笔者在上一篇博文：“为什么创新论文发表难，而创新成果推广更难？”中引述了美国Roosevelt 大学Ziliak教授和Illinois-Chicago 大学McCloskey教授关于科学主流的论述【2】：
“任何一位科学家将会告诉你：科学的主流经常是错的。否则，想像一下，科学[研究]早就完成了。但是很少有科学家会如此宣称，或者愿意如此宣称。…….科学家们经常是迟迟不能修复科学上的基本缺陷，尽管存在更好的替代[理论或方法]。”
檀成龙博主对其中第一句话提出了疑问：“是这样吗？我感觉，大多数甚至绝大多数科学家，对科学主流的观点看法深信不疑，我的感觉错了吗？”
笔者也感觉其中第一句话的前半部分“任何一位科学家将会告诉你…”好像有点问题，似乎与第三句话矛盾。也许是因为笔者的翻译不够准确。为了准确理解Ziliak和 McCloskey所要表达的观点，现将英文原文引述如下：
“The mainstream in science, as any scientist will tell you, is often wrong. Otherwise, come to think of it, science would be complete. Few scientists would make that claim, or would want to. Statistical significance is surely not the only error in modern science, although it has been, as we will show, an exceptionally damaging one. Scientists are often tardy in fixing basic flaws in their sciences despite the presence of better alternatives.”
希望读者提供更为准确的翻译。
上面的引述取自Ziliak和 McCloskey的专著【1】中的前言。这本出版于2008年322页的专著论述统计显著性检验是无效的，甚至是错误的。统计显著性检验是统计学中的一个主流理论。最近20年来，这一主流理论受到一些学者的挑战。特别是最近几年，一些学者对假设检验和置信区间理论提出了严重的质疑，这是因为科学研究上的许多新发现被认为是“假阳性”，无法被重复试验所证实，称之为“可重复性危机”。一些学者认为假设检验和置信区间的应用或者滥用是造成“可重复性危机”的主要原因之一。2015年初，心理学期刊《Basic and Applied Social Psychology》正式禁止使用假设检验和置信区间【2】。Amrhein, Greenland, and McShane 【3】则建议假设检验“退休”。目前，关于统计显著性检验是否有效以及是否应该禁止使用在统计学界还在进行着激烈的争论。
【1】Ziliak, S. T. and McCloskey, D. N. (2008). The cult of statistical significance: how the standard error costs us jobs, justice, and lives. University of Michigan Press p322.
【2】Trafimow D and Marks M 2015 Editorial Basic and Applied Social Psychology 37 1-2
【3】Amrhein V, Greenland S, and McShane B 2019 Retire statistical significance Nature 567 305-307
