適應 p 值的根深蒂固的觀點
有時在報告中我會包含關於我提供的 p 值和其他推論統計的免責聲明。我說既然樣本不是隨機的，那麼這樣的統計數據就不會嚴格適用。我的具體措辭通常在腳註中給出：
“雖然嚴格來說，推論統計僅適用於隨機抽樣的情況下，但我們遵循慣例報告顯著性水平和/或置信區間作為方便的尺度，即使對於非隨機樣本也是如此。參見邁克爾奧克斯的 統計推斷：社會和行為科學 （紐約：威利，1986 年）。
有幾次——一次是針對同行評審的論文，一次或兩次是在非學術環境中——編輯或審稿人反對這一免責聲明，稱其令人困惑，並認為推論性的發現應該簡單地保持原樣（並被賦予權威的披風）。有沒有其他人遇到過這個問題並找到了好的解決方案？一方面，人們對 p 值的理解普遍令人沮喪，即使是在隨機抽樣的背景下，所以也許我們所說的並不重要。另一方面，進一步加深誤解似乎是問題的一部分。我應該補充一點，我經常處理調查研究，其中隨機分配不適用，蒙特卡洛模擬通常無法解決代表性問題。
確實有一個論點必須不包括免責聲明。坦率地說，我會在期刊文章中發現一篇關於 p 值性質的簡短論文有點令人反感，我不得不暫停一下，試著弄清楚你是否做了一些特別的事情。 .esoteric …保證將空間用於定義點。
基本上，作為審閱者，我認為這是不必要的，因為讀者應該已經知道 p 值是什麼以及做什麼。我什至可能會反對它，因為做這樣的筆記實際上並不能防止伴隨 p 值出現的許多分析和解釋犯罪中的任何一種，它只是披上了“相信我，我知道我在做什麼”的外衣。這也有點奇怪——“我要大膽地反對 p 值，但不要那麼大膽，我不報告它們”。
當我考慮“對 p 值的根深蒂固的觀點”時，我不太關心您在上面發布的內容，而更關心審稿人堅持統計顯著性以便發表或論文的重點（放一個發現的明星，突然變成了一件大事）或將統計意義與發現的意義相結合。