有关“P<0.05表示有统计学差异”似乎从诞生之初就备受争议，事实上，为什么把检验水准定在0.05，有什么科学道理？到现在大家也没整明白，但是这并不妨碍众多作者在研究结果中对于P<0.05的痴迷，总得有点儿“有意义”的结果，论文才“好看”。但是呢，带来的问题是各种假阳性结果的泛滥。于是乎，就不断有人提出修改目前所使用的统计学显著的标准。

Daniel J. Benjamin等人提出将现行的0.05标准降低到0.005—《Redefine Statistical Significance》于2017.7.22发表在Nature Human Behaviour。

在这篇论文中，70名牛X的科学家支持在研究中提高被广泛使用的统计学显著的阈值，也就是我们常常想尽一切办法获得的P<0.05。这些科学家说，应该把检验水准调整为0.005，目的嘛，就是为了降低发现假阳性结果的可能性，提高科学的可重复性。

而来自荷兰埃因霍温科技大学的心理学家Daniël Lakens却抱怨道：“这群优秀的人怎么就给出了如此可怕的Bad Advice”。Lakens认为一个更小的α（或者说检验水准），毫无疑问会需要更大的样本量，而这无疑会让一些研究永远无法完成（比如说一些罕见病研究，疾病发生率本来就低，难道要等到患者达到一定的数量才开始搞研究，这显然是极度违背伦理的！）。

Lakens进一步发问道，“既然科学是如此的多元化，那么为什么要把科学研究局限在一个单一的P值上？”

Lakens等人最近也发表了一篇他们自己的论文来提供另外一种选择，这篇文章同样发表Nature Human Behaviour。就文章内容而言并没有什么惊天动地大发现，但是呢，整个论文的成稿过程却绝对会让你叹为观止！ 这篇论文由来自全球100多名作者（既有国际大腕儿Prof.，亦有博士研究生Ph.D.），利用Google docs（一款在线协助编辑工具），为期两个月撰写完成。