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如何“科學”地證明一個不靠譜的觀點
本文作者：雲無心 2013-7-10
最近，澳大利亞有人發表了一項研究，結論是“轉基因飼料明顯增加了豬出現嚴重胃炎的比例”。正好中國新批准了三種轉基因大豆的進口許可，一時間人心惶惶。很快有專業人士指出，這項研究雖然看起來很“科學”，但是從實驗設計到資料分析都存在漏洞，結論完全靠不住。
在具體分析這項看起來很“科學”的不靠譜研究之前，我們先來舉個例子，說明如何“科學”地證明一個不靠譜的觀點。
假設學生們每週上一次體育課，現在我們來證明“星期二上比星期三上更有利於健康”——要想證明“星期三比星期二更有利”也沒問題，“不靠譜結論”自然是怎麼說都行。
既然是科學實驗，自然是要找兩組人來比較，比如某年級的兩個班，A班星期二上，B班是星期三上。然後確定檢測指標，開始的時候當然不知道“應該”檢測什麼指標，於是實施“打棗攻略”——不管有棗沒棗先打一杆子再說。也就是，盡可能多地檢測學生們的各項身體指標，比如身高、體重、脈博、肺活量、腰圍、腿圍等等，以及各項運動成績，比如短跑、長跑、調高、跳遠、舉重等等——基本原則就是“只要能想到的，都去測一下”。經過一學期之後，把這些參數再測一遍。學生們在長身體，測量出來的數值總是會有變化，而且每個孩子的變化情況各不相同。
接下來，就是關鍵的“資料分析”了。把各個參數的變化計算出來，比較兩個班孩子的變化情況。一般而言，各個指標的變化都是有高有低。統計學上要計算平均值和標準偏差，來衡量平均值的差異是不是“真的”不同。一般而言，多數指標的差異不具有“統計學意義”——也就是說，雖然不同，但是小於孩子之間的正常偏差。只有差異很大，不能用“正常偏差”來解釋，才說明是“有統計學差異”。如果資料“有統計學差異”，在科學上就認為是所考察的變數導致的。在這裏，所考察的變數是“哪一天上體育課”，而其他的變數，理論上兩個班的情況是“一樣”的。
因為測的參數很多，就可能有一項兩項參數出現“統計學差異”，而且是A班比B班好。於是，你就可以得出結論“星期二上體育課使得學生的XX指標提高更多”。
如果每項指標都沒有統計學差異，該怎麼辦呢？你還可以把孩子們分開，比如分成男生和女生、高個子和矮個子、家境富有和家境一般、成績好和成績不好等等類類別，分別比較，沒准就能找到有差別的組了，於是結論就變成“星期二上體育課有助於某類學生XX指標的提高”。
如果這也還是不行，或者結論是相反（即“星期三比星期二更好”），也沒有關係。忘掉這次比較，另外找兩個班，從頭再來。只要做得足夠多，就總能找到符合要求的。最後，反正只報告“成功證明”的這一組實驗，沒人追究你之前有多少次“不成功”的實驗。
這樣的研究當然很胡扯，但如果寫成論文，卻完全符合“科學論文”的特徵。而澳大利亞那個轉基因飼料與豬胃炎的例子，就是這樣的一種思路。實際上，實驗中兩組豬出現胃炎的比例並沒有明顯差異，都非常高。作者又把胃炎分成“輕度”“中度”和“嚴重”三個類別，終於在“重度胃炎”類別中找到了符合目標的“差異”。實際上，還有一個“心臟異常”的指標，轉基因組的發生率只有非轉基因組的一半——雖然這個差別沒有統計學意義，但如果也搞一個類似的分組，那麼很可能就可以得出“轉基因飼料降低心臟異常率”這個作者不想要的“結論”來。
那篇論文的問題還不止於此。為了考察轉基因飼料對豬的影響，兩組豬的飼料除了是不是轉基因之外，不應該有其他不同。而在實驗中，轉基因飼料中檢測到了黃麴黴毒素，而非轉基因飼料中沒有。此外，轉基因飼料中的總伏馬黴素含量是非轉基因飼料中的2.5倍。不管這種差異跟結果胃炎是否有關，它說明兩種飼料除了是否轉基因的差異，還存在其他不同。這就類似於，讓A班的體育課內容跟B班不一樣，那麼即使後來真的出現了統計學差異，也不知道是“哪天上課”導致的，還是“上課內容”導致的。
除了這項研究，還有很多證明“轉基因有害”的研究，比如法國研究人員證明“轉基因飼料增加老鼠腫瘤”的實驗。但迄今為止，每一項這樣的研究都被指出各種各樣的漏洞。實驗設計和資料分析的漏洞，對於科研人員來說，是僅次於偽造資料的嚴重指控。為了維護自己的學術聲譽，面臨這樣的指控時，科研人員需要做的是糾正這些漏洞，重新進行實驗，用無可挑剔的實驗和資料來為自己正名。但是，這些證明“轉基因有害”的研究，沒有一項進行了這樣的跟進——最可能的解釋就是：研究者知道自己的結論不可靠，沒有勇氣去進行正確的實驗；或者糾正錯誤進行了實驗，但是得不到到當初的結論，於是沒有勇氣發表正確的實驗結果。
如果要考察藥物或者食品添加劑的安全性，那麼動物實驗是一個很好的工具。因為藥物和食品添加劑沒有營養價值，可以用幾十上百甚至更高倍數的劑量去餵動物，這樣很容易看出它們的毒性，從而找出“不導致危害的最大劑量”。在這樣的試驗裏，其他因素的影響就遠遠小於藥物或者食品添加劑的影響。在動物身上找到了“不出現危害的最大劑量”，再除以幾十幾百倍的安全係數，就可以相當安全地用到人的身上。
但是，食物必然受到食量的限制，不可能給動物大大超過正常食量的劑量。所以，即使食物有輕微、慢性的危害，也會被其他影響因素掩蓋，而難以體現出來。倒是其他的干擾因素，可能讓本來無害的食物出現“有害”的假像。而如果食物有嚴重的危害，那麼不用動物實驗，成分分析可以很容易地發現了。
因為這樣的原因，國際食品法典委員會的轉基因食品風險評估指南中，並沒有把動物實驗作為安全審核的要求。相反，對於要想要進行的動物實驗，明確指出需要“設計嚴謹”。
為了你和你的家人, 請不要再吃麵包了
本文作者：雲無心 2013-7-10
最近，澳大利亞有人發表了一項研究，結論是“轉基因飼料明顯增加了豬出現嚴重胃炎的比例”。正好中國新批准了三種轉基因大豆的進口許可，一時間人心惶惶。很快有專業人士指出，這項研究雖然看起來很“科學”，但是從實驗設計到資料分析都存在漏洞，結論完全靠不住。
在具體分析這項看起來很“科學”的不靠譜研究之前，我們先來舉個例子，說明如何“科學”地證明一個不靠譜的觀點。
假設學生們每週上一次體育課，現在我們來證明“星期二上比星期三上更有利於健康”——要想證明“星期三比星期二更有利”也沒問題，“不靠譜結論”自然是怎麼說都行。
既然是科學實驗，自然是要找兩組人來比較，比如某年級的兩個班，A班星期二上，B班是星期三上。然後確定檢測指標，開始的時候當然不知道“應該”檢測什麼指標，於是實施“打棗攻略”——不管有棗沒棗先打一杆子再說。也就是，盡可能多地檢測學生們的各項身體指標，比如身高、體重、脈博、肺活量、腰圍、腿圍等等，以及各項運動成績，比如短跑、長跑、調高、跳遠、舉重等等——基本原則就是“只要能想到的，都去測一下”。經過一學期之後，把這些參數再測一遍。學生們在長身體，測量出來的數值總是會有變化，而且每個孩子的變化情況各不相同。
接下來，就是關鍵的“資料分析”了。把各個參數的變化計算出來，比較兩個班孩子的變化情況。一般而言，各個指標的變化都是有高有低。統計學上要計算平均值和標準偏差，來衡量平均值的差異是不是“真的”不同。一般而言，多數指標的差異不具有“統計學意義”——也就是說，雖然不同，但是小於孩子之間的正常偏差。只有差異很大，不能用“正常偏差”來解釋，才說明是“有統計學差異”。如果資料“有統計學差異”，在科學上就認為是所考察的變數導致的。在這裏，所考察的變數是“哪一天上體育課”，而其他的變數，理論上兩個班的情況是“一樣”的。
因為測的參數很多，就可能有一項兩項參數出現“統計學差異”，而且是A班比B班好。於是，你就可以得出結論“星期二上體育課使得學生的XX指標提高更多”。
如果每項指標都沒有統計學差異，該怎麼辦呢？你還可以把孩子們分開，比如分成男生和女生、高個子和矮個子、家境富有和家境一般、成績好和成績不好等等類類別，分別比較，沒准就能找到有差別的組了，於是結論就變成“星期二上體育課有助於某類學生XX指標的提高”。
如果這也還是不行，或者結論是相反（即“星期三比星期二更好”），也沒有關係。忘掉這次比較，另外找兩個班，從頭再來。只要做得足夠多，就總能找到符合要求的。最後，反正只報告“成功證明”的這一組實驗，沒人追究你之前有多少次“不成功”的實驗。
這樣的研究當然很胡扯，但如果寫成論文，卻完全符合“科學論文”的特徵。而澳大利亞那個轉基因飼料與豬胃炎的例子，就是這樣的一種思路。實際上，實驗中兩組豬出現胃炎的比例並沒有明顯差異，都非常高。作者又把胃炎分成“輕度”“中度”和“嚴重”三個類別，終於在“重度胃炎”類別中找到了符合目標的“差異”。實際上，還有一個“心臟異常”的指標，轉基因組的發生率只有非轉基因組的一半——雖然這個差別沒有統計學意義，但如果也搞一個類似的分組，那麼很可能就可以得出“轉基因飼料降低心臟異常率”這個作者不想要的“結論”來。
那篇論文的問題還不止於此。為了考察轉基因飼料對豬的影響，兩組豬的飼料除了是不是轉基因之外，不應該有其他不同。而在實驗中，轉基因飼料中檢測到了黃麴黴毒素，而非轉基因飼料中沒有。此外，轉基因飼料中的總伏馬黴素含量是非轉基因飼料中的2.5倍。不管這種差異跟結果胃炎是否有關，它說明兩種飼料除了是否轉基因的差異，還存在其他不同。這就類似於，讓A班的體育課內容跟B班不一樣，那麼即使後來真的出現了統計學差異，也不知道是“哪天上課”導致的，還是“上課內容”導致的。
除了這項研究，還有很多證明“轉基因有害”的研究，比如法國研究人員證明“轉基因飼料增加老鼠腫瘤”的實驗。但迄今為止，每一項這樣的研究都被指出各種各樣的漏洞。實驗設計和資料分析的漏洞，對於科研人員來說，是僅次於偽造資料的嚴重指控。為了維護自己的學術聲譽，面臨這樣的指控時，科研人員需要做的是糾正這些漏洞，重新進行實驗，用無可挑剔的實驗和資料來為自己正名。但是，這些證明“轉基因有害”的研究，沒有一項進行了這樣的跟進——最可能的解釋就是：研究者知道自己的結論不可靠，沒有勇氣去進行正確的實驗；或者糾正錯誤進行了實驗，但是得不到到當初的結論，於是沒有勇氣發表正確的實驗結果。
如果要考察藥物或者食品添加劑的安全性，那麼動物實驗是一個很好的工具。因為藥物和食品添加劑沒有營養價值，可以用幾十上百甚至更高倍數的劑量去餵動物，這樣很容易看出它們的毒性，從而找出“不導致危害的最大劑量”。在這樣的試驗裏，其他因素的影響就遠遠小於藥物或者食品添加劑的影響。在動物身上找到了“不出現危害的最大劑量”，再除以幾十幾百倍的安全係數，就可以相當安全地用到人的身上。
但是，食物必然受到食量的限制，不可能給動物大大超過正常食量的劑量。所以，即使食物有輕微、慢性的危害，也會被其他影響因素掩蓋，而難以體現出來。倒是其他的干擾因素，可能讓本來無害的食物出現“有害”的假像。而如果食物有嚴重的危害，那麼不用動物實驗，成分分析可以很容易地發現了。
因為這樣的原因，國際食品法典委員會的轉基因食品風險評估指南中，並沒有把動物實驗作為安全審核的要求。相反，對於要想要進行的動物實驗，明確指出需要“設計嚴謹”。
為了你和你的家人, 請不要再吃麵包了
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