统计学思维

统计学思维
2019年11月11日 04:03 新浪网 作者 今晚报

在信息不断膨胀的现代社会,培养统计学思维进行批判性思考至关重要。虽然统计学博大精深,但就磨砺思维而言,其精髓或许体现在样本大小、样本选择、对照组设置以及对相关与因果的区分这四个方面。

  首先,注意小样本推断的不准确性。假设高中生张三需在甲乙两所大学间做出选择。两所大学中都有其朋友——甲大学的朋友很喜欢本校的生活与学习环境,而乙大学的朋友则对本校不满意。一天,张三进行了实地考察。在甲大学,他遇到了一些无趣的学生、一位显得很敷衍的教授;在乙大学,他遇到了一些聪明活泼的学生,一位热情的教授。请问,张三应选择哪所大学?不少人认为“耳听为虚,眼见为实”,应选择乙大学。但统计学给出的答案却是选择甲大学。理由为,建立在个人经历之上的小样本推断不可靠。两位朋友在各自所在的学校接触了更多的人,其观点得到更大样本的支撑,故更具参考价值。

  其次,警惕样本选择偏差。如果样本经过了一个系统性筛选过程,那么即使基于一个大样本进行推断,也是存在偏差的。例如,春运期间的火车站候车厅人山人海,某记者穿梭其中进行随机采访,了解购买火车票的难度。鉴于大家纷纷表示今年比较容易买到票,记者获得调查结论:火车票一票难求局面得到缓解。然而,被采访者都是已经购买到火车票的人,而那些未买到车票者根本不会来此候车。因此,调查结论过于乐观。样本选择偏差有时被称为幸存者偏差,强调样本信息来自于从筛选中幸存下来的人或物,而那些被筛选出局者则成为“沉默的证据”,结果误导人们以偏概全。

  再次,理解对照组的重要性。民间医学爱好者为论证某偏方的疗效,经常搜罗诸如某患者服用偏方后病愈这样的个案。然而,病愈的原因既可能是人体具有自愈能力,也可能是心理作用,即安慰剂效应,并不一定是偏方产生了疗效。实际上,验证药物疗效须进行对照实验。在实验中,一组患者作为对照组接受安慰剂治疗,例如服用无任何药效的糖丸,而另一组患者作为处理组接受真实的药物治疗。只有处理组的病情好转情况明显好于对照组,才能排除人体自愈能力与安慰剂效应的影响,证明药物确实有效。为了严格两组间的比较是有效的,实践中的药物对照实验甚至还具有“随机双盲”的特征。

  最后,审慎对待相关性。相关并不一定意味着孰因孰果。例如,有研究发现,经常观看暴力电视节目的儿童具有较强的攻击性。此相关关系出现的原因可能是,儿童观看暴力电视节目导致其变得更加暴力,或者本性暴戾的儿童更喜欢观看暴力电视节目,亦可能是第三个变量同时导致儿童观看暴力电视节目与暴力行为,例如失职的父母。然而,不少人的思维仅囿于第一种解释。即使在科学领域,混淆相关与因果也是常见的方法论错误。

  统计学家陈希孺先生曾言:“统计学不只是一种方法或技术,还含有世界观的成分——它是看待世界上万事万物的一种方法。”掌握上述四种统计学思维,有助于人们进行批判性思考,成为一个合格的思想者。

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