Магия числа 0,05: p-значение стало ловушкой для науки и журналистики

Статистика кажется строгой и объективной, но даже она может ввести в заблуждение. Особенно часто это происходит, когда речь идёт о p-значении — показателе, который стал "золотым стандартом" для оценки научных результатов. На самом деле этот ориентир далеко не так прост, как привыкли думать учёные и журналисты.

Что такое p-значение

По сути, p-значение показывает вероятность того, что наблюдаемые результаты могли возникнуть случайно, если между сравниваемыми данными нет реальной связи. Однако в практике его часто превращают в магическую границу: если меньше 0,05 — открытие, если больше — "ничего интересного".

Профессор педагогики Монреальского университета Себастьен Белан поясняет: этот порог ввёл статистик Рональд Фишер почти век назад, и он никогда не задумывался как жёсткое правило.

Почему цифры могут быть обманчивыми

Белан сравнивает p-значение с термометром: оно фиксирует температуру, но не даёт ответа, болен ли человек или просто оказался в жарком помещении. Так и p — лишь часть картины, которая без контекста мало что значит.

Особенно ярко эта проблема проявляется в социальных и гуманитарных науках, где данные сложны, эффекты неоднозначны, а колебания значительны. Вспоминая пандемию COVID-19, Белан отмечает: СМИ часто цитировали исследования, не разбираясь в методах, и это приводило к сомнительным решениям и спорной политике.

Примеры из практики

• Результат с p=0,06 может быть более информативным, чем формальное "значимое" p=0,04.
• Маленькая выборка способна "нарисовать" статистически значимый результат, который на деле ничего не доказывает.
• Экспериментальные условия могут исказить данные, и тогда p-значение теряет смысл.

Плюсы и минусы

Сравнение: p-значение и другие методы

Советы шаг за шагом

1. Не воспринимать p<0,05 как абсолютное доказательство.

2. Смотреть на дизайн исследования и объём выборки.

3. Учитывать контекст и ограничения метода.

4. Изучать дополнительные показатели: доверительные интервалы, эффект размера.

5. Развивать критическое мышление при чтении научных данных.

Мифы и правда

• Миф: если p<0,05 — результат доказан.
Правда: это лишь вероятность, требующая проверки.

• Миф: p-значение заменяет весь анализ.
Правда: это только часть большой картины.

• Миф: если p выше 0,05, исследование бесполезно.
Правда: такие данные могут содержать важные сигналы.

FAQ

Почему все цепляются за p=0,05?
Это удобный ориентир, введённый почти век назад, но он не универсален.

Можно ли доверять p-значению?
Да, но только в контексте, с учётом методов и условий исследования.

Что лучше использовать вместо p?
Альтернативы есть — байесовский анализ, интервалы и другие метрики, но они сложнее для массового применения.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

Ошибка: слепо верить порогу 0,05.
Последствие: ложные открытия и неверные решения.
Альтернатива: учитывать дизайн исследования и контекст.

Ошибка: трактовать p-значение как доказательство.
Последствие: искажённая картина науки.
Альтернатива: использовать дополнительные методы анализа.

Ошибка: воспринимать результат выше 0,05 как "ноль".
Последствие: упущенные ценные данные.
Альтернатива: искать новые сигналы в таких результатах.

А что если…

Если научное сообщество откажется от механического следования p=0,05, исследования станут точнее, а журналисты перестанут вводить общество в заблуждение. Это позволит принимать более взвешенные решения и в медицине, и в политике, и в образовании.