[閱讀筆記] Standard Deviations: Flawed Assumptions... - 第十二章 終極拖延 (The Ultimate Procrastination)

 第十二章  終極拖延 (The Ultimate Procrastination)

死亡凹陷和尖峰／經過進一步研究／午夜的月餅／漫長的告別

1.  巧合的人物和日期，只證明我們花了很多時間尋找巧合，無法證明其他事情。一年只有 365 天，美國有幾千位名人，這意味著許多人將死在特別的日子，或者與其他人死在同一天。我們記住「特別」的死亡日期，沒注意到其他死亡日期。Thomas Jefferson 總統於七月四日去世，這一事實不值得我們注意，但它是無可避免的。

2. Ohio State University 綜合癌症中心統計學家和研究科學家 Donn Yang 曾於《美國醫學協會期刊》寫道：「照顧臨終癌症患者的醫護工作者，總是能回憶起那些緊緊把握生命、排除萬難，度過某個重要節日或活動，並隨後過世的人。」 Donn Yang 建議，如果你愛的人得到絕症，而且某個重要活動即將到來，不要碰運氣，現在就去慶祝。

3. 如果你希望展現的是某件事情導致另一件事，你必須遵循統計研究人員以建立的一些規則。群組設計 (group designs) 有四種基本類型，依據設計是否能為因果關係提供強烈的、中等的、微弱的、完全沒有的證據來分類：

群組設計	說明
非實驗設計	「完全沒有」提供因果關係證據。 此設計通常僅涉及一組人，而統計數據被用來描述母體或展現變數間的某組關係。
前實驗設計	提供「微弱」的因果關係證據，未具備實驗組或控制組的比較。 先給一組人 pretest，然後對他們做些事情，再給他們post-test，看分數是否改變。
準實驗設計	提供「中等」的因果關係證據 基於現實考量，「缺乏隨機分派之要件」，僅具備實驗組和控制組以及前測後時間點的測量，即為準時驗研究設計。 由於分組不是隨機指派，這些群組可能在一些位測量的變數上彼此不相等，而那些可能是我們所找到的任何差異背後真正的原因。
實驗設計	提供「強烈」的因果關係證據。 具備實驗組和控制組、前後測時間點的測量以及隨機分派。例如，藥物研究，其中所有的參與者都是隨機得到要測試的藥物、比較藥物或安慰劑。

4. 研究結果的有效性考量 (validity concerns)：

有效性考量	有效性問題
統計結論有效性 (statistical conclusion validity)	變數間有關係存在嗎？
內部有效性 (internal validity)	這個關係是一種因果關係嗎？
建構有效性 (construct validity)	這個因果關係存在於你相信應受影響的變數間嗎？
外部有效性 (external validity)	這因果關係到處都有且會影響到每個人嗎？

1. 看上去天馬行空的理論，你應當抱持謹慎的懷疑態度。留意不自然的資料分組，留意研究人員僅提到部分經篩選的統計檢驗。