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现在大家多少对实证方法的优势有了一些了解，实际上实证方法并不只局限于应用在医学领域。
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比如说，近年来在美国教育界也非常积极地提倡实证方法的重要性，并且开始对基于实证研究的教育方法进行评价。
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其中最具代表性的当属从小布什执政时期提出的《不让一个孩子掉队法》开始的WWC工程。
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在《不让一个孩子掉队法》中类似“针对处于不利状况的学生的教育服务计划，必须根据科学的研究结果进行考虑”和“只有具备科学研究依据的预防年轻人采取暴力行为和吸毒的政策，才会得到财政预算”这样带有同“基于实证研究”相似的说法的的表述总共出现了100次以上。
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为了对基于实证研究的教育程序进行计划和评价，WWC工程将到目前为止所有与教育相关的实证研究全部收集到一起，并且进行了系统整理。研究的结果被公布在互联网上，阐明“什么样的教育方法是科学的”，希望借此提高全美国的教育质量。虽然《不让一个孩子掉队法》这个政策本身褒贬不一，但是将科学的研究方法引入教育领域这件事情，本身却是一件非常了不起的功绩。
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不可思议的是，一旦提到教育相关的问题，就算是对教育一无所知的人也会提出自己的意见和看法。任何一个居住在先进国家的正常人，基本上都接受过某种形式的学校教育，孩子们一出生也要接受教育。
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因此，这些人出于“我接受过教育”或者“我教育过孩子”的个人经验，对教育的优劣做出判断，并且提出自己的意见。还有些人，只是因为在上大学时就当上了律师，或者所有的孩子都进了东京大学，就将其个人经验奉为真理、深信不疑。
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究竟什么样的教育方法才是最好的，对于这个问题的回答也与医疗问题一样属于充满不确定性的领域，因为受教育者的特性和能力以及周围的环境都会对最终的结果产生重要影响。当自己生病的时候，想必没有人会马上去找百岁老人询问长寿的秘诀吧？可是，那些为孩子成绩烦恼的家长，却争先恐后地购买将所有孩子都送进东京大学的老年人所写的个人经验，会出现这种现象难道大家不觉得很莫名其妙吗？
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比如下面这些情况：
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让教师根据学生的成绩进行竞争，教师奖金的发放也与成绩挂钩。
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孩子在念小学之前就接受精英教育，一定会培养出天才少年。
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在数学教育中，更多地使用计算机就可以进一步提高教学效率。
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不管是教育学者还是教育家，甚至普通的老百姓都纷纷提倡这些建议。但实际上，要想知道这些建议是否真的正确，最终还是要靠数据和统计学的力量进行判断。
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顺便说一下，对于“教师奖金的发放与成绩挂钩”这一建议，2006~2009年在美国纳什维尔的许多公立学校中，有人以2.4万名学生以及3 000名教师为对象进行了数据采集。结果显示“在统计学上看不出有任何的改善，甚至有不好的影响”。
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关于早期精英教育，有人在美国纳什维尔的公立学校中选择了4 700名3~4岁的孩子对其进行读写和算数的早期教育，结果显示在3~4岁这个年龄段的孩子读写与算数的成绩确实高于同年龄段的其他孩子，但是到小学1年级进行的追踪调查却发现两者之间的成绩差已经消失。
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使用计算机进行教育，是上述3个建议中唯一有希望的，与接受传统教育方法的学生相比，使用计算机学习的学生的数学成绩有明显提高，这一点在统计学上也已经得到了明确的证实，有一个被称为“我可以学习”的项目就是最好的例子。
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当然，美国人研究的结果是否放之四海而皆准还需要进一步讨论，但是能够对假设的教育方法进行是否行之有效的判断，正是统计学的作用所在。
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任何领域都需要统计学思维方法
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不只在教育学方面，从心理学方面、社会学方面、自然科学方面来说，只要是需要对假设进行验证的时候，都需要利用统计学的知识选取适当数据且进行分析。
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有一部叫作《点球成金》的电影，里面展示了如何运用被称为“SABER metrics”的棒球记录统计学思维方法，使一个平民球队在大联盟中取得季后赛胜利的故事。除了棒球之外的其他各项体育运动，也纷纷开始了对数据进行分析并以此取得胜利的尝试。
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另外，在经济学中，多年以来都是以几个假设条件（假设人类采取理性的行动、假设交易成本为零）为基础通过理论思考数据模型，但是在利用电子设备收集整理过去几百年间各国的经济相关数据（性别、年龄、人口、国民收入、储蓄额、物价等）之后，我们终于可以通过统计学的分析来对诸如“如何对是否出现经济增长进行说明”这样的问题给出明确回答。
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经济增长中最重要的一点当属“技术的进步”，而技术的进步则要依靠教育水平和技术开发，是否能够将经济增长的成果适当地分配给开发者，则基于“社会制度”（比如说一些优惠政策）。相反，天然资源的有无则与经济增长的关系并不密切。这一点，是在进行数据整理和统计学分析之后，才初次被世人所了解的事实。
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当然，经营管理、市场营销、改革创新等营销领域的内容也不例外。
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“好的领导力和坏的领导力区别在哪里？”
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“怎样才能够划分出最有潜力的市场区域？”
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