會讀這網站的朋友,我相信都有基本的經濟計量/統計學知識。考考各位,可否簡單的用一句句子,解釋甚麼是P-Value?

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以數據報道為主打的美國網媒FiveThirtyEight.com,其科學記者Chris Aschwanden就嘗試在史丹福大學的METRICS (Meta-Research Innovation Center at Standford)會議上,訪問與會的科學家,要他們一句解釋P-Value,結果…..(按此觀看

Aschwanden指,其實所有受訪者都能好學術的講出P-Value的定義。

P-Value即是「假設你要推翻的假說(Null Hypothesis)是正確的話,你所觀察到的結果,出現的機會率就是P-Value」(譯得好辛苦…..)

問題是,但學者就是無法簡單,用非學術方法解釋P-Value,而原因正是P-Value 這概念,真的不可用過份簡單的方法解讀。

Aschwanden訪問METRICS的主席,史丹福大學的醫學及健康研究教授 Steve Goodman (片中無咩頭髮的一位),Goodman指他曾向台下一大群科學學者列舉一些P-value的解讀,當中有對有錯,要各學者分辨對錯,結果往往是錯的也有大批學者認為是對的,其中一個常見的錯誤,正是他們認為P-value是「指出一個理論有多大機會是錯誤的」。

“Almost all of them think it gives some direct information about how likely they are to be wrong, and that’s definitely not what a p-value does,” Goodman said.

Aschwanden指出,正是因為P-value 的概念並不直接,有時強行令其成為簡單直接一句能解的概念時,反而令概念扭曲。所以他認為我們應該接受P-value是個「可以正確理解,但不能簡單理解但同時又正確的」概念。

You can get it right, or you can make it intuitive, but it’s all but impossible to do both.

各位讀者又是否同意呢?


資料來源:
Not Even Scientists Can Easily Explain P-values

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