The Significance Test Controversy pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Aldine Transaction

作者:Ramon E. Henkel

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2006-11-30

价格:GBP 36.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780202308791

丛书系列:

图书标签:

统计学
假设检验
科学方法
统计显著性
p值
研究方法
科学哲学
数据分析
统计争议
可重复性

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具体描述

Tests of signi?cance have been a key tool in the research kit of behavioral scientists for nearly ?fty years, but their widespread and uncritical use has recently led to a rising volume of controversy about their usefulness. This book gathers the central papers in this continuing debate, brings the issues into clear focus, points out practical problems and philosophical pitfalls involved in using the tests, and provides a benchmark from which further analysis can proceed.

《显著性检验争议》一书，并非直接剖析某个特定统计学理论或方法，而是以其精妙的视角，深入探讨了在科学研究和数据分析领域中，统计显著性检验（significance testing）这一核心概念所引发的持久而深刻的争议。本书不拘泥于枯燥的公式推导，而是将目光聚焦于显著性检验在实际应用中的哲学基础、方法论挑战以及由此产生的各种学术争鸣。本书首先追溯了显著性检验的起源及其在统计学发展史上的重要地位。从费舍尔（R.A. Fisher）等先驱的早期工作开始，作者详细阐述了“零假设显著性检验”（NHST）作为一种科学决策工具是如何逐渐确立其主导地位的。这一部分不仅梳理了历史脉络，更重要的是，它揭示了显著性检验最初被设计时的初衷——作为一种帮助研究者判断实验结果是否具有统计学意义的指导性原则。然而，正如书中所揭示的，这种“指导性”在实践中往往被过度简化和误解，成为一种僵化的“是/否”判断，这正是争议的开端。接着，《显著性检验争议》的核心内容集中于对显著性检验固有局限性与潜在弊端的深刻剖析。作者逐一列举并详细讨论了这些问题，例如p值（p-value）的滥用与误读，它常常被错误地理解为“观察到当前数据或更极端数据的概率，假设零假设为真”，而实际情况是，研究者往往将其与“零假设为真的概率”混淆。这种混淆导致了对研究结果的错误解读，以及对统计学结论的过度自信。本书还深入探讨了“统计显著性”与“实际显著性”之间的鸿沟。许多研究结果可能在统计学上被判定为“显著”，但其效应大小（effect size）却微乎其微，对于实际应用或理论解释几乎没有意义。然而，在科研评估和学术发表中，统计显著性常常成为决定性的门槛，这可能导致学术界充斥着大量“微小但显著”的研究成果，却忽略了真正有价值、有意义的发现。作者通过分析大量学术论文的案例，生动地展示了这种“显著性崇拜”现象对科学进步的阻碍。此外，本书还详细分析了“p-hacking”或“数据挖掘”等行为，这些行为虽然可能在统计学上产生“显著”的结果，但其背后隐藏着数据操纵或选择性报告的风险，严重损害了科学研究的诚信和可重复性。作者认为，正是显著性检验的“黑箱”特性，以及对“新颖且显著”结果的追求，为这些不端行为提供了温床。《显著性显著性检验争议》并未止步于批判，而是积极地探讨了替代性或补充性的统计学方法，以及对现有方法的改进建议。本书详细介绍了效应大小（effect size）的计算与报告的重要性，强调了置信区间（confidence intervals）作为提供更全面信息工具的优势。同时，作者也讨论了贝叶斯统计（Bayesian statistics）等不同的统计学范式，以及它们如何可能提供更丰富、更符合直觉的推断方式，从而缓解显著性检验带来的困境。本书的价值在于，它提供了一个全面的视角，帮助读者理解为何围绕显著性检验会产生如此广泛而持续的争议。它鼓励研究者和数据分析师反思他们在实践中对统计学的应用，提升对统计学原理的理解，并警惕那些可能导致错误结论的陷阱。最终，《显著性显著性检验争议》旨在引发一场深刻的思考：统计学工具的真正目的是什么？我们应该如何更负责任、更严谨地使用它们来理解世界？这本书是献给所有对数据、对科学方法、以及对知识的严谨性抱有热情的人们的。它不是一本教科书，而是一场关于科学方法论的智慧对话，一场关于如何更好地从数据中获取可靠知识的探索。