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Is Most Published Research Wrong?

2011年, 很有声誉的期刊<<人格与社会心理学>>发表了一篇文章 “感知未来:对过去的认知和情感造成异常影响的实验证据” 换句话说 人们可以看到未来的证据。这篇论文报告了九个实验 其中一个是给志愿者展示电脑屏幕上的两个窗帘 并要求志愿者预测哪一个窗帘的后面有图片,哪一个后面只有空白的墙 当志愿者作出选择后, 电脑会随机将一个图片放到其中一个窗帘后面 然后拉开志愿者选择的窗帘,露出图片或者白墙 图片随机选自三个分类:中性,负面,和色情。 如果志愿者选择了背后有图片的窗帘,那就记为一次命中。 现在场景是两个窗帘,图片随机地藏在其中一个后面, 你会觉得预计命中率约为 50% 这正是研究人员发现的,至少对于负面和中性的图片是这样 然而对于色情图片,命中率却达到了 53%。 这是不是意味着我们可以看到未来?这么小的偏差有显著性吗? 为了评估显著性,科学家一般使用 p 值, 这个统计值来用来说明的是,至少在多极端情况下,零假设才会被当做真的。(零假设的内容一般是希望能证明为错误的假设) 此例中的零假设是:人们并无法看到未来,而 53% 的结果只是归功于幸运的猜测。 对于这项研究,p 值为 0.01 意味着只有百分之一的几率 只通过简单的运气获得 53% 或更高的命中率 p 值小于 0.05 的研究通常被认为是“显著”的 从而值得发表。 但你可能要设置一个更高的阈值才能接受人类能准确地预测未来这种事情 比如说,邀请这项研究的研究员到你的新闻节目 但是,这其实是你来决定的 归根结底,在 Ronald Fisher 1925 年出版的书中,0.05 也只是个他武断地选定的一个阈值而已 但是这带来了一个问题:有多少已发表的研究文献是其实是错的? 直觉告诉我们答案似乎是百分之五。 如果每个人都使用不到 0.05 的 p值作为统计显著性的的界限 那么每100个结果中有5个都是误报 但遗憾的是,这很糟糕地低估了问题,原因如下 […]

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