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・2019/05/25
《真的假不了,假的真不了──數據造假前請考慮『機率』》————2019數感盃/高中職組專題報導類佳作
一名在學術期刊等公共平台發表了高達200多篇論文的日本麻醉醫師──藤井善隆,被抓到長期偽造數據,並有高達183篇論文遭到撤稿,且數量仍持續增加。最早開始懷疑藤井數據造假的人之一,英國麻醉師 John Carlisle 觀察了藤井一百多批藥物實驗的數據,並計算了那些數據的隨機分佈,結果發現藤井的數據在統計分析下其實「發生機率極低」。也就是說,藤井的數據雖然看起來漂亮,但實際上卻是「不自然的」。這使我們產生了興趣:我們所認定「正常」、「隨機」的數據,會不會只是我們主觀直覺思考時所產生的假象?然而事實上卻不符合真實機率?
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