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呃like科學研究 - 姚崢嶸

更新時間 (HKT): 2014.09.28 05:20
《How Not to be Wrong》

(1)一人樣本

「牛奶是給牛飲的,不是人飲的——癌症康復科學家勸人戒奶。」這是英國某報標題。細讀內文,這科學家的本行是地質學,以自身戒奶抗癌經驗著書。文章似是鱔稿,但只看標題的讀者,已急不及待share了。

(2)效果的強弱

(3)統計顯著性(Statistical Significance)

學過統計的朋友都知道,一般研究的置信水平(confidence interval)定在95%。這看似是很高要求,但亦表示每20個研究,就會有1個(5%)結論錯誤地被接納。理論上,以下情況有可能出現:有人嘗試證明吃M&M朱古力豆可治療癌症失敗,但分開試驗二十種不同顏色的M&M後,發現「紅色M&M可治癌」!

(4)無中生有的因果關係(False Causality)

曾有研究「證明」癌症病人較喜歡吸煙,後來當然徹底被推翻,但起碼兩者有關連,只是因果掉轉。在大數據年代,不論有無理論根據,隨時都可做大堆統計分析,難保不會在漁翁撒網下,撈到無厘頭結論,例如有學者發表一個戲謔研究,以數據「證明」一條死三文魚的磁振造影,可以推斷人的情緒狀態。

(5)按摩或折磨數據

參考書目:《How Not to be Wrong》;《The Signal and the Noise》

姚崢嶸

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