Một cuộc tranh luận ngày càng gia tăng trong cộng đồng khoa học đã nổi lên xung quanh một trong những vấn đề cơ bản nhất trong nghiên cứu hiện đại: sự hiểu sai rộng rãi về ý nghĩa thống kê thực sự có nghĩa là gì. Vấn đề này có những hệ quả sâu rộng trên các lĩnh vực từ y học đến khoa học xã hội, nơi các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong ngành tiếp tục nhầm lẫn giữa ý nghĩa thống kê với tầm quan trọng thực tế.
Sự Hiểu Sai Cốt Lõi Có Mặt Khắp Nơi
Trọng tâm của vấn đề nằm ở cách mọi người giải thích cụm từ có ý nghĩa thống kê. Nhiều nhà nghiên cứu và chuyên gia coi nó như bằng chứng rằng những phát hiện của họ có ý nghĩa hoặc quan trọng trong thế giới thực. Tuy nhiên, ý nghĩa thống kê chỉ cho chúng ta biết liệu một sự khác biệt được đo lường có khả năng là một phép đo đáng tin cậy hay không, chứ không phải liệu sự khác biệt đó có thực sự quan trọng.
Sự nhầm lẫn này dẫn đến những tình huống vô lý khi những thay đổi nhỏ bé, vô nghĩa về mặt thực tế được tôn vinh chỉ đơn giản vì chúng vượt qua được một bài kiểm tra thống kê. Một thành viên cộng đồng đã làm nổi bật điều này một cách hoàn hảo với ví dụ về các can thiệp cho thấy ý nghĩa thống kê cao với giá trị p nhỏ hơn 0.001, nhưng chỉ tạo ra mức tăng 0.000001% - về mặt kỹ thuật là có ý nghĩa nhưng hoàn toàn vô nghĩa trong thực tế.
Các Khái Niệm Thống Kê Chính Được Thảo Luận:
- Ý Nghĩa Thống Kê: Cho biết liệu một sự khác biệt được đo lường có đáng tin cậy hay không, chứ không phải liệu nó có ý nghĩa thực tế
- Giá trị P: Xác suất để kết quả quan sát được xảy ra một cách ngẫu nhiên; thường bị hiểu sai là thước đo tầm quan trọng
- Tác Động Kích Thước Mẫu: Các mẫu lớn hơn có thể khiến những sự khác biệt nhỏ, không có ý nghĩa trở nên "có ý nghĩa thống kê"
- Tương Quan so với Nhân Quả: Mọi thứ đều có xu hướng tương quan với nhau trong các hệ thống phức tạp, khiến việc xác định mối quan hệ nhân quả thực sự trở nên khó khăn
 |
|---|
| Phân bố các mối tương quan minh họa cách những thay đổi nhỏ có thể có ý nghĩa thống kê nhưng vô nghĩa trong thực tế |
Tại Sao Mọi Thứ Dường Như Đều Có Liên Kết
Tình hình trở nên tệ hơn khi chúng ta xem xét rằng trong thế giới kết nối của chúng ta, hầu như mọi thứ đều tương quan với nhau ở một mức độ nào đó. Đây không chỉ là một quan sát triết học - mà là một thực tế toán học làm suy yếu phần lớn cách chúng ta hiện đang thực hiện nghiên cứu.
Khi các nhà nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu về hàng trăm hoặc hàng nghìn biến số, họ gần như chắc chắn sẽ tìm thấy những tương quan có vẻ có ý nghĩa thống kê. Với kích thước mẫu đủ lớn, ngay cả những mối quan hệ nhỏ nhất cũng sẽ vượt qua các bài kiểm tra ý nghĩa truyền thống. Điều này tạo ra cái mà một số người gọi là phép thuật thống kê, nơi các nhà nghiên cứu luôn có thể tìm thấy thứ gì đó trông có vẻ quan trọng, ngay cả khi nó không phải vậy.
Vấn đề trở nên đặc biệt trầm trọng trong các lĩnh vực làm việc với kích thước mẫu nhỏ một cách tất yếu, như y học, tâm lý học và kinh tế học. Các ngành học này thường cố gắng bù đắp bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê phức tạp hơn, nhưng điều này có thể dẫn đến việc thao túng số liệu để đạt được kết luận mong muốn thay vì khám phá những hiểu biết thực sự.
 |
|---|
| Sự phân bố so sánh các mối tương quan trong ba tạp chí tiết lộ sự phức tạp và những cạm bẫy tiềm ẩn khi diễn giải ý nghĩa thống kê |
Bối Cảnh Lịch Sử Tạo Ra Mớ Hỗn Độn Này
Vấn đề này không phải là mới. Nền tảng của các phương pháp thống kê hiện tại của chúng ta đã được đặt ra hơn một thế kỷ trước bởi những người tiên phong như William Sealy Gosset (người đã xuất bản dưới tên Student ) và Karl Pearson . Những nhà thống kê học đầu tiên này đang cố gắng giải quyết các vấn đề thực tế - Gosset thực sự đang làm việc về bia ủ và cần đưa ra quyết định với các lô dữ liệu nhỏ.
Tuy nhiên, các phương pháp của họ được thiết kế cho những tình huống cụ thể, thực tế nơi mà các yếu tố và bối cảnh đều rõ ràng. Khi những phương pháp tương tự được áp dụng toàn diện trên toàn bộ khoa học, bối cảnh và giới hạn ban đầu đã bị mất. Chúng ta kết thúc với một hệ thống nơi các nhà nghiên cứu kiểm tra các giả thuyết được biết là sai từ đầu, sau đó tỏ ra ngạc nhiên khi họ nhận được kết quả khó hiểu.
Những Nhà Đóng Góp Lịch Sử Cho Các Phương Pháp Thống Kê:
- William Sealy Gosset ("Student") - 1908: Phát triển các phương pháp phân tích mẫu nhỏ khi làm việc trong ngành sản xuất bia
- Edward L. Thorndike - 1929: Báo cáo về các mối tương quan chéo trong đo lường giáo dục
- Irving J. Good - 1950: Nghiên cứu về các phương pháp xác suất trong chia sẻ thông tin
- Joseph L. Hodges Jr. & Erich Leo Lehmann - 1954: Phát triển các phương pháp kiểm định giả thuyết thống kê
- L. J. Savage - 1957: Xuất bản "The Foundations of Statistics" nghiên cứu về lý thuyết quyết định
Điều Này Có Ý Nghĩa Gì Đối Với Khoa Học Và Công Nghiệp
Những tác động của sự nhầm lẫn thống kê này là nghiêm trọng. Nó có nghĩa là nhiều phát hiện nghiên cứu được công bố có thể đúng về mặt kỹ thuật nhưng vô dụng về mặt thực tế. Nó giải thích tại sao rất nhiều nghiên cứu đầy hứa hẹn lại thất bại trong việc tái tạo khi các nhà nghiên cứu khác cố gắng lặp lại chúng. Và nó cho thấy rằng chúng ta đang lãng phí một lượng thời gian và tiền bạc khổng lồ để theo đuổi những bóng ma thống kê thay vì những khám phá thực sự.
Cuộc thảo luận cộng đồng xung quanh chủ đề này tiết lộ sự thất vọng sâu sắc với tình trạng hiện tại. Các nhà nghiên cứu biết có gì đó không ổn, nhưng việc thay đổi toàn bộ một nền văn hóa khoa học được xây dựng xung quanh những thực hành sai lầm này có vẻ quá sức. Các công cụ và phương pháp được nhúng sâu vào mọi thứ từ xuất bản học thuật đến quy trình phê duyệt quy định đến mức việc khắc phục vấn đề đòi hỏi phải suy nghĩ lại những giả định cơ bản về cách chúng ta xác thực kiến thức.
Tiến về phía trước, trọng tâm cần chuyển từ việc hỏi điều này có ý nghĩa thống kê không? sang sự khác biệt này có đủ lớn để quan trọng không?. Điều này đòi hỏi kết hợp phân tích thống kê với chuyên môn lĩnh vực, kiến thức thực tế và lẽ thường - chính xác là loại tư duy toàn diện đã bị loại bỏ khi thống kê trở thành một quy trình máy móc thay vì một công cụ suy tư để hiểu thế giới.
Tham khảo: EVERYTHING IS CORRELATED, ISN'T IT?
 |
|---|
| Việc trực quan hóa các mối tương quan giữa các đặc điểm làm nổi bật sự khác biệt quan trọng giữa ý nghĩa thống kê và khả năng ứng dụng thực tiễn trong nghiên cứu |