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P 值的回歸：科學家和工程師的統計戰爭 (2021-US-30MP-862)

級別：中級

 

Russ Wolfinger，SAS Institute Inc 科學發現和基因組學總監

 

這是統計共和國內戰的時期。頻率派和貝葉斯派剛達成半和平緩和，科學帝國就出現了一個新的、巨大的威脅，特別是“再現性危機死星”。 不知道 JMP 反叛者的早期發現，美國統計協會的顧問已經宣布 P 值是死星的驅動力。禁止 P 值和統計顯著性會導致明星內爆嗎？還是有更嚴重的因素在起作用？

 

自動生成的成績單...

 

揚聲器	成績單
	嘿。
喬丹·希勒	你能聽到我嗎。
拉斯·沃爾芬格	嘿喬丹，你能聽到我說話嗎？
喬丹·希勒	我可以嘿，你好嗎。
拉斯·沃爾芬格	太好了，伙計們讓我了解我的背景，我在地下室完成了工作。
喬丹·希勒	好吧，好吧 慢慢來，我們有充足的時間。
	我們有點早，是的。
	一切順利。
拉斯·沃爾芬格	真的很好，嗯，是的，我一直想趕上你，因為現在在基因組學方面有一些好的行動。
喬丹·希勒	是的，是的，我聽說過一些我看到 EA 中出現的一些遺傳物質。
	首先是的。
拉斯·沃爾芬格	因為。
	它實際上還沒有準備好，但約翰遜一直在努力和盧西亞娜席爾瓦。
	他們在開玩笑就像喬丹得到了他的手一樣。
喬丹·希勒	嗯，是的，你知道我的。
	當我說哦，這很有趣時，眉毛上揚了。
拉斯·沃爾芬格	不，是的，我們對新的方向感到非常興奮，只是想一步一步地嘗試。
喬丹·希勒	就在。
拉斯·沃爾芬格	我們實際上有一個新的，你知道傑夫曼讓 RD 接替凱爾西。
	現在我們正在面試以填補傑夫的職位。
	在產品管理中，這將是下一個需要點擊的難題，我們會找人幫忙，因為。
	我們有一些問題。
	營銷品牌我的意思是他們喜歡我們提到的那樣，我的意思是現在甚至不清楚市場喜歡什麼。
	我們明白了，我們要小心，我確實做到了，我真的，真的很重視我沒有通讀你在我們的調查中寫的所有東西，感謝你在那裡有見地的評論。
喬丹·希勒	好吧，你知道我已經退出市場一段時間了，所以你知道我說的任何話都持保留態度。
拉斯·沃爾芬格	只是有點，但我們希望每個人都能從他們的森林角落獲得一些很好的小見解，如果我們傾聽每個人的意見，我們就會制定一個好的遊戲計劃。
喬丹·希勒	對對對。
拉斯·沃爾芬格	你甚至不知道我該怎麼做。
	我現在看不到如何打開它的背景。
喬丹·希勒	是的，我可以，我可以通過相機圖標告訴你它在哪裡，可能會說停止視頻。
拉斯·沃爾芬格	是的。
喬丹·希勒	有一個小胡蘿蔔。
拉斯·沃爾芬格	好的，我得到了虛擬背景，我們開始吧。
	哦，不要加載。
	加載智能虛擬掛起它讓我我不知道發生了什麼因為我通常有一個標準背景，出現摩托車更新或其他東西。
	我們走了。
	是的。
喬丹·希勒	好的。
拉斯·沃爾芬格	是的，那隻是我認為它的建築可能正在建造一個實際上只是拆除了它的另一端。
喬丹·希勒	是的，非常好。
	好的，所以當你準備好時，我有一個小清單供我們檢查，以確保一切準備就緒。
拉斯·沃爾芬格	是的，我的視頻和音頻角度以及照明和一切看起來如何。
喬丹·希勒	這一切看起來不錯，看起來不錯。
	讓我們看看我們是在正確的時間正確的地點，記錄正確的事情。
	你知道這正在被記錄，我不必擔心你的口頭許可，這很好。
	是的，你的麥克風聽起來不錯，你會不會有任何背景噪音，你所在的地方看起來很安靜，對吧。
拉斯·沃爾芬格	我應該很好，除非我的。
	這實際上是令人討厭的一天，所以我認為我的鄰居不會啟動割草機。
喬丹·希勒	好的，讓我們看看手機和計算機通知是否靜音，您是否正在運行 Outlook 或運行團隊或類似的東西。
拉斯·沃爾芬格	讓我現在關閉所有這些。
	我即將擁有大約 500 萬。
	瀏覽器選項卡打開我知道是正確的，你有一點 CPU。
	是的，所以我現在已經打開我的 PowerPoint 縮放版。
喬丹·希勒	好的，那太好了，你能幫我確認一下你的顯示分辨率嗎？
拉斯·沃爾芬格	哦，好的，你想讓我看看顯示設置。
喬丹·希勒	是的，顯示設置應該顯示它在哪裡。
	哪裡會顯示顯示和顯示設置。
	是的。
拉斯·沃爾芬格	它在我的筆記本電腦上 1920 年 10 點。
喬丹·希勒	完美這應該沒問題，另一個建議是，如果可以的話，如果您通常不這樣做，請自動隱藏 Windows 任務欄。
拉斯·沃爾芬格	好的。
喬丹·希勒	嘿，你為什麼不現在就開始共享你的屏幕。
	這樣我們就可以了。
拉斯·沃爾芬格	好的，是的，這很好，確保共享屏幕。
	我們去屏幕。
	我正在點擊它哦，分享好吧，我們開始了。
	進而。
	是的。
	希望這將是我喜歡將這五個放在一起可以有一些有趣的星球大戰聯繫。
喬丹·希勒	那太棒了。
	好吧，讓我們看看是的。
	在任務欄設置下，我認為您可以將其放在底部。
	說。
	自動是的，如果你是我不知道他們想要你做的有多好，但是當我這樣做時我覺得很困惑，因為，因為你知道，然後你必須去屏幕底部拉它向上，但如果你能習慣它，如果你能處理它，那很好。
拉斯·沃爾芬格	是的，我對此很滿意。
喬丹·希勒	好的，太好了。
	呃還有什麼。
	自動的。
拉斯·沃爾芬格	讓我嘗試一下 MAC 所以當我去演講時。
喬丹·希勒	是的最大化。
	幻燈片。
拉斯·沃爾芬格	我不認為這看起來不錯。
	我只能用我的鍵盤做的，也就是說，遇到好的。
喬丹·希勒	它很棒。
拉斯·沃爾芬格	然後，我會在屏幕上的某個地方而不是我個人。
喬丹·希勒	沒錯，你知道它是分開錄製的，他們會在後期製作中處理，所以你根本不用擔心。
拉斯·沃爾芬格	好吧，走吧，哦，我不知道，我不知道我是否應該做我真正喜歡的事情，這不是我真正喜歡見到這個人的談話。
	最初，只是為了感受一下你知道肢體語言和語氣，但如果我真的會展示整個時間，那應該是我認為的最佳選擇。
喬丹·希勒	如果您想從已經共享的屏幕開始，這取決於您，您可以這樣做，如果您只想在開始共享之前說一些介紹性評論，那也行。
拉斯·沃爾芬格	哦好吧，我會，但我的意思是我們可以，我們實際上可以哦哦，錄音已經在路上了。
喬丹·希勒	這是一個很好的，是的，我猜它是自動開始的，但沒關係，它只是會添加，你知道，無論何時。
	在後期製作中，他們會在適當的時間開始製作，不用擔心。
拉斯·沃爾芬格	好的，然後，你願意嗎，你是否會參與其中，就像說它或任何事情一樣。
喬丹·希勒	知道當你準備好去的時候，我會關掉我的相機並關閉我的麥克風，然後我們會說準備好去。
	好的。
拉斯·沃爾芬格	聽起來不錯，然後我有 20 張幻燈片，所以提醒我什麼是有時間限制的。
喬丹·希勒	我不認為你真的簽了一份 30 分鐘的論文。
	你知道它現在告訴虛擬，所以時間是可以替代的。
拉斯·沃爾芬格	但這很好，是的，我不認為我不會花一個小時的時間來觀看精彩片段。
	是的，我想我認為 30 分鐘聽起來是對的。
	好的。
喬丹·希勒	好的，那麼你覺得你還需要做什麼，在我們開始之前，你準備好了嗎。
拉斯·沃爾芬格	慢慢喝。
	是的 哦，然後這將播出，這將播出，我想，他們說的是 10 月 5 日的第五天。
喬丹·希勒	是他們去住的時候。
拉斯·沃爾芬格	是的，我想我收到了一些關於我可能是的電子郵件，也許我是即將在現場直播或類似的人之一。
喬丹·希勒	很好很好很好。
拉斯·沃爾芬格	所以，我應該在錄音時喜歡暗示那個或任何東西，或者什麼是公約。
喬丹·希勒	我會說不要，因為這將在以後作為人們的資源繼續存在，即使在會議之後供人們觀看，所以我直接記錄下來。
拉斯·沃爾芬格	一種時間不變量。
喬丹·希勒	是的。
	非常正確。
喬丹·希勒	好的。
	所以如果你準備好了，那就太好了，所以我要關閉攝像頭和麥克風，我會在這裡觀看，是的，只要你準備好了，就開始吧。
拉斯·沃爾芬格	當我完成我應該做什麼。
喬丹·希勒	你可以說。
	就這樣結束了，謝謝你，晚安。
	然後我會回來，我會。
	把它包起來。
拉斯·沃爾芬格	好的，編輯器將根據需要從頭到尾裁剪。
	絕對沒問題。
喬丹·希勒	好的，我走了，我要走了，祝你好運，我期待著看這個。
拉斯·沃爾芬格	謝謝你。
	好的。
拉斯·沃爾芬格	p 值。
	正如您可能聽說的那樣，在過去幾年中，甚至最近在 2021 年，圍繞這個最臭名昭著的統計數據存在一些爭議。
	我想總結一些我一直看到和思考的事情，也是為了好玩，
	返回 P 值。
	我們有過一段時間，他們有點受到青睞，我覺得現在可能會有一點復甦，所以讓我們看看結果如何。
	首先，讓我們回到 100 年前，幾乎......從現在開始幾乎正好是 100 年，回到 1920 年代初期。
	這是有史以來最著名的統計學家 RA 的鼎盛時期 費舍爾，他是 p 值的功臣，還有許多
	直到今天，統計學中的概念非常強大和流行，例如，最大似然和概率論的頻率解釋。
	現在，費舍爾當時甚至在同一機構的主要同行之一是 Jerzy Neyman 和 Egon Pearson。
	就在一開始，當費舍爾提出他的 p 值時，他們對它們的效用以及如何在實踐中應用存在一些相當嚴重的分歧。
	正如您所知，Neyman 和 Pearson 是提出著名的假設檢驗框架的人。 這是更多的決策理論。
	他們也被認為具有置信區間、數據生成機制和其他常見事物。 我們現在使用的統計數據，有點像這兩種初始方法的奇怪混合，但它們從一開始就在爭議中誕生。
	現在，隨著歲月的流逝，
	辯論仍在繼續，並且傾向於沿著經典頻率論與貝葉斯論的路線
	分歧。這經常……這有很多方面，其中一個關鍵是你如何解釋概率本身？
	區分兩大陣營的兩種流行觀點通常歸結為您是否將概率視為客觀世界中存在的一種並且可以衡量，比如現實世界的重複？
	或者更多的是在我們的頭腦中的信仰程度？ 這些可以在以下方面產生非常深遠的影響
	您採用的統計方法，甚至您如何進行基於概率的建模。
	而且，特別是，貝葉斯主義者通常傾向於……為了讓貝葉斯框架站起來，您需要指定先驗分佈
	在所有參數上，這又會被解釋為您對該參數方式的主觀信念......參數的值可能採用的方式。
	它們可以是單變量、多變量等，具體取決於模型的複雜程度。 你曲柄……你通過貝葉斯定理轉動曲柄
	並且您獲得後驗概率和密度，您可以根據這些概率和密度進行推斷。 而常客傾向於使用也許在某種意義上，多一點......
	就這種直接計算而言，使用更遠的方法或更客觀的方法，這就是您獲得 p 值的地方。 這當然是一個頻率論風格的統計數據。
	隨著時間的推移，它一直受到批評和多次審視，我們將在繼續進行時更深入地研究 p 值的某些方面。 但他們......再次只是在歷史背景下設置它們。
	然後最近他們……自 2000 年左右以來，圍繞可重複性的話題一直在大肆宣傳。
	這導致......圍繞科學結論的論文和主題有數百篇，但無法重複。
	比如說，一個實驗室產生了一些結果，做出了聲明，而另一個實驗室試圖做類似的實驗，但不能……只是得到一些不同的東西。 而這往往
	可能會引起很大的爭議，因為它們可能是......其中一些結論相當
	重要的，可能會導致政策決定或周圍的健康……或者您可能想到的任何領域的健康甚至決定。 很多人會聲稱我們處於這種可重複性危機的狀態。
	現在把它與我們的星球大戰主題聯繫起來，讓我們想像一下，如你所知，我們可能經常擁有的整個銀河系
	某種……總是有衝突在醞釀，叛逆團體不斷湧現。 在這種可重複性危機中，如果你能想像星球大戰，這個邪惡的委員會召開，
	結論是他們必須為這種可重複性找到替罪羊。 什麼……我們能怪誰呢？ 我們可以……我們可以編什麼故事？
	為什麼不……為什麼不把它歸咎於糟糕的統計方法呢？ 事實上，p 值看起來像是一個很好的脆弱候選者。 我們看到帕爾帕廷皇帝對這個計劃很滿意，並願意投入大量資源來實現它。
	現在，在此期間，在 2000 年代早期，有點像中後期，我們召集了一個外部領域的社會，圍繞基因組可重複性的主題召開。
	我們對這個問題很感興趣，我們確實看到差異表達基因列表缺乏可重複性。
	你可以想像一個維恩圖，其中一個實驗室會從實驗中給出前 100 個最重要的基因。 另一個實驗室去複制它，
	並且那個維恩圖幾乎沒有重疊。 這是我們正在解決的一個問題，一種直接的科學再現性問題。
	我們經歷了大量艱苦的工作和研究，並在許多實驗室重新運行了大量控制。 我們在這裡發表了這篇論文，我們在那裡
	想出了一個我認為相當簡單但容易解決一些可重複性問題的方法，
	特別是因為它們與 p 值和其他相關統計數據有關，例如二元決策上下文中的敏感性特異性。
	結論是 p 值本身並非設計為可重現的。 他們......他們的力量甚至意圖作為統計數據是控制錯誤率。
	特別是，我們有經典的第一類誤報率，這就是
	p 值及其理論是圍繞著發展而來的，而再現性問題則是另一回事。
	事實上，我們的心態幾乎是將可重複性視為超越特異性和敏感性的第三個維度，經典的第一類，第二類錯誤率。
	在基因組學的背景下，我們可以通過繪製圖來幫助解決這個問題，就像你在這裡看到的，稱為火山圖，
	其中每個點都是我們測量的一個基因，我們正在比較兩個條件。 沿 X 軸，我們測量效應大小或 log，在這種情況下是 log2 倍數變化，在 y 軸上，我們繪製負 log10 p 值。
	由於這兩個統計數據之間的關係，情節往往總是具有這種特徵性的 V 形，其中最活躍的基因是左上角和右上角的基因，有點像從火山。
	但事實證明，在可重複性方面，
	關鍵……維度實際上是 X 軸，結果證明效果大小更可重現
	比 y 軸，p 值，這是一種標準化的信噪比度量，如果您想以這種方式查看它。
	所以解決這個問題的方法是你不...實際上兩者都很有價值，所以關鍵是在這個圖的左上角和右上角尋找基因，在那裡你可以滿足這兩個標準。
	繪圖實際上是一種直觀的方式來做到這一點，並且繪製線條的方式有多種變化，例如您在此處看到的矩形或曲線。
	但這些都是更多的細節，一旦你......一旦你得到主要概念，這是那篇論文的主要信息，我認為，直到今天，它仍然是一個可靠的，但它沒有真的
	有很多吸收......全面。 事實上，可重複性仍然是一個大危機，人們認為我們遇到了大麻煩，事情需要改變。
	現在，
	有點，由於 p 值吸收熱量，就可重複性而言，美國統計協會可以說是領先的統計協會之一
	世界統計協會確實在 2016 年發布了一份關於 p 值的聲明。 他們，有點，感覺很熱，並認為在那裡發布一些消息是個好主意，幫助
	消除一些擔憂，也許可以談談我提到的一些事情。 然而，這六個陳述，為了時間起見，我們不會詳細介紹它們，
	雖然他們確實提出了一些有趣的觀點，但我認為他們在某些事情上沒有抓住重點。
	而現在，這些說法本身就有些火爆，所以戰線畫得更清楚了，這個說法是有幫助還是有傷害是值得懷疑的
	在整個辯論中，但至少它是......這是一個進步，這些陳述中有很多好處。
	我認為一些批評可能比需要的更挑剔，但至少......至少，
	它試圖解決問題。 這些是......我確實認為這些很有價值......作為理解爭議和確保我們可以......我們可以就如何以及何時使用p值做出正確決定的寶貴貢獻，如果有的話。
	現在，我想說，在 2019 年的這一期《美國統計學家》中，辯論達到了頂峰。 我，有點，很有趣，如果你願意，稱之為 ANTIPA，
	一種反 p 值的騷亂，幾乎該期刊上的每篇論文都如此……在這一期中，它有點貶低或抨擊 p 值。
	整個問題由羅恩·瓦瑟斯坦 (Ron Wasserstein) 領導，他是……美國統計協會執行董事的負責人。
	因此，憑藉這一突出地位，它帶來了很多......很多分歧，就在前面。 和
	關於這個問題的事情，我確實推薦，雖然不要指望通過這個問題來解決你的問題，事實上你很可能會離開
	比你進去時有更多的問題和撓頭，因為那裡的文件到處都是。
	關於該做什麼，沒有任何明確的信息。 唯一明確的信息是 p 值不好，然後我們應該怎麼做來應對。
	所以我會向你推薦這個問題以獲得更多細節，但是你可以通過這裡列出的一些標題看到並了解一些正在提議的事情，
	包括一個相當激進的提議，即完全放棄統計意義的短語和用法。
	正如你所知，我會在 JMP 軟件中包括，有時我們會……我們會製作對數條形、負對數 p 值，或者在輸出上加上星號。
	但是這個提案會說那很糟糕，不應該再這樣做了，這會導致不好的做法。 所以這對我們來說實際上是一個有趣的問題
	在 JMP 部門，就像我們一樣，在 JMP 和我都會說，在 2000 年之前，SAS 可能已經
	鑑於其歷史，它產生的 p 值比世界上任何其他軟件公司都多。 所以這是我們研究的一個自然主題，如果我們錯了，承認這一點並繼續前進是件好事，但如果不是......它是......我認為我們應該提出一些原因，
	一些辯論和實際理由為什麼它可能是一個很好的......繼續使用 p 值的一個很好的理由。
	所以有一種新興的文學，這真的讓事情變得炙手可熱。 對此有相當多的回應，一些博客文章等。
	但同樣，如果你想深入了解大事……大事，這就是開始的問題。 從那以後，有一些跟進，很多事情。
	不過，即使在這個問題上，也並非全是壞事。 我會向您指出 Sander Greenland 的這篇文章，我覺得他一直是理性的聲音
	在整個爭議中。 他還在網絡上到處發表了幾篇博客文章，您可以搜索和找到這些文章。 而且他提議
	保持在我們喜歡的對數刻度上，記住我們在火山圖上使用，並且有一種方法可以查看 p，我們採用 log2
	p 值，與信息位和經典香農信息熵標準有直接聯繫。 而且，當然，如果你取對數，轉換基數很容易，你可以通過乘法或除法來對數以 10 為基數。 所以
	就我個人而言，我傾向於同意這裡的評估，即這實際上有一些價值……只是查看對數 p 值。
	此外，我會向您推薦列在此處底部綠色方框中的兩篇論文。 Benjamini 於 2019 年在 JSM 上發表了精彩的正式 Rietz Lecture，然後來自製藥行業，Eric Gibson 的論文也是一本非常棒的讀物，有很多很好的見解。
	讓我們來看看這裡。 p 值真的是問題嗎？ 你可以開始......明星......如果我們能退後一點，
	問題是它們被如此頻繁地使用，我們可以做一個類比
	駕駛汽車。 你可以想像，有人貼出可怕的照片和事故，只是說我們需要……我們需要一起停止開車；這太危險了。
	人們無法處理他們的汽車。 你會......你會忽略這樣一個事實，即數以百萬計的人每天都安全駕駛，並且能夠很好地利用他們的汽車、家人和工作需要。 所以
	我認為，其中一些批評往往是片面的或有偏見的，因此，與任何爭議一樣，嘗試尋找雙方並尋求解決方案會有所幫助。 或者，如果聲稱的某些東西確實沒有引起共鳴，那就把它放在它的位置上，就像它一樣。
	還有一個問題是沒有明確的替代方案來取代 p 值的作用。 毫無疑問，它們確實會被濫用，有時它們是一個有點難以解釋的統計數據，
	但問題是，如果我們根本不打算使用它們，假設我們在 JMP 中決定將它們全部拋棄，我們會用什麼來代替它們？
	並且有很多建議，當然，置信區間、貝葉斯測量後驗概率等。
	但是他們中的很多人都受到了與 p 值本身相同的批評。 所以問題是，如果我們回到可重複性的問題，
	你知道，什麼......什麼是......當一項研究不能很好地重現時，什麼是核心，發生了什麼？ 如果我們遠離……邪惡……邪惡的敘述，就像它一樣，我們可以考慮很多事情。
	考慮實驗設計本身之類的事情，我們知道有很多......那裡可能會有很多麻煩，這是一個需要
	我們在 JMP 非常認真地幫助您設計真正可靠的實驗，避免混淆和其他通常會產生偏差或引發偏差的因素......
	同樣，在數據收集、清理方面，整個電路板都可能存在錯誤。
	而且 p 值確實容易受到黑客攻擊。 你產生了很多，就像我們在基因組學領域所做的那樣。
	如果您只想挑選最重要的那些，您將陷入……成為多重測試等經典問題的受害者。 更不用說，我們的出版框架雖然堅固……儘管它對科學有幫助，但也存在偏見。
	而且，當然，每個人都喜歡......喜歡一場精彩的戰鬥。
	因此，為了對此有所了解，我認為重要的是要認識到，只要回顧一下科學史，總會有關於話題的爭論。
	當你在一個房間裡遇到敏銳的人，真正聰明的人，他們對自己的追求充滿熱情
	如果他們不同意另一個，一個火花很可能會飛。 這有點......有點粗糙和翻滾。
	這也很好，你知道，只是為了確保每個人都在聽，你真的了解 p 值的定義，
	這在某種程度上，我喜歡認為，有點像尤達；這是反向邏輯。 所以如果你的想法是首先假設零假設為真，
	然後問這個問題，觀察到比我們觀察到的更極端的東西的概率是多少，或者所謂的尾部區域，
	假設null和model，當然model本身也是真的？ 所以它有點像尤達語法一樣的反向邏輯。
	所以它通常不是可能沒有解決您想要的確切問題，貝葉斯主義者會說，您真正想要的是概率......假設為真的直接概率，
	p 值不是，所以很高興知道這一點。 如果您確實想要這種概率，那麼貝葉斯方法可能是一個不錯的選擇……一個不錯的方法。 同樣，p 值確實是用於錯誤控製而不是可重複性。
	我想建立一個小小的聯繫，我想說貝葉斯與頻率論的爭論可能已經達到我們的好朋友史蒂夫·尤伯所說的緩和，
	並且有些聯繫經常被低估，例如，這個可以追溯到 1987 年的聯繫。
	如果你看...如果我們從片面測試的角度來看，我們只看分佈的一面，結果在這篇論文中，他們在 JASA(?) 上發表了，
	p 值的一側...一側實際上可以與貝西恩後驗概率直接相關（這由紅色和藍色表示
	您在此處看到的分佈）突出顯示的兩個尾部區域完全相同，一個是 p 值
	另一個是貝葉斯後驗，都是單邊的。 所以我們可以得到這樣的情況，你會得到同樣的答案……你會得到同樣的答案
	無論您是採用貝葉斯還是頻率論者的觀點。 我認為這些決議實際上非常好，值得牢記。
	對我來說，它們……它們是實際使用片面測試的一個理由……當你可以的時候。 我也想給我們同事一個插件，
	Brian Fricke，他一直在研究一個名為置信曲線的新插件。
	我相信他是，如果他還沒有的話，他很快就會把它放在 JMP 社區上。 所以檢查一下，因為他實際上
	查看與模型篩選結果相關的 p 值，這是在 k 折交叉驗證類型框架中比較這些結果的好方法。 因此，請在有機會時檢查一下。
	現在，也再次嘗試在這裡獲得視角。
	我認為另一個比較或觀點是預測建模預測和解釋之間的這種很好的區別。
	這……這是一個……這更像是一種哲學上的區別，但將其與統計方法聯繫起來，我認為很有意義。
	10 年前，現在 11 年前，Galit Shmueli 在 Statistical Sciences 發表了一篇很好的論文，概述了這裡的許多關鍵問題。
	但我提出它們是因為我們有......你知道，機器學習數據科學最近正在爆炸式增長。 大多數機器學習者只是喜歡住在這張圖的左側。
	如果你處於一種預測的心態，事情往往會稍微簡化一點，
	目標只是創建更好的預測，許多可重複性問題開始消失。
	因為我們知道如果我們在預測方面做得很好，我們就可以合理地預測未來或新的觀察結果而不會過度擬合。
	很多問題都變得無關緊要，而我認為如果你想跳得更高並真正嘗試了解一個科學系統，
	這就是事情變得更加棘手的地方。 而且我覺得 p 值往往在右側更相關，在那裡你試圖解釋事情。
	你想知道統計方法是否正在產生錯誤，如果是的話，什麼樣的錯誤，我正在查看的統計數據有多不尋常，
	等等。所以記住這些事情並將它們應用到你正在研究的這個場景中是很重要的。
	你可能處於這樣一種情況，你真正關心的是做出正確的預測，如果是這樣，
	取 p 值，不要......也許你沒有太大的相關性。 但是，如果您處於我們在 JMP 中非常了解和喜愛的經典設計實驗環境中，
	那麼所有這些更困難的問題都會出現，但如果你能解決它們，回報也會大得多。 如果你能理解系統並解釋它，你當然也可以預測，所以我認為解釋是一個科學上更高的目標。
	當然，我們現在要來了……用方差分析完整循環，這也是費舍爾在百年前普及的東西。 我們有帶方差分析的工具
	我們可以真正去追尋一個科學問題，把它分解，看看發生了什麼，並實現那個解釋目標。
	我確實覺得 p 值可能是其中的關鍵部分。 如果您想到經典的 ANOVA 表，其最終輸出通常是 F 檢驗的 p 值
	表明某種效果是否在統計上顯著超過實驗中觀察到的噪聲。
	我認為......在其尾部區域計算該統計數據，這通常是一件非常有用的事情。 你可以在左側看到一些 JMP 輸出，p 值顯示出來，
	再次，在對數尺度上。 我認為這種情節非常有價值，對實驗中正在發生的事情進行非常快速和直觀的視覺總結。
	另外，我想向您推薦 Deborah Mayo 的這本書，以及她非常活躍的博客系列。 這是一個很好的資源。 我喜歡閱讀它。 和
	這實際上……她更像是一個統計哲學家，雖然她知道很多……很多關鍵問題，但就以下方面而言，這是一本很好的讀物
	真正深入研究一些深層問題，並真正進一步闡明為什麼像 p 值這樣的統計數據實際上確實具有良好的影響。 她更傾向於專業 p 值陣營
	她最重要的事情是她所謂的嚴格測試，在那裡你嘗試採取一種方法並把它……真正地通過絞擰器，尋找錯誤。
	這很好......我認為這是一門很好的、紮實的科學，如果可能的話，你總是持相反的觀點，
	在你自己的身上戳洞，總是在尋找缺陷，並謙虛地認為某些東西可能並不總是最初出現的那樣，當你真正開始剝離這些層時。 所以它肯定是一本推薦的書。 一探究竟。
	然後總結一下……從這次演講中獲得更多的外賣建議，
	當然，我認為對 p 值的一些批評是人們盲目地查看它們是否低於 0.05，並基於此做出快速決定。
	請記住，0.05 通常不是您的最佳標準。 那是......這是另一個可以追溯到費舍爾的經驗法則。
	所以它有 100 年的歷史，可能對您的環境沒有意義。 我知道在基因組學中說，全基因組關聯研究，我們經常想要更加嚴格
	處理多重測試問題。 但它就在那裡，而且只是，如果您知道 p 值的定義，您就可以就在何處進行這些截止點做出明智的決定。
	再一次，我想重申一下，在可能的情況下考慮片面測試，以及這種很好的二分法或一種解釋和預測心態之間的黑格爾辯證法。
	現在這裡有一個我放在一起的小模因，只是為了取笑一些人。 但我確實覺得有時
	社區實際上喜歡保持......讓爭議不斷醞釀和持續，以便推動他們的......他們的出版物，或者只是為了保持敘事的進行。
	因此，p 值確實在這種情況下仍然容易受到攻擊，並且將來可能會如此，但最終，我確實認為如果您適當地使用它們，它們實際上非常有價值。
	現在我想提最後一件事。 事實證明，為了回應我提到的那篇 2019 年 ASA 期刊文章，
	當時的 ASA 主席 Karen Kafadar 召集了一個工作組來整理她希望對許多關鍵問題做出明確答复的內容。
	她召集了我認為星光熠熠的頂級統計學家和研究人員小組。 你知道那裡的一些名字，包括我們心愛的 Dick De Veauz、JMP 的大支持者、Brad Efron 和其他人。
	他們召集了這個工作組，他們聚在一起寫了一個非常好的緊密回應。
	但結果它的發表被屏蔽了，被屏蔽了快兩年了。 我一直在關注這個，實際上我正在與 Dick 和 Karen 通信
	關於什麼時候出來，結果他們最終決定在幾個期刊上發表。
	有幾個期刊不想接，只好折騰了一陣，終於發表了，就一兩個月前。
	我強烈建議你看一看。 它很短。 它實際上比我想像的要短得多。
	但對我來說，它確實回答了很多關鍵問題。 您可以在 Deborah Mayo 的博客中查看全文
	發帖，我在底部提供鏈接，如果您想查看該鏈接，或者您可以在線搜索。 我相信它正在發表在《應用統計年鑑》上。
	我確實喜歡......我認為這實際上是......一種很好的答复，也許它會解決一些圍繞 p 值的爭議。
	對我來說，它看起來非常可靠，但我鼓勵你檢查一下，隨著時間的推移，我們將不得不看看 Stat Wars 中的情況如何。 在那之前，我確實想保證看起來宇宙中的秩序會恢復。 我們只需要看看它什麼時候發生。 非常感謝。

爆發統計和建模