
<html>

<head>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Windows-1252">

<style type="text/css" style="display:none;"><!-- P {margin-top:0;margin-bottom:0;} --></style>

</head>

<body dir="ltr">

<div id="divtagdefaultwrapper" style="font-size:10pt;color:#000000;font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;" dir="ltr">

<p></p>

<div>Nature<br>

<br>

Scientists rise up against statistical significance<br>

<br>

How do statistics so often lead scientists to deny differences that those not educated in statistics can plainly see? For several generations, researchers have been warned that a statistically non-significant result does not ‘prove’ the null hypothesis (the

 hypothesis that there is no difference between groups or no effect of a treatment on some measured outcome)1. Nor do statistically significant results ‘prove’ some other hypothesis. Such misconceptions have famously warped the literature with overstated claims

 and, less famously, led to claims of conflicts between studies where none exists.<br>

<br>

Full story:<br>

https://www.nature.com/articles/d41586-019-00857-9?utm_source=twt_nnc&utm_medium=social&utm_campaign=naturenews&sf209700813=1</div>

<br>

<p></p>

</div>

</body>

</html>