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P hacking —— 可能发生在你身上的五种方式

一些数据实践可能导致统计上可疑的发现。 以下是如何避免它们。 作者：

  1. Benjamin Tsang
    1. Benjamin Tsang 是加拿大 Toronto 大学细胞与系统生物学系的博士候选人。 查看作者出版物 您也可以在 PubMed Google Scholar 中搜索此作者

您可以通过您的机构完全访问本文。 一个多重钟形曲线图的纸切图像 来源：MirageC / Getty 这种情况很容易发生。你对一个实验感到兴奋，所以你偷偷地提前查看数据，看看 P 值（一种统计显著性的度量）是否低于 0.05 的阈值。或者，你可能尝试用几种不同的方式分析你的结果，希望其中一种能给你带来显著的发现。这些诱惑是很常见的，尤其是在出版或死亡的学术界。但屈服于它们会导致科学家们称之为 P hacking 的行为。 P hacking 是一种调整分析或数据以获得统计上显著结果的做法。换句话说，你是在寻找一个理想的结果，并只报告捕获的结果，而忽略所有空手而归的时刻。这可能会在短期内让你发表文章，但 P hacking 通过在文献中充斥着可疑或没有根据的结论，加剧了科学中的可重复性和可复制性危机。 大多数研究人员并不打算作弊，但他们可能会在不知不觉中做出一些选择，将他们推向一个显著的结果。以下是 P hacking 可能潜入你的研究的五种方式。

过早结束实验

你可能计划收集 30 个样本，但发现自己在中途进行快速分析，只是为了看看情况如何。如果你在 15 个样本后注意到一个统计上显著的差异，你可能会倾向于提前停止实验——毕竟，你已经找到了你想要的东西。 是时候谈谈放弃统计显著性了 但是，一旦你发现了一个显著的效果，但在你达到预定的样本量之前就停止实验，这就是经典的 P hacking。这就像在只调查了一半选民后宣布选举的获胜者：结果可能不能代表现实。解决方案是什么？提前决定样本量或数据收集过程，并坚持下去，无论你多么渴望看到结果。

运行实验直到你获得成功

另一种通常是无意的 P hacking 形式是重复实验或分析，直到你获得统计上显著的结果。想象一下，你进行了一个实验，结果不显著。你用一批新的样本再试一次——仍然一无所获。你再次重复这项研究，瞧！ P < 0.05。成功了？不完全是。如果你有选择性地只报告“成功”的尝试，而忽略那些没有成功的尝试，那么你就是在进行遗漏性的 P hacking。正如任何赌徒都知道的那样，如果你经常掷骰子，最终你会仅凭运气（而不是因为我是赌徒）得到你想要的结果。更好的方法是报告所有的实验重复，包括那些没有成功的实验。

精选你的结果

一种不太良性的 P hacking 形式是选择性报告。想象一下，你测量了几个结果，或者在多个时间点观察你的效果——例如，在一个月的时间里，定期测试一种疗法对接受者的血压、胆固醇、体重和血糖的影响。在分析数据后，你发现只有一个结果——比如，第 3 周的血糖——显示出显著的改善。你可能会倾向于突出这一个有希望的结果，并淡化其余的结果，甚至将它们从你的报告中省略。这就是精选：通过只显示有利的数据而忽略其他一切，你创造了一种有偏见的叙述。 在这个例子中，人们可能会认为这种疗法是有效的，因为它降低了第 3 周的血糖，即使整体数据并不那么乐观。将这些数据放入论文的补充材料中，并在此发现的基础上继续进行实验也是不可取的。你应该报告所有相关的结果，而不仅仅是那些支持假设的结果。当我们知道什么不起作用，以及什么起作用时，科学的进步会更快。

调整你的数据

在数据分析中，你经常需要对包含什么、排除什么以及如何报告数据做出判断。当这些决定是由获得显著性的愿望而不是科学推理指导时，P hacking 可能会悄然潜入。例如，你可能会注意到你的数据集中有一个异常值。将其纳入分析会给你一个 0.08 的 P 值，而排除它会将 P 值降至 0.03。问题解决了？不完全是。 在这些情况下，最好的做法是回到原始数据或实验室笔记，以确定实验条件是否可以解释这个异常值。也许你用移液管将双倍量的试剂加入到你的样本中，或者在你测试那个动物的时候，附近的建筑工程影响了它的行为。研究人员通常可以合理化他们的数据过滤决策，而且这些决策中的大多数都是有道理的。但是，如果真正的动机是将一个不显著的结果变成一个显著的结果，那就进入了一个有问题的领域。关键是在查看结果之前决定数据过滤规则。如果由于某种原因，你必须在数据收集后进行更改，请解释清楚——并说明原因。

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利益冲突

作者声明没有利益冲突。

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