台大電機系畢業，美國明尼蘇達大學政治學博士，
現任教於美國德州大學奧斯汀校區政府系。
林教授每年均參與中央研究院政治學研究所及政大選研中心
「政治學計量方法研習營」(Institute for Political Methodology)的教學工作，
並每兩年5-6月在台大政治系開授「理性行為分析專論」密集課程。
林教授的中文部落格多為文學、藝術、政治、社會、及文化評論。
如果我們不得不用傳統的統計方法，我們必須要增強我們的理論論述和脈絡描述，因為增強理論論述和脈絡描述，即會增強研究假設的先驗機率。當研究假設的先驗機率比較高時，其後驗機率–偽陽性的反機率–就會比較低。統計學很快就會有很重大的改變，傳統的作法、用 p 值來作統計檢定的作法，大概再過幾年，就不容易再存在。所以大家必須要應變，這是我希望能夠提醒大家注意的一個問題。
為什麼要談論 p 值的問題？因為在近十多年來，不只是政治學界，而是很多學門，特別是在科學領域，有很多文章討論傳統統計檢定方法、尤其是 p 值統計檢定的問題，甚至有位很有名的統計學者，Andrew Gelman 寫了篇文章，叫作〈科學的統計學危機〉（The Statistical Crisis in Science），今天要討論的主要內容，包括 p 值的真正的意義，以及大家如何誤用，換句話說就是：p 值到底是什麼？它又不是什麼？
