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说句题外话，我有一位朋友是统计学家，这辈子他就谈了一次恋爱并且和唯一的恋人结婚了。对于这位朋友的恋爱经历，我们充满敬意地评价为“无法进行统计学分析”。因为只有唯一的数据，既没有误差也没有标准偏差，只有唯一的平均值，既是最大值，也是最小值。统计学对此毫无办法。
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还有另外一个“现实”之壁，那就是无法对随机化的条件进行控制。比如说，想要验证“经历过大地震的员工的意志力更强”这个假设，可是人类并没有控制地震的技术，所以别说随机化了，就是任何试验都没办法进行。
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如果这个验证请求来自一家除了东京之外没有任何分公司，而且也基本没有出差任务的公司，即便拥有控制地震的技术，也没办法进行试验。因为一旦在东京引发了大地震，那么所有人都将无法避免地被卷入这场灾难之中，包括随机化在内的一切也都会随之灰飞烟灭。
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“伦理”之壁
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上述那个大地震的试验，又引出了“伦理”之壁的重大问题。
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即使想要了解员工的意志力，相信也没人会故意破坏自己的公司大楼让员工受重伤。而且就算“这项试验成功的话，会在今后的地震中拯救更多的人”，也没人会为了一个不确定的“将来时”，而让当下出现伤亡。
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如果是以公正论而闻名的桑德尔教授，或许会对此进行更加深入的探讨，但那样的话本书就跑题了，所以在这里我们只介绍在统计学家之间达成共识的伦理底线。
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1. 因为随机化而造成的状况，全部或者其中之一明显有害（或者有极大的可能性带来危害）的情况下不可行。
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2. 就算没有明显有害的情况，但是有在事前就知道明显不公平的情况也不可行。
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第一种伦理底线是连小学生都明白的道理，即“不能做坏事”。明知道是坏事还要继续进行的试验，就好像纳粹的人体试验一样，是绝对不被允许的。
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比如，吸烟究竟是不是导致肺癌和心脏病的罪魁祸首，对于这个问题，历史上没有进行过任何随机对照试验，而且我可以肯定地说，只要人类的伦理常识不被颠覆，今后也绝对不会针对这个进行任何的随机对照试验。
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所以，在没有进行随机对照试验的前提下，不管搜集多少数据和实例进行统计分析，都只能得出“吸烟与肺癌和心脏病有关”这样一个结果。如果特意进行随机对照试验且证明了吸烟有害健康，那么试验的过程一定超出了伦理所允许的范围，科学家们必然会受到良心的谴责。
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第二种相对于第一种来说没有那么严重，比如在没有特殊原因的前提下对随机半数的国民进行减税，或者对随机半数的癌症患者给予治疗的特效药。不过，这种行为反过来看，就是“对另外一半人明显的不公平”。这一点在特别要求公平性的行政举措上更为明显。
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但是，有些情况虽然乍看上去“对一方特别有利”，但因为无法通过统计学充分证明，所以“实际上不知道究竟对哪一方更有利”。在这种情况下，就可以进行随机对照试验。
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美国就曾经对实施的政策进行过随机对照试验。
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给一部分贫困家庭发放补贴券。
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对一部分失业者给予寻找工作和面试方面的指导。
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给一部分低收入者基本生活保障（收入达不到最低生活标准时，政府补贴差额）。
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上述这些事例乍看上去都是对低收入者和失业者给予帮助的举措，但因为有议员提出“不但无益反倒有害”的反对意见，所以政府对进行随机对照试验下达了伦理上的许可。
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试验结果表明，即便通过经济补贴使贫困家庭摆脱恶劣的处境，但是贫困家庭中孩子的学习成绩和犯罪率仍然没有任何改善，甚至对男孩子还会产生不好的影响。
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在综合分析了到目前为止的研究结果与议员提出的意见之后，美国政府每当面对“乍看上去很有利，但实际情况并不明确”的提案时，都会进行随机对照试验。具有重大社会意义的随机对照试验，还会得到特殊的财政预算以及伦理许可。不得不说，美国的这种做法是非常值得我们学习的。
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“感情”之壁
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但是，对实际上不知道究竟对哪一方更有利的问题进行随机对照试验的行为，即便在科学和伦理上得到了允许，我们仍然难以避免参加试验的人会有“靠碰运气决定自己命运的事情真是讨厌”之类的想法。这就是最后的“感情”之壁。
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比如，之前提到的对贫困家庭提供经济补贴的政策，虽然已经通过随机对照试验的结果证明了其“整体倾向明显有害”，仍然难免有人产生“我们家不会出现那种情况，所以不要找借口，快把补贴给我”，或者“只有一部分家庭能够得到补贴太不公平了”之类的反感情绪。
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不管是社会保障制度、医疗制度还是教育制度，只要坚持进行随机对照试验，一定能够在将来使社会变得更加美好。可是，总会有制度的受益者或者相关人员产生“擅自做出这样的决定真是让人难以接受”，或者“搞不好以后自己会吃亏，那可不行”之类的想法，这些强烈的抵触情绪，实际上也是伦理上应该考虑的问题。
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