《贝叶斯因子及其在JASP中的实现》一文的投稿记录
2017.09.28，初筛退稿
谢谢您的来稿。经初步审查，来稿反映了所在研究领域的新成果，有一定的科学意义。遗憾的是，您的稿件专业性太强，不适合于我刊，建议改投有关专业性期刊。2017.09.29，给编辑写信：
尊敬的编辑老师：
您好，前几天我们将《贝叶斯因子及其在JASP中的实现》（稿号：N972017-01031）投稿到《科学通报》。经过初步的审查之后，贵刊编辑部肯定了本文的科学性和新颖性，但认为本文专业性太强，予以退稿。来信是想借与编辑部的专家交流一下，为什么作者们认为本文并非专业性文章，希望能够借机与编辑部的专家进行探讨。由于稿件处理邮件中建议不要直接回复csb@scichina.org，所以我们斗胆给您写，如果有不当之处，请您多包涵。
诚如Salsburg (2001)[1]在《The lady tasting tea: How statistics revolutionized science in the twentieth century》中所说，统计方法在现代科学研究中占据着越来越重要的地位。几乎所有实证研究领域均采用统计推断的来辅助研究者进行推断，从而得到研究结论。然而遗憾的是，科研工作者们对统计推断方法却普遍认识不足，这一点从研究者们对研究中最常用的统计指标p值的理解程度方面可见一斑：绝大学部分研究者对p值的真正含义存在误解[2]。正是如此，2016年，美国统计学会为此专门发表申明来澄清p值的意义[3]。
我们撰写本文的主要目的，在于向国内的研究者介绍p值以外的另一种统计推断方法——贝叶斯因子，以及如何通过统计软件使用该方法。我们希望通过此文，能够起到抛砖引玉的作用，与国内同行一起讨论如何在科学研究中正确地使用统计推断方法，从而使用科学的统计方法，进行科学研究，避免国际科学界正面临的可重复性危机（reproducibility crisis）。正是如此，我们希望能够在综合的学术期刊上，与更多正在从事科学研究的同行进行讨论。可以预期，如果将本文投稿到更加专业的期刊，其可能无法与其他学科的同行进行交流与对话。例如，2016年，美国统计学会在统计学专业期刊The American Statistician上发表了关于p值的申明[3]，导致这个申明并未引起各学科研究者的广泛关注，从某种程度上讲失去了申明的意义。
在《科学通报》2017年全体编委会会议上，高福主编提出要做出一本“聚合中文科学与科普的高端、综合类期刊”，这一点与英文期刊Nature、Science和PNAS相似。我们作为科研人员，保持对Nature、Science和PNAS的关注，也看到这些杂志探讨统计推断应用的问题。例如，Miller (2011)在Science杂志上讨论频率主义统计与贝叶斯统计的争议[4]，Goodman (2016)在Science杂志上讨论了p值和贝叶斯因子等统计推断指标的特点[5]；Nuzzo (2014)在Nature杂志上统计显著性的误导意义对科学的障碍[6]。Nature出版集团将与统计方法相关的文章做成在线合集（https://www.nature.com/collections/qghhqm），为引导研究者正确使用统计方法提供便利。PNAS上也有统计推断方面的讨论。例如Johnson (2013)在PNAS指出，如果从贝叶斯因子的角度来理解当前常用的p < 0.05标准，会发现p < 0.05提供的证据相对较弱[7]。而本文作为对统计推断方法的讨论与介绍，从某种程度上讲，正是关于如何在科研中正确使用统计推断的“科普”，与贵刊的定位非常契合。
当然，也许由于我们水平有限，最终无法在贵刊上发表本文。但作为科研工作者，在看到国际综合期刊非常关注如何使用正确的方法进行科学研究后，我们非常希望在《科学通报》上也有更多关于科学研究方法的讨论，引导和鼓励国内同行讨论与反思，从而更好地进行研究。
此致
敬礼
胡传鹏
Neuroimaging Center Mainz (NIC), Focus Program Translational Neuroscience, Johannes Gutenberg University Medical Center, 55131 Mainz, Germany;
清华大学心理学系, 北京 100084
孔祥祯
Language and Genetics Department, Max Planck Institute for Psycholinguistics, 6500 AH Nijmegen, The Netherlands
Eric-Jan Wagenmakers
Department of Psychological Methods, University of Amsterdam, 1018 VZ Amsterdam, The Netherlands
Alexander Ly
Department of Psychological Methods, University of Amsterdam, 1018 VZ Amsterdam, The Netherlands
彭凯平
清华大学心理学系, 北京 100084
参考文献
[1] Salsburg D. The lady tasting tea: How statistics revolutionized science in the twentieth century. In: New York, NY: W. H. Freeman and Company, 2001
[2] Greenland S, Senn S J, Rothman K J, et al. Statistical tests, p values, confidence intervals, and power: A guide to misinterpretations. European Journal of Epidemiology, 2016, 31: 337-350
[3] Wasserstein R L, Lazar N A. The asa's statement on p-values: Context, process, and purpose. The American Statistician, 2016, 70: 129–133
[4] Miller G. Esp paper rekindles discussion about statistics. Science, 2011, 331: 272–273
[5] Goodman S N. Aligning statistical and scientific reasoning. Science, 2016, 352: 1180-1181
[6] Nuzzo R. Scientific method: Statistical errors. Nature, 2014, 506: 150-152
[7] Johnson V E. Revised standards for statistical evidence. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013, 110: 19313-19317
2017.10.09，编辑部再次拒稿：
本文经编委会审阅，认为提及的关于贝叶斯的一些数学问题，都是基本公式，贝叶斯因子也并非首创，是前人较早提出，是概率论与统计学里的基本知识。对贝叶斯因子的解释主要是参考他人工作。另外，关于贝叶斯因子计算工具，网上也有一些工具，包括文中提到的JASP开源工具。因此，本文都在总结他人的工作，创新性不明显，不符合本刊的用稿原则，建议作者改投其他专业性刊物。
2017.10.11，改投《心理科学进展》（不想跟《科学通报》的编辑们再进行争论了）
2018.01.08，《心理科学进展》接受本稿件。
Preprint 历史：
2017.09.27： v1, v2
2018.01.27：v3.
2018.03.11 (clicked 14, 900 times, downloaded 2166 times).
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