當然我們不能否定統計數據的參考價值
但是強調統計結果所衍生的結論一定正確
這在科學上就是"過度解讀"
我簡單以下圖做例子
https://3.bp.blogspot.com/-2NdncaBjUqc/VwcPTq0eYSI/AAAAAAAHRtM/gAeiD9S0Wx8/s0/phpA5SbOb
如果你解讀成
二氧化碳的濃度變化導致全球氣候變遷
太陽輻射強度近乎無關氣候變遷
這就是數據過度解讀
在科學上你只能保守解讀成
二氧化碳濃度與全球氣溫變化"相關性較高"
太陽輻射強度與全球氣溫變化"相關性較低"
因為也有可能是全球氣溫變化導致二氧化碳濃度產生變化
說二氧化碳變化影響氣溫變遷
這就是過度解讀所衍生的另外一個問題"導果為因"
但我們因為把近代全球暖化視為真，所以才容易產生謬誤
第二統計學會產生的問題是"無法固定其他變因"
如果你把"出生月分"當作操作便因
那麼其他環境變因就一定要固定
但這是統計學無法做到的部分
統計學可以統計出兩件事的相關性
但是兩件事之間的相關性就一定要靠實驗去證實
如果無法藉由實驗驗證
那麼統計數據就只具參考價值
如果硬是要強調推論結果為真
你除了像科幻片一樣
把同樣的基因複製成不同月份出生的人
然後讓他們從出生到實驗結束
都生活在相同的環境接受相同的教育
吃一模一樣的食物作息都要相同
所以只能說在科學的角度來說
你可以就統計結果提出"假說"
但你要讓世人都接受你的學說變"定律"
就一定要有實驗
就一定要有實驗
就一定要有實驗
然後..................
當別人提出樣本質疑統計數據時
應該是要反思自己的樣本取樣是否有缺點
而不是反駁別人個案與統計結果不能混為一談
最後
我個人相信先天因素所造成的影響
所以我並沒有反對這份論文的意義
但這社會學科論文會有那麼多的爭議
原因如上述