Significatività — «non ditelo e non usatelo», dice chi lo ha inventato
Nel 2016 l'associazione statistica americana ha pubblicato sei principi sul valore p, quasi tutti dedicati a che cosa non significa. Nel 2019 ha fatto il passo che aveva evitato: «statisticamente significativo — non ditelo e non usatelo». Una commentario su una rivista scientifica raccolse oltre 800 firme.
Questa pagina non insegna a fare statistica: chiarisce che cosa si può e non si può concludere da un numero che si incontra spesso. È utile per leggere uno studio, non per analizzarne uno.
Che cosa hai letto
La seconda domanda è quella che separa la lettura corretta da quasi tutte le altre.
Risultato
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I sei principi
Nel 2016 l'associazione statistica americana ha pubblicato una dichiarazione sul valore p e sulla significatività, con sei principi. Vale la pena leggerli tutti, perché quattro su sei dicono che cosa il valore p non è.
| Principio | |
|---|---|
| 1 | Il valore p può indicare quanto i dati sono incompatibili con un modello statistico specificato |
| 2 | Non misura la probabilità che l'ipotesi studiata sia vera, né la probabilità che i dati siano stati prodotti dal solo caso |
| 3 | Le conclusioni scientifiche e le decisioni non dovrebbero basarsi solo sul fatto che un valore p superi una soglia |
| 4 | Un'inferenza corretta richiede rendicontazione completa e trasparenza |
| 5 | Un valore p, o la significatività, non misura l'ampiezza di un effetto né l'importanza di un risultato |
| 6 | Da solo, non fornisce una buona misura dell'evidenza riguardo a un modello o un'ipotesi |
La formulazione del direttore esecutivo dell'associazione: gli argomenti statistici ben ragionati contengono molto più del valore di un singolo numero e del fatto che superi una soglia arbitraria.
Il passo successivo
La dichiarazione del 2016, per ammissione dei suoi stessi autori, si era fermata poco prima di raccomandare l'abbandono delle dichiarazioni di significatività statistica.
Nel 2019 quel passo è stato fatto: «"statisticamente significativo" — non ditelo e non usatelo». L'indicazione vale a prescindere dallo strumento con cui si dichiara la significatività: valore p, intervallo di confidenza, fattore di Bayes o intervallo credibile.
Nello stesso periodo una rivista scientifica di primo piano pubblicò un commento intitolato «Mandare in pensione la significatività statistica», che raccolse oltre 800 firme e fu presentato con il titolo «gli scienziati insorgono contro i test di significatività».
Una rivista di psicologia era arrivata prima, e in modo più netto: nel 2015 i suoi editori decisero di vietare l'uso dei valori p nei lavori pubblicati.
Che cosa produce la soglia
Le conseguenze documentate non sono di natura filosofica ma pratica, e riguardano che cosa finisce nella letteratura scientifica e che cosa no.
- Effetto del cassetto. Il valore p è diventato, almeno in alcuni campi, un guardiano di ciò che è pubblicabile. Questa distorsione editoriale fa sì che le ricerche con esiti significativi abbiano molte più probabilità di essere pubblicate, mentre lavori altrettanto importanti dal punto di vista scientifico non vengono mai stampati.
- Ricerca del numero piccolo. Ne derivano pratiche note come p-hacking e dragaggio dei dati, che privilegiano la caccia a valori p piccoli rispetto ad altre considerazioni statistiche e scientifiche.
Sulla persistenza della soglia è rimasta una formulazione che ne descrive la circolarità: «lo insegniamo perché è quello che facciamo, e lo facciamo perché è quello che insegniamo».
Il pendolo, e il ritorno
Sarebbe una lettura parziale fermarsi qui, perché il dibattito ha avuto un seguito e l'associazione statistica stessa è tornata sul tema.
La critica principale a un abbandono radicale è stata riassunta con un'immagine: gettare il bambino con l'acqua sporca — eliminare qualcosa di buono, i valori p, nel tentativo di sbarazzarsi di qualcosa di cattivo, le loro interpretazioni errate.
Anche uno dei sei principi è stato contestato dall'interno. Il sesto contiene l'affermazione che un valore p vicino a 0,05, preso da solo, offre prove deboli contro l'ipotesi nulla; è stato osservato che «debole» non significa nulla senza specificare rispetto a che cosa — di certo non è debole rispetto a un valore p di 0,30.
Il punto che regge in ogni caso non è che il valore p sia inutile, ma che non risponde alla domanda per cui viene usato: quanto è grande l'effetto e quanto siamo sicuri.
Che cosa questa pagina non fa
- Non calcola valori p né valuta un'analisi statistica.
- Non dice che gli studi con p sotto 0,05 siano sbagliati: dice che quel numero, da solo, non risponde alla domanda che ci si pone.
- Non prende posizione nel dibattito su abbandono o riforma, che è aperto tra gli statistici.
- Non sostituisce la valutazione della qualità di uno studio, che dipende dal disegno prima che dai numeri.
- Non riguarda l'inferenza bayesiana né gli altri approcci proposti come alternativa.
Domande frequenti
Se p è 0,04, non c'è il 4% di probabilità che sia un caso?
No, ed è l'interpretazione che il secondo dei sei principi esclude esplicitamente: i valori p non misurano la probabilità che l'ipotesi studiata sia vera, né la probabilità che i dati siano stati prodotti dal solo caso. Quello che il valore p indica è quanto i dati osservati sono incompatibili con un modello statistico specificato — tipicamente il modello in cui non c'è alcun effetto. È una differenza sottile nella formulazione e enorme nelle conseguenze: la prima lettura fa credere di avere una probabilità sull'ipotesi, la seconda dice soltanto quanto sarebbero stati insoliti quei dati se l'ipotesi di partenza fosse vera.
Un risultato significativo significa che l'effetto è importante?
No, ed è il quinto principio: un valore p, o la significatività statistica, non misura l'ampiezza di un effetto né l'importanza di un risultato. Con un campione molto grande, differenze minime e prive di rilevanza pratica risultano significative; con un campione piccolo, effetti sostanziali possono non risultarlo. È il motivo per cui l'informazione da cercare in uno studio è l'ampiezza dell'effetto con il suo intervallo di confidenza, non la presenza o assenza di un asterisco.
Chi ha detto di non usare più la parola «significativo»?
L'associazione statistica americana, nel 2019. La sua dichiarazione del 2016, per ammissione dei suoi stessi autori, si era fermata poco prima di raccomandare l'abbandono delle dichiarazioni di significatività; nel 2019 quel passo è stato fatto, con la formulazione «statisticamente significativo — non ditelo e non usatelo», valida a prescindere dallo strumento usato per dichiararla. Nello stesso periodo un commento su una rivista scientifica di primo piano intitolato «Mandare in pensione la significatività statistica» raccolse oltre ottocento firme. E una rivista di psicologia era arrivata prima: nel 2015 i suoi editori vietarono l'uso dei valori p.
Perché proprio 0,05?
Per convenzione, e questa è la risposta completa: la soglia non deriva da nulla di sostanziale. La formulazione rimasta più famosa sulla sua persistenza ne descrive la circolarità — lo insegniamo perché è quello che facciamo, e lo facciamo perché è quello che insegniamo. Il terzo dei sei principi affronta direttamente la questione: le conclusioni scientifiche e le decisioni non dovrebbero basarsi solo sul fatto che un valore p superi una soglia specifica. Come lo ha formulato il direttore esecutivo dell'associazione, gli argomenti statistici ben ragionati contengono molto più del valore di un singolo numero e del fatto che superi una soglia arbitraria.
Allora i valori p andrebbero eliminati?
È una posizione sostenuta da alcuni ma non condivisa da tutti, e il dibattito è aperto tra gli statistici. La critica principale all'abbandono radicale è stata riassunta con l'immagine di gettare il bambino con l'acqua sporca: eliminare qualcosa di buono nel tentativo di sbarazzarsi delle sue interpretazioni errate. Anche uno dei sei principi è stato contestato dall'interno, per l'affermazione che un valore p vicino a 0,05 preso da solo offra prove deboli — con l'obiezione che «debole» non significa nulla senza specificare rispetto a che cosa. Il punto che regge in ogni caso è che il valore p non risponde alla domanda per cui viene usato: quanto è grande l'effetto e quanto siamo sicuri.
Da leggere insieme a questo
L'ampiezza dell'effetto, che il valore p non misura, è esattamente ciò che la conversione tra rischio relativo e assoluto rende leggibile.
Fonte e metodo
- Dichiarazione del 2016
- Pubblicata dall'associazione statistica americana con sei principi sull'uso e l'interpretazione del valore p
- Principio 1
- Il valore p può indicare quanto i dati sono incompatibili con un modello statistico specificato
- Principio 2
- Non misura la probabilità che l'ipotesi studiata sia vera, né la probabilità che i dati siano stati prodotti dal solo caso
- Principio 3
- Le conclusioni scientifiche e le decisioni non dovrebbero basarsi solo sul superamento di una soglia
- Principio 4
- Un'inferenza corretta richiede rendicontazione completa e trasparenza
- Principio 5
- Non misura l'ampiezza di un effetto né l'importanza di un risultato
- Principio 6
- Da solo non fornisce una buona misura dell'evidenza riguardo a un modello o un'ipotesi
- Editoriale del 2019
- «Statisticamente significativo — non ditelo e non usatelo», a prescindere dallo strumento con cui la significatività viene dichiarata
- Commento con 800 firme
- Pubblicato su una rivista scientifica di primo piano con il titolo «Mandare in pensione la significatività statistica»
- Divieto editoriale
- Nel 2015 gli editori di una rivista di psicologia hanno vietato l'uso dei valori p
- Effetto del cassetto
- Il valore p è diventato un guardiano della pubblicabilità in alcuni campi; le ricerche con esiti significativi hanno molte più probabilità di essere pubblicate
- P-hacking e dragaggio dei dati
- Pratiche che privilegiano la ricerca di valori p piccoli rispetto ad altre considerazioni statistiche e scientifiche
- Circolarità della soglia
- «Lo insegniamo perché è quello che facciamo, e lo facciamo perché è quello che insegniamo»
- Obiezioni all'abbandono
- Immagine del gettare il bambino con l'acqua sporca; contestazione interna al sesto principio sull'espressione «prove deboli» senza un termine di paragone
- Limiti
- Non calcola valori p; non valuta analisi statistiche; non prende posizione nel dibattito tra abbandono e riforma
- Pubblicato
- 28 agosto 2026
- Ultima revisione
- 28 agosto 2026
- Prossima revisione
- febbraio 2027
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