真的超好笑，不懂還要繼續裝懂...
就用你的例子好了，假設安慰劑有效應
對照組10%, 實驗組20%
那不就讓目標藥物原本被評估的20%效應，降低到20-10=10%..
應該是縮減而不是放大....
「藥雖然有效，但是實際上只是增加了10％，安慰劑效應讓藥效看起來變得更大。實驗的
目的即在於瞭解藥物的真實效果。」
上面這段搞笑文字是你寫的，不是我寫的...XD
說真的，你真的不懂什麼叫做雙盲試驗，
具有安慰劑效應，反而讓實驗藥物結果趨於保守，
而不至於錯誤的放大藥效，錯誤上市...
※ 引述《monopoliest (中肯無益於中出)》之銘言：
: 真的超好笑，拼命想轉移話題到用詞上。
: 最簡單的解釋，兩組都有安慰劑效應。在我原本的例子裡：
: 對照組：（只有安慰劑效應）：10％
: 實驗組：（包含藥效與安慰劑）：20％
: 我的說法是兩者相減，才知道藥效的真正效果。這是我在註釋裡首先解釋的概念。
: 但是要在總體實驗數據中進行區分對照組和實驗組，必須要經由解盲的過程。在我
: 舉的例子中，當實驗組和對照組混合，且裡面的數量是一比一時，那整體數據呈現的
: 可能是15％的效果。
: 接下來的一段我說的是，有一種情況不需要經由解盲過程，只要看整體的數據，就
: 可以得知實驗的大概成果。這個情況就是整體數值太低了，低到無法貼補安慰劑效應
: 理論上要帶來的後果。我在數值上拿8％～9％來說明，也就是說：
: 對照組：（只有安慰劑效應）：8％～9％
: 實驗組：（包含藥效與安慰劑）：8％～9％
: 這樣子藥效根本為零，甚至要考慮負的情況。
: 我前一段談的是單一組別的情況，但我下一段是談整體數據。主詞是不一樣的。
: : 你要講安慰劑效應，應該先懂什麼叫做安慰劑，
: : 服用安慰劑的是哪一組，再來發言比較不會讓人知道你不懂
: : 另外，當新聞媒體報導"個案發展未達預期數量"時，
: : 兩組的服藥早就結束了，何來影響療效的評估，你馬郝啊.....
: 你喜歡怎樣去貼我標籤，是你的自由。但是請不要用這種方式逃避原文的主題，也
: 就是高層已經在解盲前偷偷倒賣股票這件事。
標籤是你自己貼的，你少在不懂的東西上面裝中肯評論，比較不會出事被戳破
另外浩鼎高層偷倒股票，比較可能發生的是中間有人獲得了中間的數值資料，
在解盲公司結果出來前就獲知數據。
安慰劑效應屬於正常的科學計算範圍，是你傻傻的把他跟倒股牽連必然關係，
這是你的問題，不是我的問題