刘利红

(绍兴文理学院 计划财务处,浙江 绍兴312000)

0 引言

在进行统计学检验时，经常使用P值对是否拒绝零假设进行判断.最近国际权威学术杂志《Political Analysis》公开表示不再接收在文章中使用P值的论文[1].这个事件看似对传统统计学的公然挑战，但实际上也是对误用统计学敲响了警钟.针对这个问题笔者尝试给予理论上的探讨，并以一个财务数据的检验问题给予展示.

1 理论探讨

1.1 P值的定义

本文首先针对统计学检验给予P值一个明确的定义.P值是某一统计摘要的绝对值在零假设分布下大于其实现值的绝对值的概率.

自从Pearson(1900)[2]作为统计检验的一种辅助指标导入P值以来，无论在自然科学还是社会科学几乎所有领域P值都有着广泛的应用.很多情况下研究者只看P值的大小就做出了实证分析的最终结论.在统计分析中P值的强势几乎可以说是独一无二.

虽然P值在统计学应用中有着上述的重要地位，但历史上一直存在着关于P值误用的议论.这个问题其实在《Political Analysis》的论文之前《American Psychological Association》已经在Wasserstein and Lazar (2016)[3]中对P值的作用和使用上的问题提出了以下几点声明.

(1)P值能够表现数据和模型之间的不一致.

(2)P值并不能表示零假设下模型为真实模型的概率，也不能表示偶然生成现有数据的概率.

(3) 在进行科学研究，商务决策或者政策制定时，不应该仅仅根据P值是否超出一定的显著水平做出决定.

(4) 完善的统计推测应该展示全面和透明的结果.

(5)P值的大小和统计意义上的显著性并不……