女士品茶-第17部分
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在这之前，K？皮尔逊常常利用他的卡方拟合优度检验来“证明”某些数据符合某些特定的分布。在费歇尔把更精确的方法引入到数理统计之后，K？皮尔逊的方法就不再为人接受了。但问题仍然存在。为了知道应该估计哪些参数，为了确定这些参数与所研究的科学问题之间有何关系，我们必须假设该数据符合某一特定的分布。统计学家们常常会利用显著性检验来证明数据符合何种分布。
在他们的通信往来中，E？皮尔逊与奈曼经常探讨一些由显著性检验中浮现出来的悖论，不假思索地使用一项显著性检验，可能会把一个显然为真的假设拒绝掉。但费歇尔从未陷入这种尴尬，因为对他来说，显著性检验怎样被误用他是非常清楚的。奈曼问：用什么标准来判断一项显著性检验的应用是正确的还是不正确的呢？逐渐地，随着E？皮尔逊与奈曼的书信往来，加上奈曼在暑期到英国的几次访问以及E？皮尔逊的几次波兰之旅，假设检验的基本思想已经浮出水面 。
现在，在所有基础统计学的教科书中，都可以发现一个简化的奈曼－皮尔逊假设检验理论公式。该公式结构简单，我发现大部分的大学一年级学生很容易看懂，因为已经被编纂整理过，所以这个公式很精确，也很有说服力。假设检验理论必须这样来写，当然这也是教科书所需要的写法，也只能这样来写。这种直接表述假设检验的方法已经被一些政府和社会机构所接受，如美国食品及药品管理局、美国环保署，许多医学院在给将来做医学研究的人授课时，采用的也是这一套方法。此外，这种方法也逐渐地被应用到了司法界，当法院处理某些需要鉴别的歧视性案子时，就经常会用到这种方法。
当由奈曼和E？皮尔逊创建起来的这种理论以奈曼的这种直接而简化的方式来讲授时，由于集中于公式中有错误的一面，从而曲解了他的发现。奈曼的主要发现是，除非至少有两个可能的假设，否则显著性检验根本就没有意义。也就是说，你不可能检验一组数据是否服从正态分布，除非你认为该组数据也可能会被其它的一些分布或分布集来拟合。这些备择假设的选择，决定了显著性检验的执行方式。当一个备择假设为真时，该备择假设被接受的概率奈曼称之为该检验的效力（power）。在数学里，要清晰阐述一种思想，通常要给某一特定的概念赋予清楚明确的定义。为了区别被用来计算费歇尔P值的假设与其它可能的一个或多个假设，奈曼和E？皮尔逊把被检验的假设称为“零假设”（null hypothesis），称其它可能的假设为“备择假设”（alternative hypothesis）。在他们的理论公式中，计算P值是为了检验零假设，而检验的效力则是指在备择假设为真的条件下P值的表现效果。
奈曼由此得出两个结论。第一个结论是，检验的效力是用来测量一个检验方法好坏的指标，两种检验方法中效力较强的方法就是较好的方法；第二个结论是，备择假设不能太多。统计分析师不能这样来表述，某一组数据来自于一个正态分布（零假设），或者它来自于任何其它可能的分布。这种备择假设集涵盖的范围太广了，没有哪种检验方法会有那么强的效力能处理所有可能的备择假设。
在1956年，芝加哥大学的L？J？萨维奇与拉杰？拉克？巴哈杜尔（Raj Raghu Bahadur）证明，对于一个零假设未通过的情形，并不一定要求有很多的备择假设。他们构建了一个相对较小的备择假设集，除此之外的所有检验的效力均为零。在20世纪50年代，奈曼就发展出了有限制的假设检验的想法，其中的备择假设集被定义得非常狭窄。他证明得出了这样的结论：这种检验方法比那些处理较多备择假设的检验方法效力更强。
在很多情况下，假设检验的目的是用来推翻零假设的，而这个零假设就好比我们所要攻击的稻草人。举例来说，当我们比较两种药的临床效果时，待检验的零假设是两种药的效果一样。但是，如果真是如此，研究工作就永远不必进行了。所以，“两种处理的效果相同”这一零假设，就是我们所要攻击的稻草人，应该被我们研究的结果来推翻。因此，根据奈曼的思想，该项研究的设计必须使最终数据有最大的检验效力，这样才能推倒这个稻草人，即表明这两种药的效果有多大的不同。
什么是概率？
遗憾的是，为了对具有内部一致性的假设检验设计出一种数学方法，奈曼必须处理一个已被费歇尔扫到地毯下的问题。这是一直困扰假设检验的一个问题，尽管奈曼的纯数学解非常简洁巧妙。这也是统计方法应用到一般的科学领域中通常会碰到的问题。从更一般的意义讲，这个问题可以这样来概括：在现实生活中，概率的意义是什么？
统计学的数学公式可用来计算概率。而这些计算出来的概率可使我们应用统计方法解决科学中的问题。就所用到的数学而言，概率的定义很明确。但这种抽象的概念怎样和现实相联系呢？当科学家试图决定什么为真、什么不为真时，他该如何解释统计分析的概率陈述呢？在本书的最后一章，我将讨论这个一般性的问题，并分析长久以来设法解答这些问题所做的努力。但现在，我们将分析促使奈曼找到他的答案的特殊情况。
前面我们谈过，费歇尔利用显著性检验产生了一个他称为P值的数字。这是一个计算出来的概率，是在零假设为真假定下，与观测数据有关联的一个概率。例如，假定我们要检验一种新药，对做过乳房切除手术的妇女来说，这种药可以防止乳腺癌的复发。我们把这种药的效果与一种安慰剂作比较。此时的零假设（那个稻草人）就是，该新药不比安慰剂好。现在，假定5年之后，用安慰剂的妇女有一半乳腺癌复发，但用新药的完全没有复发，这样能证明新药“有效”吗？答案当然得看这个50％代表多少病人。
如果在这项研究中，两组各仅有4名病人，也就是总共有8名病人，而其中2人在5年后复发。假定我们任选一个8人团体，把其中两人做上标记，接着把人随机分成两组，每组4人，那么做标记的两个被分在同一组的概率大约是0。30。因此，如果每组只有4名妇女，“所有复发的妇女都落在安慰剂组”是不显著的。如果该项研究中每一组包含500名妇女，且乳腺癌复发的所有250名妇女都落在安慰剂姐，这是极度不可能的，除非新药真的有效。如果新药并不比安慰剂有效，这250名妇女都落在同一组的概率就是P值，计算出来的结果将小于0。0001。
P值是一个概率，它就是这样被计算出来的。既然P值被用来表明一个假设（P值就是在该假设下计算出来的）为假的概率，那它的实际意义又是什么呢？答案是，P值是在极可能为假的条件下，与观测值相关联的一个理论概率。P值与现实没什么联系，它是一种对似是而非问题的间接测量。它不是我们错误理解的新药有效的概率，它也不是出现任何一种类型误差的概率。但是，为了决定哪一种检验方法比别的检验方法更好，奈曼必须想出一种办法把假设检验放进一个架构里，使得与根据检验所做出的决策相联系的概率能够计算出来的。因此，他需要将假设检验的P值与现实生活联系起来。
概率的频数定义
1872年，英国哲学家约翰？维恩（John Venn）提出了一个数学概率的公式。这个公式使得概率在现实生活中有了含义。他把一个重要的概率定理转了一个方向，这个定理就是大数定律（law of large numbers）。大数定律指出，如果某事件有给定的概率（比如掷一个骰子，得到六点这一事件的概率是六分之一），而且如果我们重复地进行相同的试验时，该事件发生的次数的比率就会越来越接近这个概率值。
维恩指出，与一个给定事件相联系的概率，是该事件从长期来看所发生的次数的比率。按照维恩的意见，概率的数学理论并没有隐含大数定律，反而是大数定律隐含了概率的思想。这就是以频数为基础对概率的定义。1921年，约翰？梅纳德？凯恩斯（John Maynard Keynes ）推翻了这种定义方式，认为它不是一种有用的或有意义的解释，并指出这种定义具有根本性的矛盾，因而无法在许多要求计算概率的情况不应用概率的频数定义。
在用正规的数学方法来构造假设检验时，奈曼又重新回到了维恩的概率的频数定义上。奈曼利用这个定义来证明他在假设检验中对P值解释的合理性。在奈曼－皮尔逊的公式中，科学家设定一个固定的值，比如0。05，之后，当显著性检验的P值小于或等于0。05时，就拒绝零假设。按照这种理解，从长期来看，该科学家会正好有5％的机会拒绝一个正确的零假设。假设检验当前就是这样来讲授的，奈曼所采用的频数方法被得到强调。我们太容易把奈曼－皮尔逊的假设检验公式看作是概率的频数方法的内容，因而太容易忽略奈曼所提的观点中更重要的见解，即为了检验零假设这个“稻草人”，必须要有一组定义明确的备择假设。
费歇尔误解了奈曼的见解。他把注意力集中到了显著性水平的定义上，但却忽略了检验效力和需要定义一组备择假设这些重要的思想。在批评奈曼时费歇尔写到：
奈曼认为他自己修正并改善了我早期所做的关于显著性检验的工作，结果“改进了自然知识”，不过实际上他只是用技术性与商业性的形式，也就是大家所熟知的接收程序，重新解释了这些检验方法罢了。现在，在当代世界里，这种接收程序变得十分重要。例如，当英国海军总部接到某工程公司的大批材料时，我认为要安排很仔细的检查与检验，以降低残次品被接收的频率，……不过在我看来，这种管理运作与透过物理或生物实验的科学发现工作相比，它们之间的逻辑上有很大的差别，所以拿这两者做类比是没有多大帮助的，而把它们当成是同一回事，更是一种决定性的误导。
尽管存在对奈曼基本观点的这些扭曲，假设检验还是成为科学研究中应用得最多的统计工具。奈曼提出的精巧数学构思，在科学的很多领域中都占有一席之地，变成了一种固定的观念。大部分的科学期刊都要求论文的作者在做数据分析时要采用假设检验方法，甚至连科学期刊之外的领域也开始这么做。美国、加拿大与欧洲的药物管理机构，纷纷把假设检验方法的使用列为对药品检查的强制性要求，就连法庭允许原告用这种方法证明自己受到就业歧视。假设检验已经渗透到统计学的所有分支学科中。
奈曼－皮尔逊的理论攀升到统计学的巅峰地位，一路上也不是没有挑战的。费歇尔从一开始就攻击它，而且在他有生之年一直在攻击这个理论。1955年，费歇尔在《皇家统计学会期刊》上发表一篇文章，题目是“统计方法与科学归纳”，而在他的最后一本书《统计方法与科学推论》（Statistical Methods and Scientific Inference）里，更进一步详述了他的看法。在20世纪60年代晚期，不久之后就出任《生物统计》期刊主编的大卫？考克斯（David Cox），发表了一篇分析清晰的文章，分析了假设检验在科学中的实际用途，同时也证明了奈曼的关于频数的解释不符合实际状况�
