Cộng đồng khoa học từ lâu đã dựa vào p-value, đặc biệt là ngưỡng p < 0.05, như một tiêu chuẩn cho ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, những lo ngại ngày càng tăng về khủng hoảng tái lập và việc sử dụng sai phương pháp thống kê đã làm dấy lên cuộc tranh luận gay gắt về tính hợp lệ của phương pháp này.
Vấn đề với P-Value
Việc phụ thuộc truyền thống vào ngưỡng p < 0.05 như một mốc ý nghĩa thống kê đã tạo ra nhiều vấn đề trong nghiên cứu khoa học. Nhiều nhà nghiên cứu và thống kê học cho rằng ngưỡng tùy ý này đã dẫn đến thiên lệch xuất bản, nơi các nghiên cứu có kết quả đáng kể có nhiều khả năng được công bố hơn, bất kể tầm quan trọng thực tế hay ý nghĩa trong thực tế của chúng.
Tính không đồng nhất của hiệu ứng và sự khác biệt trong quần thể
Một trong những vấn đề thuyết phục nhất được cộng đồng đề cập là vấn đề về tính không đồng nhất của hiệu ứng. Một ví dụ điển hình đến từ nghiên cứu di truyền, nơi các phương pháp điều trị có thể quan trọng đối với một nhóm nhỏ trong quần thể nhưng lại không có ý nghĩa trong các nghiên cứu rộng hơn. Chẳng hạn, các nghiên cứu về axit béo omega-3 trong các quần thể đa dạng có thể bỏ qua những lợi ích quan trọng đối với những người có biến thể gen cụ thể, như những biến thể được tìm thấy trong các quần thể Bắc Cực bản địa.
Khủng hoảng tái lập
Sự phụ thuộc quá mức của cộng đồng khoa học vào p-value đã góp phần vào khủng hoảng tái lập, đặc biệt trong khoa học xã hội. Khi các nhà nghiên cứu chỉ tập trung vào việc đạt được ý nghĩa thống kê, họ có thể tham gia vào các hoạt động như p-hacking hoặc báo cáo có chọn lọc, dẫn đến các kết quả đã công bố không thể được tái tạo trong các nghiên cứu tiếp theo.
Các phương pháp thay thế
Cộng đồng đề xuất một số giải pháp thay thế cho ngưỡng p-value cứng nhắc:
- Tập trung vào quy mô hiệu ứng và khoảng tin cậy
- Sử dụng phương pháp Bayesian
- Công bố đầy đủ quan sát và dữ liệu thô
- Xem xét ý nghĩa thực tiễn cùng với ý nghĩa thống kê
- Nhấn mạnh thiết kế nghiên cứu và phương pháp luận hơn là ngưỡng thống kê
Vai trò của thiên lệch xuất bản
Một mối quan ngại lớn được các nhà nghiên cứu nêu ra là sự ưu tiên của hệ thống xuất bản hiện tại đối với các kết quả có ý nghĩa. Thiên lệch này tạo ra một cấu trúc động lực méo mó, nơi các nhà nghiên cứu có thể cảm thấy bị áp lực phải thao túng phân tích của họ để đạt được kết quả có thể xuất bản, thay vì tập trung vào phương pháp luận nghiêm ngặt và những khám phá có ý nghĩa.
Hướng đi phía trước
Cộng đồng khoa học đang dần chuyển sang cách tiếp cận tinh tế hơn đối với phân tích thống kê. Điều này bao gồm:
- Từ bỏ thuật ngữ có ý nghĩa thống kê
- Khuyến khích xuất bản kết quả không có ý nghĩa
- Thúc đẩy hiểu biết tốt hơn về phương pháp thống kê trong giới nghiên cứu
- Nhấn mạnh tầm quan trọng của các nghiên cứu tái lập
- Xem xét các yếu tố đặc thù theo bối cảnh trong thiết kế nghiên cứu
Kết luận
Sự chuyển dịch khỏi ngưỡng p-value thể hiện một sự thay đổi rộng lớn hơn trong cách cộng đồng khoa học tiếp cận nghiên cứu và phân tích thống kê. Mặc dù các công cụ thống kê vẫn quan trọng, ngày càng có nhiều nhận thức rằng chúng nên là một phần của cách tiếp cận toàn diện hơn đối với nghiên cứu khoa học, thay vì là tiêu chí duy nhất để đánh giá tính hợp lệ của nghiên cứu.
Lưu ý: Bài viết này dựa trên cuộc thảo luận đang diễn ra trong cộng đồng khoa học và tham khảo bài xã luận [Moving to a World Beyond 'p < 0.05'] được xuất bản trên The American Statistician.