活躍星系核
・2019/10/18
不只是學術研究，我們常常會用「統計數據」來作為觀察世界的佐證，但我們在看待數據時要非常小心，因為詮釋方式的不同，其「統計學」所呈現出來的結果，有時候反而可以誤導別人。不信？就讓我們用一些例子，來看看「數據統計」有時不是我們想的那樣。
數感實驗室
・2019/05/25
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？