无标题无名氏No.69430663

2026-09-12(六)20:28:49 ID: lBNsq7w (PO主)

十三、为什么几个成功故事算不出成功率？

前面说“每万人2人”“每万人3人”，其实已经暗含了一个很重要的东西：分母。

如果认识的三个人服用某种保健品以后都觉得身体变好了，这当然是信息。但我们不知道总共有多少人用过，也不知道如果这些人不用，会发生什么。

无标题无名氏No.69430666

2026-09-12(六)20:29:42 ID: lBNsq7w (PO主)

疾病本身还经常会波动。人往往是在最难受的时候寻求治疗。恰恰因为这一天已经特别糟糕，下一周即使什么也不做，也很可能比这一天好一些。

无标题无名氏No.69430713

2026-09-12(六)20:41:37 ID: lBNsq7w (PO主)

这种现象在统计上常被称为回归均值。它并不神秘：如果今天刚好处在一次异常极端的坏状态，

无标题无名氏No.69430727

2026-09-12(六)20:44:21 ID: lBNsq7w (PO主)

下一次测量更接近、、平常水平，本来就是很常见的事情。

所以，“治疗以后好了”首先只能告诉我们两件事先后发生了。它还不能告诉我们，后面的改善究竟有多少是治疗造成的。

如果一种治疗使用得非常广，这个问题会更加明显。治疗的人越多，就越一定会有人随后自然改善。这些人完全可以真诚地说：“我用了以后真的好了。”如果改善者不断成为“成功病例”，没有改善的人却很少被提起，那么成功故事会越来越多。

这时，“我见过很多有效病例”甚至完全可能是真话。真正缺少的仍然是另一个数字：如果不用，本来会有多少人改善？

无标题无名氏No.69430731

2026-09-12(六)20:44:49 ID: lBNsq7w (PO主)

十四、相关为什么不一定意味着因果？

假如统计数据发现，经常携带打火机的人更容易患肺癌。一种解释是：打火机会导致肺癌。

但还有一个更合理的可能性：吸烟的人更经常携带打火机，而吸烟才是真正增加肺癌风险的主要原因。“携带打火机”和“肺癌”确实相关，但二者之间并不是我们真正关心的因果关系。

那个同时影响两边的因素——吸烟——称为混杂因素。现实中的混杂往往比这个例子复杂得多。年龄、收入、教育、职业、健康状况和生活习惯可能彼此相关。

所以观察到两件事情总是一起出现，只能说明它们之间有关系。还不能自动推出：改变其中一个，就一定会改变另一个。

十五、因果方向也可能反过来

即使两个现象之间真的存在直接联系，方向也可能和直觉相反。例如，观察发现身体较差的人运动较少。这可能是缺乏运动让健康变差，也可能有一部分原因是健康已经变差，使人无法运动。

再比如，一些研究发现睡眠时间很长的人死亡率更高。不能直接因此得出“多睡觉导致死亡”。某些慢性疾病本身就可能让患者更疲倦、更需要睡眠，同时也提高死亡风险。

所以看到“X与Y有关”以后，真正困难的问题通常才刚开始。是X影响Y？Y影响X？还是第三个因素同时影响两者？又或者几种情况同时存在？

无标题无名氏No.69430738

2026-09-12(六)20:45:17 ID: lBNsq7w (PO主)

十六、为什么“双盲”比“有对照组”严格得多？

怎样才能更有把握地知道一件事情是否真的造成了另一件事情？可以从一个非常具体的例子开始。假设一种水晶疗法认为，具有特定能量的水晶可以减轻慢性疼痛。

最简单的实验，是找一群患者，一部分接受水晶照射，另一部分不接受，然后比较两组疼痛有没有变化。但这里首先有一个问题：谁进入哪一组？

如果由患者自己选择，那么愿意接受水晶治疗的人和不愿意接受的人，从一开始就可能不一样。前一组也许对疗效期待更高，更愿意坚持治疗，甚至描述疼痛的方式都可能不同。所以更严格的研究会采用随机分组。患者进入研究以后，由随机方法决定属于哪一组，而不是由本人或者治疗者挑选。

但还没有结束。如果一组患者知道自己正在接受真正的水晶治疗，另一组知道自己拿到的是对照，那么“我正在被治疗”这件事本身也可能影响结果。疼痛尤其容易受到期待、注意和情绪影响。

所以，两组患者最好经历尽可能相同的治疗过程。例如，两组都接受同样大小、同样外观的水晶照射，时间、距离和环境也一样。一组使用有能量的水晶，另一组使用能量已经耗尽的水晶。患者自己不知道是哪一种。

这样，如果两组疼痛变化出现系统差异，就更容易把差别归到水晶能量本身，而不是“我知道自己接受了治疗”这种期待上。

但还有第三个问题。假设患者不知道，负责治疗或者评价效果的人却知道。他不需要故意作弊。面对使用有能量水晶的患者时，他可能不自觉地更有信心，多一句鼓励，多问一句“是不是舒服了一些”；面对另一组时，则可能更容易注意到没有改善的地方。

如果疗效还需要人判断，比如疼痛减轻多少、活动是不是更灵活，这种影响还可能直接进入最后的数据。所以更严格的设计，会让患者不知道，也尽量让治疗者或者至少负责评价结果的人不知道。

这就是通常所说的双盲。随机化、患者盲法和研究者盲法，其实分别堵住了不同的漏洞。“有实验组、有对照组”，只是开始。

无标题无名氏No.69430740

2026-09-12(六)20:45:42 ID: lBNsq7w (PO主)

十七、如果这些病人本来就不是一种病呢？

慢性疼痛本来就不是一个特别单纯的问题。两个人都说“疼”，背后的原因却可能完全不同。可能和神经损伤有关，可能和炎症有关；有些关节痛还会明显受到天气和环境变化影响。再往下分，也可能涉及辐射、能量状态、地质条件，或者其他完全不同的因素。

如果真正起作用的原因不同，那么把这些人都放在“慢性疼痛”这个名字下面，当然可能过于粗糙。不同的人也就可能需要完全不同的处理方式。

放回前面的水晶例子里，这意味着张三可能需要这一种水晶，李四需要另一种，甚至一百个人可以有一百套不同方案。

这并不会让实验立即失去办法。可以先让治疗者按照自己的方法，为每位患者判断当前状态，选水晶，决定照射时间和治疗方式。关键是，这些判断都要在治疗结果出来以前先定下来。

随后仍然可以在每个人自己的方案里做随机和盲法比较：一边使用已经选定的、有能量的水晶，另一边使用与之对应、但能量已经耗尽的水晶。这样，没有取消个体化，也没有要求新的分类必须服从原来的疾病分类。

实验只是继续问：这些事先作出的判断，后来到底能不能对应出不同结果？

如果新的分类比旧分类更好，那完全可能成为一项真正的发现。医学史上也确实不断发生这样的事情：过去被放在同一个病名下的人，后来发现其实包含几种不同情况。

复杂不是问题。个体化也不是问题。真正重要的是：这些复杂差别能不能在看到结果以前先判断出来。

无标题无名氏No.69430744

2026-09-12(六)20:46:12 ID: lBNsq7w (PO主)

十八、如果连规则都要等结果出来以后才知道呢？

事情还可以继续复杂下去。同一个人今天和明天的状态本来就可能不同。疼痛会波动，睡眠、情绪、活动量和身体状态也会变化。接受一次治疗以后，人本身又可能已经发生变化，所以下一次治疗面对的当然不再是完全相同的条件。

治疗师本人也可能成为治疗过程的一部分。水晶的能量还可能受到环境影响。甚至什么算“有效”，也未必只能看疼痛。有的人最先改善的是睡眠，有的人是情绪，有的人则可能出现其他更重要的变化。

这些都不是实验必须拒绝的条件。那就允许每次治疗以前重新判断。今天这个人需要什么水晶，先选好；需要照多久，先定下来；这一次最期待改善什么，也先说明。如果治疗师必须参与，就保留治疗师。如果每个人最重要的变化不同，也可以分别规定。

到这里，实验已经尽量接受这些复杂条件了。可如果再继续下去，会出现一种完全不同的情况。治疗结束以后，我们才发现：原来这个人当时并不是最初判断的那种状态；原来水晶选对了，但当天能量不够；原来治疗师当天的状态影响了效果；原来真正应该看的也不是疼痛，而是后来才注意到的另一种变化。

如果结果不好，还可以继续增加新的解释。这些解释中的某一些当然可能是真的。

但问题已经悄悄变了。

最开始我们问的是：能量水晶能不能帮助我们更好地处理这个患者的问题？走到这里以后，却越来越像是在问：任何结果出现以后，我们还能不能找到一种解释？

假设我们暂时不争这些解释是真是假，甚至先假定它们全部正确。那仍然可以问一个很朴素的问题：在治疗开始以前，能量水晶到底能告诉我们什么？

如果病人的状态要等治疗结束以后才知道，水晶该有什么能量要等结果出来以后才确定，什么才算有效也要等观察完以后重新解释，那么这些解释即使完全正确，也很难帮助下一次治疗提前作出判断。

到了这里，对错本身已经不是唯一重要的问题。一个解释可以在事后讲得通，但如果它只有在答案揭晓以后才告诉我们“刚才到底发生了什么”，它能够提前提供的信息就非常有限。

无标题无名氏No.69508458

2026-09-24(四)22:03:22 ID: lBNsq7w (PO主)

十九、为什么随机对照试验特别有力量？

前面的水晶例子其实已经把随机对照试验最重要的逻辑说出来了。它的力量并不来自“随机”“双盲”“安慰剂”这些词本身。真正重要的是，研究者主动设计条件，把几种可能解释尽量拆开。

如果两组人在开始时已经不同，我们不知道结果来自治疗，还是来自两组人的差别。如果患者知道自己在哪组，我们不知道结果来自治疗，还是来自期待。如果评价者知道分组，我们又不知道最后的判断有没有受到暗示。

随机化、盲法和对照，都是在逐层减少其他解释。随机试验强，并不是因为现实简单。恰恰相反，是因为现实太复杂，所以研究者主动创造一个比较干净的条件，让“改变了什么”和“结果变了什么”尽量能够对应起来。

二十、如果根本不能随机，因果关系还能研究吗？

很多真正重要的问题根本不能随机实验。我们不能随机让一半人开始吸烟几十年，然后看看谁得肺癌；不能随机制造一次核事故；也不能为了研究童年教育，把婴儿随机送进完全不同的家庭环境。如果“不能随机”就等于“不能研究因果”，那么医学、公共卫生、地质学、经济学和社会科学的大量问题都只能停在相关关系上。现实并不是这样。

不能随机时，科学会换一种办法：尽量寻找那些自然产生的比较。

例如，两个地区原本很相似，其中一个突然实施了一项政策，另一个没有。我们可以比较政策前后，两地的变化是否开始出现不同。又例如，某些规定刚好以一个年龄、收入或者日期作为分界线。分界线两边的人可能本来非常接近，却因为规则获得了不同处理。这种人为形成的差别，有时会提供接近实验的比较机会。

还可以沿时间追踪大量人群。如果吸烟者和不吸烟者在很多方面都不同，就尽量测量这些差别，再看不同人群、不同年代、不同国家中是否都出现相似关系。如果停止吸烟以后风险随时间下降，这又提供另一条线索；如果接触越多，风险通常越高，也提供新的信息；如果实验室、病理研究和生物机制又指向同一个方向，证据会继续增强。

这里没有任何一种方法能够像一次理想随机试验那样，一下子把其他解释全部清掉。真正的做法是：让不同方法犯不同的错误，再看它们是否仍然指向同一个结论。

一种观察研究可能受生活方式影响，一种自然实验可能只适用于某个地区，实验室研究又可能离真实人体太远。但如果这些来源完全不同的证据不断收敛，某一个隐藏因素同时解释全部结果会越来越困难。

所以“没有随机试验”绝不等于“只能凭感觉”。它意味着结论必须更仔细地说明：我们依赖了哪些假设？还有哪些其他解释？如果这些解释成立，应该还能看到什么现象？有没有另一种数据能够把它们区分开？

有些因果问题永远无法获得像理想随机试验那样干净的证据。但科学并不是在“完全证明”和“完全不知道”之间二选一。证据可以一层一层累积。