SPSS有话说：统计检验中的边缘显著及其转化处理

Original 小明同学 SPSS有话说 2022-04-26

导语

什么是边缘显著？以及如何进行转化处理？

SPSS有话说

在数据统计分析中，在进行假设检验时，显著性水平一般以0.05为最临界值，p值低于0.05即为达到统计学上的显著性。但我们经常发现，有时候p值没有达到显著，但却在0.05附近，此时我们称之为“边缘显著”，所下的统计学结果或结论是“某种结果具有某种倾向”。

过去40年间心理学家对边缘显著态度发生了明显的变化，标明边缘显著的文章比例越来越高，社会心理学领域特别明显。总体来说，不考虑心理学分支的差异，2010年发表的文章报告边缘显著p值的比1970年高2.47倍。不考虑年份差异，社会心理学领域报告边缘显著的文章比例比发展心理学高1.6倍，比认知心理学高1.22倍，认知心理学比发展心理学高1.3倍。在控制了文章中的实验数量后，社会心理学仍然比认知和发展心理学高，后面二者没有显著差异。

这些数据说明研究者越来越愿意通过描述边缘显著效应来支持自己的假设。

那边缘显著的p值范围是多少呢？目前边缘显著的界定仍比较模糊，尚未有统计学上的明确标准。一般来说，学者们把 α= 0.05 ≤ p <0.10 认为是边缘显著，这个结果意味着在 90%置信度的区间估计排除了 H0 的参
数取值。值得注意的是，我们不应把边缘显著作为一种统计结果的主要指标应用，认为只要p值属于边缘显著区间就得出边缘显著的结果。边缘显著的意思是，某种统计假设具有某种统计学上的结果倾向，例如存在差异或相关显著性的倾向。如果统计分析的阳性结果（统计显著）比较多，边缘显著结果就不需要使用，换言之，边缘显著往往用在阳性结果比较少的情况或某个研究结果非常重要的情况。其次，边缘显著的值也是要注意，一般来说，p值在0.05到0.07的范围内使用可能比较恰当，超过0.07宁愿不下“边缘显著”的结论，因为此时下“不显著”的结论要比模糊的“边缘显著”结论意义更大。

最后是边缘显著的“转化”。边缘显著意在提醒我们，某种统计结果可能存在。因此，可以考虑检查极端值的影响，或者分开更细的样本类别进行分析，再或者是增加样本量，从而使边缘显著转化为真正的显著。

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