濱州醫(yī)學院(264003) 孫紅衛(wèi) 董兆舉 趙擁軍

統(tǒng)計假設檢驗是生物醫(yī)學、臨床醫(yī)學、流行病學、心理學、教育學等領域中廣泛使用的統(tǒng)計分析方法，數(shù)據(jù)分析中通常要給出統(tǒng)計假設檢驗的結(jié)果。但是應用者對統(tǒng)計假設檢驗有很多的誤解，在很多方面假設檢驗并不適合作為數(shù)據(jù)分析的主要方法。本文討論對統(tǒng)計假設檢驗的各種誤解及其作為科學研究工具的局限性，并進一步討論了統(tǒng)計改革的狀況以及統(tǒng)計假設檢驗一直大規(guī)模使用的原因，最后提出應該樹立正確的統(tǒng)計觀念。

對統(tǒng)計假設檢驗的誤解

統(tǒng)計假設檢驗是一種利用實驗或調(diào)查數(shù)據(jù)作決策的方法，即在假設零假設成立的情況下，計算統(tǒng)計量獲得現(xiàn)有數(shù)據(jù)以及更不利于零假設的概率，由此判斷是否拒絕零假設。它由Fisher在20世紀早期提出，現(xiàn)在廣泛應用的統(tǒng)計假設檢驗是Fisher和Neyman-Pearson理論的混合體。統(tǒng)計假設檢驗從提出以來不斷受到批評〔1－7〕，這些批評主要集中在方法的應用上。本文對假設檢驗不同角度的誤解整理提煉，提出最關鍵的幾點，分析如下:

誤解一，P值的大小衡量了原假設成立的可能性

不少應用認為，P值越小，表示零假設越不可能成立，結(jié)果越不可能由隨機誤差產(chǎn)生。而P值是H0成立的前提下，統(tǒng)計量獲得現(xiàn)有數(shù)據(jù)以及更不利于零假設的概率，即P(D|H0)。零假設成立的可能性是在現(xiàn)有觀測數(shù)據(jù)下H0成立的可能性，應該是條件概率P(H0|D)。而Bayes公式需在實驗前已知零假設的先驗概率P(H0)，才可以計算P(H0|D)。

Lindley-Jeffreys悖論〔8〕揭示了 P(H0|D)與 P(D|H0)可以差異很大。在文獻〔8〕例子中，雖然拒絕了H0，即P(D|H0)≤α，但是即零假設成立的可能性 P(H0|D)卻接近于1。

Fisher指出:P值是由它們的零假設計算出來的假設概率，它不會導出關于世界上某個事件的概率，而是關于是否愿意接受所檢驗假設的一個合理定義的度量。〔9〕

對于應用者而言，很容易將這兩個條件概率混淆。應用者希望得到P(H0|D)，即結(jié)果由隨機誤差造成的可能性，殊不知統(tǒng)計假設檢驗不會提供這個信息。

誤解二，檢驗水準α皆取0.05

檢驗水準α即犯第一類錯誤的概率。現(xiàn)在的應用傾向是，無論是t檢驗、方差分析或回歸分析，無論分析的是什么問題，α基于長期的傳統(tǒng)都取0.05。在Neyman-Pearson的理論中，α是在實驗前，根據(jù)錯誤拒絕原假設引起的損失程度，主觀來確定。

Fisher也指出:沒有一個科學工作者年復一年無論什么情況下，都有一個固定的檢驗水準，而更應該依據(jù)自己的證據(jù)和思想，對每一種情況給予不同的考慮。〔10〕

固定α的一個矛盾在“多重比較”中。假設甲通過做實驗來比較A、B、C三種藥物，乙通過做實驗來比較A、B兩種藥物。甲對于零假設“A、B、C三種藥物的平均療效相同”的檢驗水準設定為0.05，乙對于零假設“A、B兩種藥物的平均療效相同”檢驗水準也是0.05。甲為了控制整個實驗的一類錯誤在0.05以內(nèi)，如果比較A、B兩種藥物有何差別，其檢驗水準就要在進行校正后小于0.05。這樣乙的實驗就更容易得到陽性結(jié)果。甲的實驗可以獲得更多信息，卻因此受到懲罰，這顯然是不合理的。

誤解三，P值越小，代表所檢驗總體差異越大

P值的大小，除了受差異量的影響外，還受樣本量的影響，即同樣的差異，樣本量大的，其P值就小。即便總體之間的很小差異，只要有足夠的樣本量就可以得到很小的P值。一個有實際意義的差異，如果檢驗功效不大，可能沒有統(tǒng)計意義;同樣，有統(tǒng)計學意義的差異，可能沒有實際意義。

誤解四，假設檢驗能夠回答“樣本的差異是因為總體確有差異引起的，還是僅由隨機誤差造成的”

假設檢驗不能夠完全做到這一點，實際上，假設檢驗作出結(jié)論可能犯兩類錯誤。其中第一類錯誤，即實際上樣本的差異僅由隨機誤差造成的，卻錯誤拒絕了H0，認為總體確有差異。犯第一類錯誤的概率由檢驗水準控制在α水平。第二類錯誤是當樣本的差異是由總體的差異造成的，卻錯誤地不拒絕H0，認為僅由隨機誤差造成的。犯第二類錯誤的概率β往往比較大，Cohen〔11〕指出，發(fā)表在主要的心理學雜志上的實驗，平均只有0.5的機會鑒別出一個中等大小的效應，而在樣本量較小的生物醫(yī)學實驗中這個數(shù)值會更低。

處理隨機誤差問題的需要是個很強的動力使得假設檢驗得以大規(guī)模地應用，但是假設檢驗不能完全正確地回答這個問題，回答錯誤的可能性還比較大。

誤解五，P值越小，表示了在重復實驗中出現(xiàn)有統(tǒng)計學意義結(jié)果的可能性越大

實驗結(jié)果的可重復性代表了結(jié)果的可靠性。而對一次實驗的假設檢驗，其P值容易誤解成在重復實驗中出現(xiàn)有統(tǒng)計學意義結(jié)果的可能性。比如P=0.01，被誤解成如果做100次實驗會出現(xiàn)99次有統(tǒng)計學意義結(jié)果。設A=“出現(xiàn)有統(tǒng)計學意義結(jié)果”，重復實驗中出現(xiàn)有統(tǒng)計學意義結(jié)果的可能性即為P(A)，P(A)=P(H0)P(A|H0)+P(H1)P(A|H1)=P(H0)α+P(H1)(1-β)，其需要知道原假設先驗概率P(H0)，備擇假設的先驗概率P(H1)，以及檢驗功效(1-β)，僅知道P值是無法知道在重復實驗中出現(xiàn)有統(tǒng)計學意義結(jié)果的可能性的。

假設檢驗應用于科學研究的局限性

統(tǒng)計方法是科學研究的工具，一個好的統(tǒng)計方法應該能促進科學研究，然而假設檢驗應用于科學研究具有局限性。

首先，在科學研究中，對一個結(jié)論的可靠性，不是僅通過一次實驗，而是通過重復實驗獲得的。一個負責任的研究者不會僅憑一次實驗的結(jié)果就下結(jié)論。而假設檢驗，每做一次實驗就得出結(jié)論，這樣造成的一個情形是，“P≤0.05”的結(jié)論容易被雜志接收，而“P＞0.05”的文章容易被拒，由此造成“發(fā)表偏倚”。假設檢驗適用于“必須通過一次實驗就下結(jié)論”的問題(比如質(zhì)量控制中的抽樣檢查)，而科學研究需要的是對某個問題“認知”的累積，而不是“決策”的累積。

其次，科學研究中需要的數(shù)據(jù)分析方法應該能提供兩個關鍵信息，一是感興趣的效應量是多少，二是效應量估計的精確程度。如果一個研究者拒絕了零假設“A等于B”，可以接受備擇假設“A大于B”，他僅得到這個信息，而至于“A比B大多少”卻無法得知。假設檢驗并不能直接反映這兩點，反而會造成誤解(P值越小，差異越大)。與假設檢驗相比，置信區(qū)間更適合于科學研究，它的估計值代表效應量大小，區(qū)間長度代表抽樣誤差大小。

效應量估計〔12〕被提出用來解決假設檢驗不能回答的問題，其優(yōu)點是避免了由樣本量的變化影響P值從而引起的對P值的誤解。實驗結(jié)果的可靠性和穩(wěn)健性仍然需要通過重復實驗來獲得，研究結(jié)果在重復實驗中的一致性更適合證明效應的存在。在科學研究中，對每個實驗應該思考如何呈現(xiàn)結(jié)果最合適，而不是每個實驗都用同樣的方法。

統(tǒng)計改革狀況及思考

假設檢驗從提出后就不斷受到批評，在這些批評下一些雜志改變了編輯原則，提倡置信區(qū)間而非假設檢驗。1977年，New England Journal of Medicine雜志，Journal of the American Medical Association雜志和Circulation Research雜志相繼對結(jié)果報告進行改革。1986年，British Medical Journal提出在結(jié)果報告中鼓勵使用置信區(qū)間。1988年，國際醫(yī)學期刊編輯委員會修訂了其“對生物醫(yī)學期刊投稿的統(tǒng)一要求”:如果可能，將結(jié)果量化并且用合適的指標對誤差和不確定性進行合適的測量(例如置信區(qū)間)，避免單一地依賴統(tǒng)計假設檢驗，例如P值的使用，它不能傳達重要的量化信息……〔13〕。

1996年，美國心理學會的The Board of Scientific Affairs(BSA)成立了Task Force on Statistical Inference(TFSI)組織，該組織的目的是澄清圍繞統(tǒng)計應用有爭議的問題，包括假設檢驗以及其替代方法;替代的基本模型和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換;能夠用計算機實現(xiàn)的新方法等〔14〕。

雖然在統(tǒng)計觀念的改革上有進步，但是統(tǒng)計假設檢驗仍然是科學研究中的主要分析方法之一。究其原因，主要有以下幾個:

1.最主要是源于對假設檢驗的誤解，以為它能解決科學研究中關心的問題:假設成立的可能性有多少?研究結(jié)果的可靠性是多少?效應量是多少?但實際上，假設檢驗不能回答這些問題。

2.雜志的編輯發(fā)表的標準是“P值越小越好”，這樣研究者就努力以盡量小的P值呈現(xiàn)結(jié)果。

3.假設檢驗在統(tǒng)計課程中占有很大一部分，這樣讓學生感覺假設檢驗是主要的統(tǒng)計方法。

4.軟件的使用給人帶來方便高效，但是使得研究者不關心方法的原理，更給人一種錯覺，即統(tǒng)計假設檢驗是一種標準的、任何時侯都適用的統(tǒng)計方法。

結(jié) 論

作假設檢驗已經(jīng)成為很多數(shù)據(jù)分析的例行程序，無論假設檢驗能不能提供有效信息，都要給出P值。統(tǒng)計方法作為科學研究的工具，應該是不同的問題用適合的統(tǒng)計方法來解決。對每個問題需要研究者好好思考用什么統(tǒng)計方法來呈現(xiàn)結(jié)果會得到更有效的信息，而不是不作思考只是用例行的程序來分析所有的問題。樹立這樣的觀念，需要雜志編輯、研究者、學校老師等各個領域人員共同的努力。也許這個過程充滿矛盾和沖突，但最終會引導我們正確地應用統(tǒng)計方法來促進科學研究。

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