醫學界出現過失 一場流行病爆發…接種疫苗的兒童和沒接種的皆沒感染

小朋友接種疫苗示意圖/ingimage
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其中一個值得留意的例子,和前幾年對小兒麻痺症( polio,又稱脊髓灰質炎)進行的疫苗研究有關。就醫學實驗來說,這項研究是個令人印象深刻的大規模實驗:在實驗社群中,有450名兒童接種了疫苗,當作對照組的另外680名兒童則沒有接種疫苗。

不久後,該社群遇上了一場流行病的爆發。根據醫療人員的檢驗,接種過疫苗的兒童中,沒有任何一個感染小兒麻痺症。不過,控制組的兒童也通通沒有感染小兒麻痺症。

實驗人員在規劃此研究時,忽略或不理解小兒麻痺症的發病率很低。按照一般比例,在該實驗的社群規模中,預計只會有兩個病例,因此這個實驗打從一開始就註定毫無意義。若想要取得具有任何意義的結果,參與實驗的兒童數量得增加到15至25倍。

然而,不是只有醫學界會出現這種過失。公眾壓力和草率的新聞業常會帶來未經證實的治療方法,在醫療需求極高且統計背景模糊的狀況下尤其容易如此。

本文出自《統計操控的真相與謊言》
本文出自《統計操控的真相與謊言》
數年前十分受歡迎的流感疫苗,和晚近出現的抗組織胺藥物就是例子。這些不成功的「治療」之所以會受歡迎,很大的原因在於疾病本身的不確定性,以及邏輯上的缺陷。若你願意給你的身體一點時間,它甚至能自己治癒感冒。

你要如何避免被沒有真正結論的結果所愚弄呢?難道每個人都必須成為統計學家,自己研究原始數據嗎?其實事情沒有那麼困難,你只要運用一種容易理解的顯著水準(significance)測試就可以了。

這種測試是一種簡單的方法,能讓你了解自己看到的數字,代表的是真實的結果,而非偶然製造出來的表象。

顯著水準是一個不存在的小數字──這是因為提出該數據的人認為,身為非專業讀者的你不會理解何謂顯著水準;又或者提出該數據的人想要證明某種特定觀點,而他們認為你理解何謂顯著水準,所以不願寫出這個數字。

(本文出自《統計操控的真相與謊言》,作者:德瑞爾.赫夫 譯者:聞翊均)

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