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当统计学遇上大数据——P值消亡

2018-3-19 15:10| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 14420| 评论: 0|来自: 计量经济学

摘要: 有一天,我走进统计学的神殿 ,将所有谎言都装进原假设的盒子里,“P值为零”,一个声音传来,“但你已经不能再拒绝,因为,P值已经死了”从此,这个世界上充斥着谎言。P值得历史可以追溯到1770年,数学家拉普拉斯在 ...

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有一天,我走进统计学的神殿 ,将所有谎言都装进原假设的盒子里,“P值为零”,一个声音传来,“但你已经不能再拒绝,因为,P值已经死了”从此,这个世界上充斥着谎言。

一、一个悲伤的故事:破灭的年少成名之梦
首先跟大家说一个悲伤的故事,该故事来源于nature最近发布的一篇文章“statistical errors”,我把这个故事叫做“破灭的年少成名之梦”

话说,弗吉尼亚大学有一位意气风发俊朗不凡的博士研究生莫德尔。
他做了一项关于关于政治极端分子的行为研究,样本大约有2000个人群,结果发现,相比较政治极端分子,政治温和派似乎更能辨别不同色度的灰色。
莫德尔对这项发现非常得意,因为数据也给出了非常积极的结果,统计结果显示P值为0.01,这意味着结果“非常显著”。莫老兄十分有把握能把自己的论文发表在高影响因子的刊物上。

由于担心实验结果陷入再现性争论,莫兄和他的导师决定重复实验,但是,在添加了新的数据之后,P值变成了0.59,这连0.05的显著性水平都没有达到!

伤心绝望的莫老兄知道,他观察的心理学效应站不住脚了,一同破灭的,还有那颗年少成名的美丽梦想。
实际上,问题并不在数据中,而是P值出了问题,正如罗斯福大学的经济学家史蒂芬所说,“P值没有起到人们期望的作用,因为它压根就不可能起到这个作用。”
为什么呢?为什么P值没有达到人们的期望?它的问题到底在哪?现在和数说君一起来梳理一下P值和假设检验的历史,并从中寻找答案吧。

二、P值和假设检验的历史
1. 拉普拉斯
P值得历史可以追溯到1770年,数学家拉普拉斯在处理50万左右的生育数据时,发现男性的生育率超过女性,对于这个无法解释的“超越”,他计算了一个叫做“P值”的东西,以确定这个“超越”是真实的(Stigler 1986, P.134)。

2. Karl Pearson
很多统计学家误以为关于P值的正式文献是费雪发表的,其实不然,最早在文献中正式阐述P值及其计算的,是统计学家Karl Pearson,你可能不了解他,但是他的Pearson卡方检验你一定知道,这篇关于卡方检验的文章当时被发表在《哲学杂志》上,文章中一同被介绍的,还有一个被叫做“P值”的东东,见史料。
3. Fisher
P值能风靡学术界这么多年,费雪是第一推手,被他推动的除了P值,还有被称为“费雪学派”(Fisherian)的假设检验思想。简单介绍下他的思想:

如果我们想要检验一个样本是否来自某个分布已知的总体,首先要建立一个“原假设”(null hypothesis),比如,下图的例子我们假设该样本来自正态总体N(m0,σ),那么原假设为:

H0:m=m0

但实际上我们得到的样本均值不是m0,而是,那么Fisher他老人家当时的想法是:在一个样本均值为m0的正态总体中,抽样得到这个均值为的样本的几率会有多大?我要是能计算出这个概率,就知道“这个样本来自该总体”这件事有多靠谱了,如果概率太小,就认为是不靠谱的事情,那么就可以认定这个假设是错的。这就是假设检验里的“小概率事件原理”,这个概率就是后来风靡学术界的“P值”,一般认为概率小于5%,就是不靠谱的事情,则需要拒绝原假设。

到此为止,Fisher大神只字未提“备择假设”,也从没说任何关于“接受”某个假设的事情,在Fisher的检验哲学里,

1、验是基于无限总体中抽出的一个(注意是一个)样本;

2、著性检验的基础是基于原假设而得出的假想概率,这些检验不能导出任何关于真实世界的概率论断。

因此,费雪以及他的P值检验思想,从来没有涉及到“备择假设”的概念,没有被认为可以用来证明某个假设是对的。
4. Neyman-Pearson
后来流行的“备择假设”的概念是在另一个重要的检验思想里提出的,即Neyman-Pearson(以下简称N-P)检验思想。N-P学派发源于费雪的思想,但却与之不太一样,他们两派相互争论了很多年。相比较于Fisher学派,Neyman他们主要有三个不同:

(1) 引入备择假设
Neyman本人曾说,“接受一个假设H,仅仅意味着采用决策A要比决策B好,并不能说明我们必须要相信假设H就是对的。”

(2) 引入两种错误:第一类错误和第二类错误
第一类错误是指拒绝了一个正确的原假设(α),第二类错误是指接受了一个错误的原假设(β);

Power=1-β,被称为检验效力,它代表着拒绝一个错误假设的概率;

N-P的检验思想是,控制第一类错误(一般事先给定),使得第二类错误的值越小越好,即power越大越好。
(3) 使用拒绝域来进行检验
在N-P的思想框中,完全没有提到P值,他们使用拒绝域来对假设进行判别,具体检验思想见下图:

(4) 错误的混合
比较以上两个检验我们发现,Fisherian和N-P的检验思想完全不同,

1、雪学派的P值检验思想,没有涉及备择假设,也从来没有被严格证明可以用来证明某个假设是对的。实际上,当我们抽取的样本变化时,得到的P值也会变化,结论也会随之变化。

2、-P学派使用备择假设,在判定是接受还是拒绝某个假设的时,同时会给出两类错误以及power作为辅助参考,但是该学派(包括Neyman本人)从来不承认“P值”这个东西。虽然样本不同,他们的结论也会不同,但是N-P方法会在每个结论的后面给出相应的power,说明该结论的靠谱程度,相对于P值检验,这个方法更加规则严密。

3、isher和Neyman两人知道对方的观点,但是彼此都不能相容,Neyman批评Fisher的某些工作从数学上讲比“毫无用处”还糟,Fisher对Neyman方法给出的评价是“无比幼稚”、“在西方学界中简直骇人听闻”(Nuzzo,2014)。

然而后世的许多统计学家错误的将两个方法进行了混合,衍生出这样的判别标准,即:用p<α作为判断标准,以决定接受原假设还是备择假设

如Gibbons(1986,p.367)说:“P值与古典方法(即Neyman-Pearson)的关系是,如果p<=α,我们就要拒绝H0,如果p>α,我们就要接受H0。”

三、悲剧的结论
梳理完P值和假设检验的历史,你应该知道为什么罗斯福大学的经济学家史蒂芬说,“P值没有起到人们期望的作用,因为它压根就不可能起到这个作用。”了,因为P值从来没有被证明可以用来接受某个假设,即使是拒绝假设,也是基于某个样本得出的结论,当样本变动时,结论很可能也会变动。

P值检验会如此不靠谱?其实,Fisher本人对统计检验的观点更加悲观,他认为,统计学的功能仅仅在于归纳推论(inductive inference),而不是归纳行动(inductive behavior);统计检验应该止于归纳结论,而不涉足于行动判断(Lv,2012)。

这是一个悲剧的结论,不仅对梦碎的莫德尔老兄,也对所有运用统计学的研究者。

四、解决之道
面对“P值至上”的种种恶果,统计学家们给出了其他的解决方法,

1、免使用“显著”或“不显著”来进行判断。如心理学家Cumming建议,研究者应当给出置信区间和power,以让读者明白研究结果的靠谱程度。

2、用贝叶斯等决策方法。下图是贝叶斯的判断准则,没有P值的参与。

3、同一个数据使用多种方法进行分析。结果越是不同,就越有可能出现重大的发现。

数说君曰:P值死了,这是统计学的重生。

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