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A004 Nat Rev Psychol | 显著性检验争议百年：历史视角的启示

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2025-09-14 ｜原文链接

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统计学观点前沿观点

基本信息：

Title: Understanding significance testing through its historical roots

发表时间：2025.7.23

Journal: Nature reviews psychology

影响因子：21.7

省流总结

统计学中的显著性检验并不是固定不变的规则，而是源自历史上的多次思想碰撞和方法演化。从19世纪末的早期概率推理，到20世纪初 P 值与 t 分布的提出，再到 Fisher 在1925年普及显著性检验、Neyman-Pearson 在1933年引入一类和二类错误，如今常见的“显著性检验”其实是这些框架的混合体。

文章指出，围绕 P 值的争议从一开始就存在，比如对效应量忽视、频率学派与贝叶斯学派的对立等问题，并延续至今。理解这些历史根源能帮助研究者意识到，统计方法并非中立工具，而是历史和哲学选择的产物。如果忽视其背景，就容易机械化使用，导致误解和不透明。总结来说，作者认为回顾历史能让我们更批判性地思考统计实践，在大数据和人工智能时代尤为重要。

作者推荐阅读

Kennedy-Shaffer, L. Before p < 0.05 to beyond p < 0.05: using history to contextualize p-values and significance testing. Am. Stat. 73, 82–90 (2019)
Fisher, R. A. Statistical Methods for Research Workers (Oliver and Boyd, 1925)
Neyman, J. & Pearson, E. S. The testing of statistical hypotheses in relation to probabilities a priori. Math. Proc. Camb. Phil. Soc. 29, 492–510 (1933)