先将P<0.005进推广罗纳德·费雪（ Sir Ronald Aylmer Fisher ，1890-1962），代统计与代演化论奠基者。（位哥证明孟德尔遗传定律达尔文理论并非互相矛盾相辅相。）1925著《研究工者统计方法（Statistics Methods for Research Workers ）》世影响力巨。正部著提将p=0.05统计显著性极限，并将其应正态分布（量检验），两具统计显著性标准差规则。
话哥真拍脑门0.05啊，0.05纯粹设置值。公认定值。
加统计检验假设。（百度百科）
假设检验(hypothesis testing)，称统计假设检验，判断本与本、本与体差异由抽误差引本质差别造统计推断方法。显著性检验假设检验常方法，基本统计推断形式。
1、提检验假设称效假设，符号H0；备择假设符号H1 。
H0：本与体或本与本间差异由抽误差引；
H1：本与体或本与本间存本质差异；
预先设定检验水准0.05；检验假设真，被错误拒绝概率，记α，通常取α=0.05或α=0.01 。
2、选定统计方法，由本观察值按相应公式计算统计量，X2值、t值等。根据资料类型特点，分别选Z检验，T检验，秩检验卡方检验等。
3、根据统计量及其分布确定检验假设立性P并判断结果。若P>α，结论按α取水准显著，拒绝H0，即认差别很由抽误差造，统计立；果P≤α，结论按取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认此差别仅由抽误差致，很实验因素造，故统计立。P值般通查阅相应界值表。
p-value判断H0假设否立依据。因期望值基H0假设，果观测值与期望值越致，则明检验象与零假设越接近，则越理由拒绝零假设。果观测值与期望值越偏离，明零假设越站住脚，则越理由拒绝零假设，推立假设立。
堆简单理解什呢？果理（神经医、医等等）实验p<0.05检验结果概率水.....啊写篇论文啦！（虽远简单......科求，般默认0.050.01）
什p值被很厌恶呢？
相信曾经少TED哈佛社理Amy Cuddy演讲，演讲内容关“身体语言态影响”。
其内容主2010表关“调整身体姿态显著提升信”研究。论文提非语言表达（膨胀、放、占位姿态）影响，及激素水平。文章提短短两分钟内采取支配性力量相关身体姿势增加**激素，减少皮质醇，增加风险掌控并工试表更。
因篇研究及续媒体报名声噪，被纽约报等媒体关注采访写书功登畅销榜。举炙热、名利双收明星社理。
~2014，瑞典哥德堡 Eva Ranehill。
其合者2015表篇名“Assessiness : on hormones and risk toleran a large sample of men and women ”论文名字：评估力量姿态鲁棒性：量男性性本激素风险耐受性影响。pia pia打Amy姐姐脸啊。
Eva Ranehill其实验，采取更本况，法重Cuddy结果。篇论文引风波直接导致Amy Cuddy广泛批评，2017春季离哈佛商院终身职位。（Cuddy20183月重新表篇相关论文证明）
再另趣例。2015西方媒体，份论文引阵热潮。
啦撸~每吃块巧克力减肥啦！！！！！
研究，男龄1967岁间参与者被随机分配三治疗组：组进低碳水化合物饮食，二组进相低碳水化合物饮食加每42克巧克力（1.5盎司），三组则照组，求保持常饮食结构。
实验三周结束，照组体重增减，组二组参与者平均减掉2.3kg体重，加餐巧克力组减肥速度比吃巧克力组快10%。实验结果统计显著，因p值0.05。
象结果怎爆炸性，新闻媒体立刻跟进，吃巧克力减肥消息迅速传播。结果呢？
五月候，位哥跳，注论文者名字差别。篇论文头尾玩笑。位Bohannon何许，著名科记者物。篇论文故设计恶研究，通间观察媒体何捕获吸收“义”研究结果。
篇论文向二十期刊投稿，并终被际医档案馆（Iional Aredie）。使假名字并虚构假研究机构，篇充满恶趣味论文却登量世界性媒体。
接，何操纵实验结果。
首先，实验本十分，15被分三组，味每组5。每被测量追踪18身体指标，包括体重、胆固醇、钠含量、血蛋白水平、睡眠质量、幸福度等等。通此设计增加实验指标假阳性性，果体重显著差异，很其因素。
此处体p值操纵（p-hag，或者Data dredging， data fishing， data snooping， data butchery 谁知啥名字）p值重特点它单指标效，旦实验比较堆变量，变量假阳性概率被提高。研究员实验分析采取很段主降低p值。
举例，实验豆类影响，使堆变量。首先，抑郁程度、睡眠间、评价等等，豆类，黑豆、红豆、黄豆、青豆等等。果足够幸运话，许够找组假阳性数据并表论文。标题呢？吃红豆助改善抑郁症状，哇啦，篇微博朋友圈话题源~
p值操纵象科界底普遍呢？般使p值分布（p-curve）判断否认p值进操纵。研究表明，数科公论文，p值更落0.050.01附近区间。
实验研究研究员收集分析数据程需很决定：否应该收集更数据？否应排除某观察结果？应结合哪条件，并比较哪条件？应该考虑哪控制变量？否应结合或改变具体措施或采取两措施？实验程操纵，或或将实验结果推向更具统计义结果。
2015，社理，弗吉尼亚州夏洛茨维尔市放科负责Brian Nosek269位合著者重复三份理期刊表98篇原创论文报。共复制100项已理研究，39研究宣称“显著”结果。其它科类似复制研究，经济通率60%，物医药更低。
始，科界始加声量呼吁采取更加严格p值规范术。2015表《科》研究显示使更p值（p<0.01）研究复制功几率较高。虽并根本解决p值操纵问题，毕竟朝更严谨方向进步。p值角度科界某问题，比术压力更倾向表数据做显著性研究，真正思考价值课题。
怕科寻求严谨使完善数工具领域，经熟实验标准化、复杂数统计、严格审议依旧此正确信息被正规科期刊版~类非理性状态频繁欺欺呢？
写篇文章原因经常互联网句式：某科研究表明......某实验团队研究表明......某某研究报告证实......紧跟十分打破常识内容。吃巧克力减肥......吃黄油减肥......吃高热量食物减肥......等等微博等平台提供流量。通篇文章，让解背原理。媒体喜欢选择引注、吸眼球内容，名普通定似科内容保持冷静。
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