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更进一步地说，就算不是父母影响的问题，长时间玩暴力游戏的孩子确实比不玩暴力游戏的孩子犯罪率高，那么对游戏进行限制是否能够阻止少年犯罪，结果仍然无从得知。
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之所以这么说，是因为即便没有游戏的影响，人类本身也有“暴力倾向”的存在。那些“暴力倾向”严重的孩子更喜欢玩暴力游戏，并且容易进行犯罪活动，这种因果关系或许才是最正确的。在这种情况下，虽然看上去少年犯罪者玩暴力游戏的时间更长，但是对游戏进行限制仍然无法控制儿童的暴力倾向。也就是说，即便没有暴力游戏，他们仍然会犯下同样的罪行。
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用统计学的方法让数据分析更“公平”
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那么，统计分析就真的毫无作用吗？
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答案当然是否定的。不管是少年犯罪与游戏时间的数据，还是广告认知与购买率的数据，只要能够从这些现有的数据中找到那些并不属于误差的准确区别，就可以将其作为非常宝贵的假设依据。快速且准确地提出这种有根据的假设，才是统计学在现代最重要的意义，比永无休止的会议和毫无意义的争辩要强上百倍。
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但是，仅凭着这一阶段得到的假设是否能够创造价值还不确定。不过，我们可以更进一步地对这个假设是否正确进行实际验证。根据不同的验证方法，我们可以在不同程度上了解到假设的准确性，这也是统计学的重要作用之一。
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虽然我们之前说过，通过适当的比较找出有意义的区别就能够发现秘籍，但仅凭一时的数据是无法搞清楚因果关系的方向的，实际上进行比较的两者并非处在同样的条件下，也就是说并不“公平”。
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比如，刚才提到过的暴力游戏与少年犯罪之间的关联性，将“其他条件完全相同，只有是否接触暴力游戏这一点有所区别”的两者进行比较，才是最理想的状态。
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但实际上，接受问卷调查的对象，“其他条件”可以说完全不同。玩暴力游戏的孩子和不玩暴力游戏的孩子之间，正如之前提到过的那样，包括他们的父母性格和思维方式在内的家庭环境等因素可能都不同，而且孩子本身的心理倾向可能也有区别。
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统计学针对这一问题，大体上有两个解决办法。
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一个方法是针对父母性格、家庭环境以及本人的心理倾向等“相关条件”进行后续的追踪调查，利用统计学的方法，至少在进行比较的条件上实现“公平比较”。
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另一个方法是在选取数据的时候就“准备好公平的条件”。比如说在教育学领域，经常会选取双胞胎作为试验对象，就是因为他们的遗传因素完全相同，可以进行公平比较。但就算不用如此苛刻的条件，我们同样可以进行“公平比较”，在下一章中我就将为大家介绍费希尔这一彻底改变了科学哲学的历史性发现。
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虽然将人类作为试验对象感觉上好像有些难以接受，但只要在伦理上多加注意就不会造成恶劣影响。像这种利用统计学的方式证明“什么是最正确的方法”的形式，已经被广泛应用于经营、医疗、教育，甚至全世界所有的领域。
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只要利用适当的方法进行实证试验，就能够最大限度地保证比较的公平性。医疗领域的新款药品和新的治疗方法，如果没有适当的实证试验就无法获得各国政府的批准与认可。为了获知人类目前所能够了解到的最正确的真理，利用统计学进行适当的实证试验可以说是必不可少的过程。
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看穿一切数字的统计学 第四章 最强的统计学武器：随机对照试验
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14 先放牛奶还是先放红茶？
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正如前文中说过的那样，只对片面的数据进行交叉表统计，就连“因果关系的方向”都难以确定。
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之前提到过的暴力游戏的游戏时间与犯罪率之间的关系，即使这两个项目在统计学上显示出非常明显的相关性，但究竟前者是后者的原因，还是后者是前者的原因，抑或其中没有显示出来的第三者（比如家庭环境的影响和本人的暴力倾向等）对其两者产生了影响，这些仅仅通过单纯的交叉表统计和p值是无法确定的。
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不过，这只能说通过片面的数据，或者说只进行简单的统计分析，无法确定。如果仔细地选取数据，或者采用更加缜密复杂的分析方法，那么即便无法得到完美的答案，也可以找出原因和结果，甚至能够分析出结果。如果对“原因”进行控制的话，又会出现怎样的“结果”？
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特别值得我们关注的，应该是“仔细地选取数据”的方法。具体来说，就是近年来网络上十分热门的“A/B测试”，同时也是被统计学家们称为“随机对照试验”的方法，让我们围绕着它来进行分析，看看它究竟有多么强大。
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