下次总统候选人辩论有个好主意:他们可以互相侮辱对方对统计数据的无知。
事实上，这是一个与政治候选人相关的话题，因为民意调查使用统计方法来衡量选民对特定候选人的支持(或缺乏支持)。但就像希拉里•克林顿(Hillary Clinton)在密歇根州发现的那样，这样的民调是出了名的不可靠。
当然，这可能不会是一场信息量非常大的辩论——试想一下，如果有人问唐纳德•特朗普对P值有何看法，他会作何反应。遗憾的是，尽管如此，他和其他候选人实际上可能和许多实践科学家一样理解P值——也就是说，一点也不理解。
近年来，对P值(大多数科学学科中广泛用于分析实验数据的统计方法)的批评终于引起了科学界足够大的反响。本周，美国统计协会(American Statistical Association)发表声明，就P值的局限性及其广泛滥用向世界其他地区发出警告，标志着人们对P值问题的认识出现了分水岭。
“虽然p值是一个有用的统计指标，但它经常被误用和误解，”统计协会的报告说。“这导致一些科学期刊不鼓励使用p值，一些科学家和统计学家建议放弃使用p值。”
鉴于这些问题，该协会召集了一组专家，制定了一份文件，列出了关于P值的六个“原则”，以指导“主要不是统计学家的研究人员、从业者和科学作家”。在这六个原则中，对一般人(尤其是科学记者)最相关的是第5条:“p值，或统计意义，不能衡量一个效果的大小或结果的重要性。”
那么，它衡量的是什么呢?这是第一条原则:“……数据与特定的统计模型有多么不相容。但请注意第二条原则:“p值不能衡量所研究假设为真或数据仅由随机机会产生的概率。”因此，永远记住第三条原则:“科学结论……或政策决定不应仅仅基于p值是否超过某个特定阈值。”
换句话说，判断P值小于0。05是否具有“统计显著性”的一般惯例根本不是确定显著性的恰当依据。除了科学期刊仍然经常使用这个标准来决定一篇论文是否发表。这反过来又促使研究人员欺骗他们的数据，使P值小于0.05。结果，科学过程被玷污，发表的科学文献往往不可靠。
正如统计协会的声明所指出的，这种情况不仅仅是学术界关注的问题。
“这里涉及的问题不仅影响研究，还影响研究经费、期刊实践、职业发展、科学教育、公共政策、新闻和法律，”作者在3月7日发表在《美国统计学家》(American statistical cian)网站上的报告中指出。
参与这一过程的许多专家对该文件撰写了评论，一些人强调，它在谴责P值对科学的有害影响方面做得还不够。
休斯顿MD安德森癌症中心的生物统计学家唐纳德·贝里(Donald Berry)写道:“单独来看，从一组数字中计算出的p值，并假设一个统计模型是有限的，而且往往毫无意义。”他指出，误用和误读P值不仅对科学，而且对社会都产生了严重的负面影响。“患有严重疾病的患者受到了伤害。研究人员一直在追赶野鹅，他们经常发现，统计上有意义的结论无法重现。错误统计结论的经济影响是巨大的。”
波士顿大学流行病学家肯尼斯·罗斯曼也表达了贝瑞的担忧。罗斯曼写道:“可以肯定的是，人们之所以遭受或死亡，是因为科学家(以及编辑、监管机构、记者和其他人)使用显著性检验来解释结果。”“统计上有意义的结果和那些真正重要的结果之间的对应度太低，无法发挥作用。因此，科学家们接受甚至贪婪地追求毫无意义的差异，仅仅是因为它们在统计上具有重要意义，而忽视了重要的影响，因为它们未能通过统计意义的筛选。”
斯坦福大学(Stanford University)流行病学家约翰•约阿尼迪斯(John Ioannidis)将科学界对P值的依恋与药物成瘾进行了比较。
“误导使用p值是如此容易和
