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在由于伦理或感情无法进行随机化的以人类为对象的领域，可以使用流行病学的方法论。这种方法同样可以应用在教育、政策以及经营等许多领域。
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这两者共同的思考方法，都是为了寻找对最终结果产生影响最大的“原因”。反过来说，只要找到了基于p值的“原因”，甚至连估计值的“国民适应性”这一社会调查领域的统计学家们最重视的要素，都显得不那么重要了。
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比如说，吸烟是否影响身体健康，流行病学家和生物统计学家最关心的是准确无误的结论，至于吸烟会缩短寿命8年或10年，对他们来说并不是那么重要。另外，如果老人吸烟会缩短寿命10年，年轻人吸烟会缩短寿命15年的话，还要考虑交互作用的问题，因为如果“只限定在年轻人的范围内”就有可能出现“吸烟延长寿命”这一完全颠覆结论的交互作用结果。但不管怎样，既然吸烟对健康有非常不好的影响，那么首先降低吸烟率才是正确的选择。只要能够做出这样的判断，在某种程度上也算是令人满意的结果了。
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因此，生物统计学家和流行病学家，并不十分拘泥于“全国的随机样本”。如果出现极端的数据偏差，比如想要对全体国民的因果关系进行讨论时，结果却只收集到了医生的数据，或者只收集到了高中生的数据，即便在这种情况下，也只是加上“此结果是以偏向于医生群体的数据计算得来”这样的注释后正常发表。
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另外，在一篇内容严谨的论文中一定还会有类似这样的说明，“是否适用于其他群体尚不明确，应用时需要注意”，或者“今后还将继续研究其他群体是否具有相同的关联性”。
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在流行病学和生物统计学中，要想从全体数据中获得充分的随机样本，必须花费大量的成本和时间。由于这一现实条件的制约，所以才诞生了上述思考方法。
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假设现在日本出现了死亡率为50%的可怕传染病，并且已经造成3万人死亡。此时，必须立即通过流行病学的方法找出死亡的原因。但是，感染人数和死亡人数尚且不足日本人口总数的0.1%。也就是说，从日本全体国民中随机选出1万人，只能从中找出几个感染者，而且其中的一半人还因为死亡而无法进行调查。这样的话完全无法进行任何分析。
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那么，我们可以只以感染者作为对象进行抽样调查。可是，这需要我们拥有全部感染者的名单，否则也无法进行抽样调查。在这种情况下最好的选择是，首先对眼前的感染者数据进行全面分析，也就是前面提到过的思考方法。
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统计学家们永无休止的争论
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所以，流行病学家和生物统计学家们，相比“通过抽样调查得到的正确估计值”更加重视“通过随机化做出的适当判断”。而那些接受以社会调查为中心的统计学教育的人（或者说对统计学一知半解的人），常常会提出“没有随机抽样调查的结果都不准确”，结果双方就会陷入永无休止的争论中。场面大概会像下面这样。
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“没有对全体国民进行随机抽样调查，所以你的结论不准确。”
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“虽然分析的只是年轻人的数据，但是只要年龄与吸烟的危害之间没有太强的交互作用，吸烟对身体有害的这个结论是不会改变的。”
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“可是，交互作用究竟是否存在，我们并不能够确定啊。”
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“那么，你说老人吸烟对身体有益的说法有什么证据吗？”
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“没有，可这并不能证明吸烟一定对身体有害。”
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“所以，我说了这次的研究主要偏向年轻人群体的数据，今后还将对其他年龄段进行研究。”
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“那你为什么凭借这个片面的结果就确定了吸烟有害呢？”
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“所以，我不是说过，只要年龄与吸烟的危害之间没有太强的交互作用，吸烟对身体有害的这个结论就不会改变的吗？”
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虽然针对社会调查领域的“数据缺失”，可以使用流行病学的方法来进行补充，但这种补充方法对于社会调查领域的统计学家来说，只不过是“竭尽全力进行随机抽样调查后的最终手段”，因为他们对没有进行过随机抽样调查的数据本身毫无好感。
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所以，当这两者进行讨论的时候，流行病学家和生物统计学家心中常常会想“这群家伙不管推测出多么正确的数据，只要没有进行关联性分析就没有任何意义，真是太可怜了”。而社会调查领域的专家则很生气地认为，“这群家伙明明只有一些片面的数据，还摆出一副了不起的样子”。
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要说他们两者之间究竟谁是正确的，实际上只是研究学问的角度不同而已，谁都没有对错。而对我们来说，最重要的还是根据不同状况选择最适合的思考方法。
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25 发明“IQ”的心理统计学
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IQ（智商）测试这一衡量智商的标准就连小学生阅读的漫画中也能看到，但实际上，很多人却并不知道这一指标的具体含义。
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当我们在虚拟世界中描述一个“IQ很高的角色”时，经常会说他“脑子反应很快”，或者“脑子很聪明但性格有缺陷”，大概这就是现实中人们对IQ的印象吧。爱因斯坦的IQ数值是人们津津乐道的话题，也有人认为人类的价值可以用IQ来进行衡量，或者IQ测试是导致歧视的根源等。而在此之前认为强调EQ（情商）比IQ更重要的书籍十分畅销。
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