Title Text:So, uh, we did the green study again and got no link. It was probably a– “RESEARCH CONFLICTED ON GREEN JELLY BEAN/ACNE LINK; MORE STUDY RECOMMENDED!”

Origin:https://xkcd.com/882/

https://www.explainxkcd.com/wiki/index.php/882:_Significant

显著

http://xkcd.in/comic?lg=cn&id=882

这个漫画是关于数据疏通（又名p-hacking），以及媒体中对科学和统计数据的误传。一个黑色马尾辫的女孩来到Cueball，声称果冻豆引起痤疮和Cueball然后委托两名科学家（一名男子带护目镜和梅根）对果冻豆和痤疮之间的联系进行一些研究。他们找不到任何联系，但最终这项研究的真实结果是坏消息报道！

首先是一些基本统计理论。让我们想象你试图找出果冻豆是否会导致痤疮。要做到这一点，你可以找到一群人并随机将它们分成两组 – 一组你可以吃很多果冻豆，另一组则禁止吃果冻豆。过了一段时间，你比较一下吃果冻豆的人是否比那些不吃痘痘的人有更多的粉刺。如果群体中有更多吃果冻豆的人有痤疮，那么你可能会认为果冻豆会导致痤疮。但是，有一个问题。

有些人会患痤疮，不管他们是否吃果冻豆，有些人即使吃果冻豆也不会有痘痘。每组中有多少人容易患痤疮，这是一个偶然因素。如果，纯粹偶然的机会，我们选择吃果冻豆的所有团体都会产生痤疮，而那些不吃果冻豆的人是幸运的那些从未得到斑点的人？然后，即使果冻豆没有引起痤疮，我们也会得出结论，果冻豆确实会引起痤疮。当然，所有容易长痘痘的人都不太可能偶然进入一个群体，特别是如果我们每个群体中有足够的人。然而，为了让对这类实验的结果更有信心，科学家们使用统计数据来确定他们发现的结果纯粹是偶然的可能性。这被称为统计假设检验。在我们开始实验之前，我们选择一个称为显着性水平的阈值。在漫画中，科学家们选择了5％的门槛。如果他们发现吃果冻豆的人有更多痤疮，并且纯粹随机结果的可能性不到20分之一，他们就会说果冻豆确实会引起痤疮。然而，如果他们的结果纯粹是随机机会的可能性大于5％，他们会说他们没有找到任何关联的证据。重要的是这一点 – 这个结果纯粹是一个统计侥幸，但仍有20％的可能性。

起初科学家们不想停止玩上瘾的游戏Minecraft，但他们最终会开始。 Minecraft之前在861：Wisdom Teeth中引用过。

科学家发现果冻豆和痤疮之间没有联系（结果是偶然的概率超过5％，即p> 0.05），然后Megan和Cueball要求他们看看是否只有一种颜色的果冻豆是负责任的。他们测试了20种不同的颜色，每种颜色的显着性水平为5％。如果每个试验给出假阳性结果的概率是20分之一，那么通过测试20种不同的颜色，现在可能至少一个果冻豆试验会产生假阳性。确切地说，在20次测试中没有假阳性的概率是0.9520 = 35.85％。在21次测试中没有假阳性的概率（计数没有颜色辨别的测试）是0.9521 = 34.06％。

这导致一个很大的报纸标题说绿色果冻豆导致痤疮，据说他们有95％的信心只有5％的巧合几率。这是事实，但这很可能是巧合。科学家有一个较小的部分，但字体要小得多，他们可能会试图解释实际上有多少证据。但那不卖报纸。

在标题文本中，我们发现科学家们重复了这个实验（科学方法的另一个关键部分），但现在他们再也找不到痤疮和绿色果冻豆之间联系的证据了。他们试图告诉记者一些事情，也许这可能是巧合，但记者不感兴趣，因为这不是新闻。因此，他们不会听取科学家所说的内容，而是利用他们所拥有的信息制作另一个重要标题，称研究存在冲突，并建议对该链接进行更多研究。但这正是科学家已经做过的事情。

这是（遗憾地）通常是比果冻豆和痤疮更严重的问题 – 在任何时候都有许多关于物质（例如红酒）和疾病（例如癌症）之间可能联系的研究。因为只报告了阳性结果，这限制了任何单项研究的价值 – 特别是如果不知道连接这两种情况的机制。

现实生活中的黑客攻击和坏消息报道[编辑]

2015年，一些记者展示了同样的问题：其他新闻媒体如何容易受到同样有缺陷的“实验性设计”：新闻记者如何以及为什么欺骗新闻媒体认为巧克力让你变瘦 – 华盛顿邮报