统计学问题一直是个充满争议和讨论空间的话题。今天与大家外享的是,由P=0.06引发的一场关于"marginal association”的讨论。
(注：本期内容来自张科宏博士主编的《说服SCI审稿人》第三章第6节，侵删)
曾有人在丁香园发帖求助：
我的论文是关于几个SNPs和肺癌铂类化疗敏感性的相关性的文章。投稿返修回来,审稿人提到了我的文章的结果未进行多重检验校正。其实我自己不是没做多重检验校正,关键是我进行校正后,都没有阳性结果,只有一个Genomic-control corrected其中一个点是0.04多,其他的校正方法最小都是0.06了,不知道那样可以不?
这个帖子吸引了不少热心网友的关注和讨论。节选片段如下:
【网友1】P=0.06说明有marginal association,问题也不是特别大。解答:美国北卡罗莱纳大学前心理学系主任曾明确说过,“marginally significantly的意义就相当于NOT significant",如果作者拿"marginally significantly P:0.06"作为统计学意义的证据说事,那么P=0.07行不行?如果P=0.07行,P=0.1行不行?从国际学术界的主流观点看,“marginal association”做统计就没有意义。
【网友2】心理系的主任,对统计学不一定特别了解吧。(Nature)上的论文里也有marginally significant的字眼。
作者解答:
在美国,最懂统计学的人除了专门做统计学研究的,就是心理学专家和医生研究者。确实在《Nature》上发表的论文也可能出现"marginallysignificant",这好比皇帝的女儿有再大的缺陷也能找到好婆家。别人的研究够出色,即使有点小毛病也能忍了。而对于我们大多数医生来说,文章如果不是惊天动地的成果,那还是严谨一点为妙。
【网友3】P=0.05是大家通常的做法,至于为什么选0.05,众说纷在不同的研究中,也可以选0.10作为标准,比如初步筛选中,有时候甚至可以选择0.20,P值的大小,同时也取决于样本量的大小。
作者解答:
P=0.05作为一个外水岭,的确没有什么科学道理,但这是大家公认“约定俗成"的东西。要么不去做统计,做了就必须尊重统计学得出的结论。
科学上把P>0.05的结果说成"marginally significant",反之,P=0.04的结果为什么没有人说"marginally non-significant"?是的,在不同的研究(比如初步筛选)中,有时候P值甚至可以选择0.20,但初步筛选不是用来确定差别或者关联的,而这一个步骤的关键在于不要漏掉了可能的影响因素
事实上,差别(或者关联等)有统计学意义,不能等同于科学或临床意义。举个例子,美国哈佛大学医学院Baldessarini教授曾经拒绝在美国神经精神药理学院的声明上签字(声明内容是抗抑郁药不增加青少年自杀风险)。其原因就是自杀风险虽然在服用和不服用抗抑郁药患者中的差别没有统计学意义,但自杀这件事情不可以完全用统计学意义来判断。所以,话需要说明白,不可以对结果在统计学上偷换概念。
