在上一期的文献分享中，我们对NHST (Null Hypothesis Significance Testing, 零假设显著性检验) 的局限性进行了初步讨论，从对p值的误解谈到如何在心理学的教育和研究工作中推广真正的统计思维。本期活动我们将继续关注NHST的局限性。
心理学研究者从学生时期便开始学习NHST，包括如何进行实验设计、数据采集、统计分析等。而机械地使用NHST，让社会科学的研究结果变得难以解释。为了应对可重复性危机，心理学界进行了一些改革，规范了NHST的程序。尽管如此，研究人员可能还没有准备好进行假设检验。在实践时他们会发现，还需要明确理论概念、样本量的设置、样本排除标准等准备工作，这些很难得到标准答案。本文作者Scheel等指出，如果研究者还没有建立起理论与检验之间清晰的联系，就直接进行假设检验，这是有害无益的。并且，作者还提出了一些在进行NHST之前的必要准备工作和建议，可以帮助心理学改革取得更好的成功，这些内容我们将在本期详细了解。
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Scheel, A. M., Tiokhin, L., Isager, P. M., & Lakens, D. (2021). Why hypothesis testers should spend less time testing hypotheses. Perspectives on Psychological Science, 16(4), 744–755. https://doi.org/10.1177/1745691620966795
报告人
李江勇（陕西师范大学）
主持人
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OpenMinds 3.0 简介
OpenMinds 3.0 将首先简要介绍心理学中的“可重复性危机”、“测量危机”、“理论危机”和“可推广性危机”，从多个方面和大家探讨心理学等学科发展的机遇。其次，OpenMinds 3.0 将重点关注 NHST（Null Hypothesis Significance Testing）的局限性及其误用，探讨 NHST 统计方法的基础概念，初步了解贝叶斯统计分析方法，并将其与传统频率论统计方法进行对比。希望这一系列讨论能够帮助参与者提升统计素养，在实践研究中更加合理地选择适当的统计方法。
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