P值的悲劇及社會科學的未來
除非是唸科學史,大部份的物理學家不會去唸牛頓的「自然哲學的數學原理」,也不會去唸愛因斯坦的相對論原文,但他們都懂牛頓力學,也多少對相對論有了解。這是科學演進的過程,後進科學家的發展是奠基於前人的貢獻。除了很少數時刻的「典範轉移」,科學都是線性發展的。就算典範轉移,牛頓力學被愛因斯坦相對論挑戰,地球內的物理學,多半用牛頓還是可以通的。因為經歷「窮盡假說,實驗求證,一一駁斥」的過程後,剩下的就是具有「可複製性」的科學理論,不管誰來講,誰來做實驗,都八九不離十。有這些一代往一代上加灌水泥、打地基的過程,我們才有今日這麼多了不起的科技產品、科學知識。
但社會科學不是這樣,唸社會系一定要你讀韋伯、巴爾扎克,唸政治系一定要你讀霍布斯、孟德斯鴆,而號稱最接近自然科學的經濟學,又經常有人要你唸馬克斯、史密斯和凱因斯,讓我的頭都快爆掉了。各說各話,一天到晚讀原典的社會科學家,為了讓自己看起來更像科學家,開始弄數據,結果弄出心理學家那些p值的悲劇,不管是不是一百個大p值中勉強找出一個小p值,追求p值,根本就是本末倒置了。社會科學作為「科學」的問題才剛開始而已。
所謂的p值,大多來自迴歸分析。以心理學家Daniel Kahneman最近批判的priming研究為例,我可以稍微講一下,p值最大的問題在那裡。一個有名的priming研究是這麼說的,讓一群學生作智商的測驗,但在測驗前,一組學生給看教授的照片,另一組則看足球流氓的照片,結果看了教授照片的學生,成績比較高。簡單的迴歸分析結果大概是這樣作的
IQ = A + B*提示照片
p值就是研究B這個係數有沒有統計上的顯著意義,p越小越好。大部份的研究學者,都知道相關性不等於因果關係,所以不會說「看了照片造成智商提高」,而會說,「看何種照片,與智商成績有相關性」。但這樣的解釋也還是錯的。因為還有很多其它的變數沒有顯現在上面的式子裡,也許那群看教授照片的學生智商本來就比較高,也許他們在冷氣比較強的教室受測,也許主測者在當場講了什麼話,影響受測者情緒,什麼可能都有,而且不管變數控制的再好,都沒有辦法完全排除其它的因素。這也是這個有名的論文,沒有辦法複製的主要原因,換了人來做這實驗,就得到不一樣的結果。
自然科學家對付變數控制的方法是對照實驗,同樣的樣本,施與不同的實驗程序,得到不一樣的結果,那結果是實驗程序造成的可能性非常大。而且自然科學可以相對容易的控制樣本和外在條件,所以A做得出來,B和其它人都做不出來,A的結果不可靠的可能性很大。自然科學家造假的情況當然會有,但因為線性發展的原因,結果沒辦法複製,就不可能是未來研究的基礎,科學家只能不斷地推敲錯在那裡。之前小保方晴子的案子,許多人說是科學研究的悲哀,但我反而認為是自然科學之所以為自然科學,之所以能推進人類知識,就在於類似小保方這種突破性的成果不斷地被挑戰的過程。
那社會科學家呢? priming的實驗沒辦法被複製,心理學家怎麼看待呢? 研究方法不同嘛,就算結果不同,也還是有參考價值嘛。反正你不能複製結果,那是你有問題,我論文已經出了,我又沒造假,你拿我怎樣? 再吵就傷和氣了,不然你再出篇相反結果的論文,也可以呀。
有不少社會科學家,看著這種結果,就說,「所以定量研究是屁,定性研究才是真理」。但我覺得所謂的定性分析,寫寫幾個案例就當成真理,正是社會科學宗教化的罪魁禍首,正是讓社會科學變成偽科學的元兇。量化不可靠,定性研究各說各說變笑話,我逐漸相信社會科學對社會的淨貢獻是負值,家裡有小孩大學要唸社會科學,千萬要三思。
我雖說是經濟學家,但就連經濟學的未來,我都覺得將受到很大的考驗。為什麼,請待下回分解。(系列之一)
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章節一|統計導論與敘述統計
章節二|抽樣、假設檢定與P-值
章節三|迴歸分析
章節四|R語言的基本運用
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