“显著性差异”是正确的表述么？

May0509

P值，无人不知无人不晓，但又不是所有人都能说的清楚。今天，我们再这个拿出来说道说道。
我们常常看到当p≤0.05(小于等于0.05)时有两种表述方法：
1. 有显著性差异
2. 差异有统计学意义

到底哪种表述更准确呢？这要从P值的英文原意说起。P值的英文原意为（statistical significance）statistical 是统计的，统计学的意思，significance是意义，重要性的意思，英文母语理解的significance并不含有“显著”之意。

为何这么说呢？因为“显著性差异”在汉语中给初入统计学的人带来一种“差异很大，两总体参数间差别很大”的感觉，其实不然。
P值很小时我们“拒绝H0，接受H1”，但是不要把很小的P值误解为总体参数间差异很大。拒绝H0只是说差异不为0，P值小只是说犯第I类错误的机会远小于检验水准a。

换一句话说“P值只是信心的保证！”，P值越小，我们越有信心认为两总体参数间存在差异！

一个简单的例子可以说明这个问题，假设两正态总体的均数间差值为1个单位（假设这1个单位是临床意义很小的1个单位，即实际“不显著”的差异），两总体间方差齐同可比，则我们不断的从两正态总体中抽样，用t检验来推断两总体均数间的差异。当样本量比较小的时候，P值会比较大，我们下“据目前的样本情况尚不能认为两总体均数间有差异”的结论，随着样本量的增大，我们发现P值在不断减小，而当样本量达到一定数量时，P值会小于0.05，这时我们就下“接受H1，认为两总体均数间存在差异”的结论，如果此时继续扩大样本含量，我们发现P值会继续不断减小，甚至P值可以为0.0000……，而总体均数的差值为1个单位是恒定不变的。只是因为我们的样本含量很大，所以我们更有信心认为两总体均数间确实存在差异了。而1个单位的差异是不是很显著呢？？显然不是的。

说道这里，大家明白了吧。
但是大家一定要说了，现行很多教材上都用“显著性差异”的话啊。确实是这样，个人认为这是老一辈统计学家的习惯流传，习惯用语，自己并没有理解成“总体参数间差异很大”，但结果导致新入门的学子们误解了这句话的意思。
所以请各位纠正自己的用词，以免误导更多的人。这个时候，小编突然想起Dr. Wang和我讲过的q-value，从公式上来看，p-value和q-value较为相似，而差异筛选是一个典型的多重假设检验过程。对于多重假设检验，单次检验中差异显著基因的假阳性率(p-value较小)可能会较大，而q-value和FDR值较常见的BH校正方法得到的FDR值而言，改进了其对假阳性估计的保守性。【转自网络】

sxp

在微信中已经看了，分析的很好

红茶.

错漏太大。

P值英文就叫P-value，或者叫probability value，根本就不是什么叫statistical significance。

P值的意义，是原假设成立时，出现目前状况或对原假设更不利的状况，即对备选假设更有利状况的概率。

有假设，才有P值！假设一个单位是不显著了，两个总体怎么可能“显著”呢。

yuansoul

significance  翻译成 显著 有何不妥呢？

红茶.

yuansoul 发表于 2016-2-24 14:02
significance  翻译成 显著 有何不妥呢？

同两组数据，我分两次假设，一次假设两组数据差异不明显，另一次假设两组数据明显，看作者怎么解释——“P值越小，我们越有信心认为两总体参数间存在差异！”

ravenhigh

一直以为自己英语算好了，比起母语的确实没法比，significant的词根应该是sign，从没注意过。
我的老师教的就是说“有统计学差异”，而不是“显著性差异”，以前也没留神过。

syhorchid

涨姿势了

wubingbing

sxp 发表于 2016-2-24 13:56
在微信中已经看了，分析的很好

什么微信？