主题：【原创】似乎发现了一个可以让统计方法为己所用方法 -- 艾蒳香

许多科学家不理解统计学，他们不懂统计学是因为统计没有意义，一位统计学家如是说道。 Sciencenews的一篇文章分析了统计学的缺陷和研究人员大规模误用统计学： 不管是变得更好还更糟，科学长久以来就和数学是一家。尤其是在伽利略和牛顿的时代，数学孕育出了科学。数学方法的严谨性保证了科学不背离事实，并确保了科学发现的可靠性。然而过去一个世纪，一门数学分支偏离了科学之心，从确定性的计算转向了概率性的计算。科学迷上了统计学，它与拉斯维加斯赌场保证利润的数学原理完全一样。类似的，正确使用统计学能让科学结果万无一失。但在实际中，广泛的滥用统计学让科学变得更像是夸夸其谈。这是科学中“最肮脏的秘密”，依靠统计分析测试假说的“科学方法”是站在摇摇欲坠的根基上。统计检定本应该让科学家去判断实验结果是反映出真实的现象还是一次随机的意外。然而统计学中不同标准之间有着不一致的理念，无法提供有意义的科学判断根据。这种现象导致结果是科学文献中无数的结论是错误的，医疗风险或治疗测试往往是矛盾而混乱的。

在统计中，H0与H1的地位是不对等的。当数据能拒绝H0时，你好我好大家好，我们可以说我们有很强的证据支持H1否定H0；但是，反过来，如果数据无法拒绝H0时，我们却不能说数据支持H0否定H1。这是第一点。

第二点是甲乙两位教授在使用假设检验时犯了同样的低级错误。例如甲认为中国人过的比美国人幸福，他/她如果想证明这一点，必须把“中国人过的比美国人幸福”设为H1，而不是H0。乙当然也是同样的错误。

• 楼主文末举的例子中是研究者错误使用了统计检验

frnkl:最后一个例子的解释有问题

那个例子只能说明甲乙两位教授都没有认真学过统计学。