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2012年，《科学》杂志刊登了一项惊人的发现：在求偶期多次遭受雌性果蝇冷落的雄性果蝇会“借酒消愁”。那么，这些果蝇是如何一醉方休的？
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2012年春天，研究人员在权威杂志《科学》上刊登了一项惊人的发现。这项前沿研究表明，多次被雌性果蝇冷落的雄性果蝇也会“借酒消愁”。《纽约时报》头版对这项研究描述道：“这些急于成功的年轻雄性果绳，在面对一群心仪的雌性果蝇时一而再、再而三地遭受打击，结果它们和众多屡次被拒绝的成年男子一样，借助酒精来缓解内心无处释放的欲望。”
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这一研究加深了我们对大脑奖赏系统的了解，从而更好地帮助我们在治疗药物和酒精依赖方面寻找新的治疗方法。一位医学专家将这项研究解读为“回到奖赏回路的起源，探究激发基本行为如性爱、进食和睡眠的原始动力”。
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由于我本人并非这个领域的专家，因此在读到有关果蝇的这项发现时，我的反应略有不同，主要有两点。首先，这篇报道让我回想起我的大学时光。其次，好奇心驱使我不得不问：这些果蝇是如何一醉方休的？是不是研究者们专门定制了一个小型的果蝇酒吧？吧台里是不是有各种各样的果酒以及一只情感丰富的果蝇酒保？背景音乐是美国乡村音乐吗？失意的雄性果蝇们喜欢乡村音乐吗？
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而实验的真相却简单得令人难以置信。一组雄性果蝇可以与正常雌性果蝇自由交配；另一组雄性果蝇所在空间内的雌性果蝇在此之前已经完成了交配，因此它们对雄性果蝇的“猛烈攻势”毫无兴趣。随后，研究人员为这两组雄性果蝇提供了两种喂食棒：一种是普通的果蝇食物——饲料酵母和糖分，另一种是“硬家伙”——除了饲料酵母和糖分，还添加了酒精浓度为15度的酒。那些花了几天时间想要与“性冷淡”的雌性果绳交配的雄性果蝇，显然对烈酒更有兴趣。
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尽管这个实验还存在一些不尽如人意的地方，但得出的结论对于人类来说依然具有重要的意义，实验结果暗示了压力、大脑的化学反应和对酒精的欲望三者之间存在联系。但这样的一个结论并不是统计学的胜利，而是数据的胜利，正是数据让相对基础的统计分析成为可能。这项研究的天才之处在于寻找到了适当的方式，创造了一组性欲得到满足和一组“欲求不满”的雄性果蝇，然后设计了一个能够比较两组果蝇饮食区别的方法。一旦完成了这几个步骤，接下来的数据分析基本上就只有高中科学实验课的难度了。
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数据对于统计学家来说，就像是一个组织有效的进攻锋线面对一个明星四分卫。每一位明星四分卫前面都会站着一群优秀的阻挡队员，虽然他们默默无闻，但没有他们，我们就不会欣赏到四分卫的风采。绝大多数的统计学书籍都想当然地以为读者使用的都是好数据，就像每一本烹饪食谱都觉得你不会购买不新鲜的肉和腐烂的蔬菜一样。即使是最好的食谱，面对变质的食材，也无法“化腐朽为神奇”。数据也是如此，如果基础数据本身就有问题，那么再缜密严谨的分析也是徒劳。
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一般来说，我们会要求数据做3件事。第一，在评价某一大数据构成的人口特点时，我们可能会用到一个具有代表性的数据样本。比如，调查某个领导候选人的民意支持率，我们就需要对一组潜在的选民进行采访，而且他们应该能够代表所在选区的所有选民（必须明确的是，我们并不需要一个代表所有生活在该区域内的居民的样本，而是代表那些最有可能去投票的选民的样本）。统计学最强大的一点就在于，由一个在合理范围内足够大，并且正确抽取的样本推导出来的结论，能够准确地反映整个人口的特点，做到与对全体人口进行普查得到的结果分毫不差。关于统计学的这一神奇之处，本书会在随后的两章里详细解读。
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收集一个人口构成的代表性样本，最便捷的方式就是随机挑选子集（这就是大名鼎鼎的简单随机抽样法）。这一方法的关键在于，相关人口中的每一个人被选为样本的概率必须相同，如果你计划对一个拥有4328名成年人的社区随机抽取100名成年人作为样本，那么你必须保证这4328人中的每一个人都有相同的概率进入最后的100人抽样名单。几乎所有的统计学课本都将其描述为“袋中摸球”，假设在一个大口袋中有6万颗蓝球和4万颗红球，那么从这个大口袋中随机抽取100颗球组成的样本最有可能出现的结果是60颗蓝球和40颗红球。如果我们进行多次抽取，显然每一次的结果会有所不同——有时候是62颗蓝球和38颗红球，有时候是58颗蓝球和42颗红球。但是，出现一个极大偏离原始蓝球和红球组成比例的抽样结果的概率是非常低的。
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必须承认的是，在实际操作中的确存在一些挑战。绝大多数我们所关心的人口组成总是要比一口袋彩球要复杂，如果要对美国成年人口进行电话调查，究竟要怎么做才符合简单随机抽样的定义呢？即使是一个看似简便易行的随机拨打方案也存在着潜在的缺陷，一些人（尤其是低收入者）可能家里没有安装电话，另外一些人（尤其是高收入者）可能更倾向于视频通话，因此这类电话他们会选择拒绝接听。之后的内容中将会介绍民意调查公司在克服这些困难时所采取的策略，以及应对挑战所积累的经验（随着手机的普及，很多挑战变得越来越棘手和复杂）。不管采用什么策略，核心理念就在于：一个合理采集的样本会呈现其背后的人口特点。从直觉出发，就像从一锅汤里舀出一勺进行品尝，如果之前搅拌得充分均匀，那么这小小的一勺汤足以告诉你整锅汤的味道了。
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从统计学教材中，你将会读到有关随机抽样法更为详细的介绍。民意调查和市场分析公司的员工更是不遗余力地投入了大量的时间来研究如何更为经济有效地抽取更有代表性的人口样本。到目前为止，你应该意识到了如下几个重要的点：（1）没有比代表性样本更有用的统计学工具了，统计学要是离了它，马上会黯然失色；（2）获得一个好样本比想象得难，（3）那些耸人听闻的夸张结论，其中有许多都是由于正确的统计方法被应用在了糟糕的样本上，但如果一开始统计方法就是错的，不管样本质量如何，都不会得到应有的结论；（4）样本容量很重要，而且容量越大越好。关于这一点，将会在接下来的章节中具体讲到，直觉可以告诉我们，样本容量越大，那些极端的变量对结果的影响就会越小（一碗汤要比一勺汤更能体现整锅汤的味道）。必须引起注意的是，如果人口组成本身存在问题，即所谓的“偏见”，那么无论样本容量有多大，都无法改变这一“偏见”情况。假设现在你要对美国总统的支持率作一个电话调查，假如你的调查对象只局限于华盛顿的居民，那么他们的意见会跟美国人民的意见有出人，无论你给1000人打电话，还是给10万人打电话，都无法解决这一基础性的问题。事实上，一个存在偏见的大容量样本甚至要比一个存在偏见的小容量样本更具有误导性，因为人们会因为前者包含的样本数量多而盲目“崇拜”其结论。
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我们经常会要求数据做的第二件事是提供比较。新药是不是比原来的治疗方式更有效？接受过职业培训的有犯罪前科的人，再次人狱的可能性会不会比没有接受过职业培训的低？在特许学校上学的孩子在学业上的表现，会不会比在常规的公立学校上学的同龄人好一些？
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在这些例子中，我们的目标在于找到两组比照对象，在保证其基本相似的前提下对其中一组进行“处理”并观察结果。在社会科学的范畴里，“处理”一词的内涵可谓丰富，既可以是遭受求偶挫折的果蝇，也可以是享受所得税返还的工薪族。和其他科学实验类似，我们需要将某个特定的外部干扰或属性隔离开，这正是果蝇实验的精妙所在。研究者们想出了一个方法，设计了一个控制组（参与交配的雄性果蝇）和一个“处理”组（备受打击的雄性果蝇），接下来这两组果蝇在饮食习惯上的区别就可以归因于它们是否遭受过求偶挫折了。
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在自然科学和生物科学领域，处理组和控制组的设计都相对直接。化学家可以通过一支支不同的试管来调节变化，研究反应结果；生物学家通过培养皿也能达到相同的目的。就算是动物实验，在很多时候也比让果蝇喝酒更容易，我们可以将一组老鼠定期放在跑步机上做常规运动，然后将它们放入迷宫中观察其敏锐度，并与另外一组从来没有做过运动的老鼠进行对比。但是，当我们把人牵扯进来的时候，事情就变得复杂了。一个完善的统计分析经常要求有一个处理组和一个控制组，我们不能强制人去做那些实验室老鼠做的事（而且就连让实验室老鼠做这些事都有很多人反对）。年轻时遭受多次脑震荡会在晚年引发严重的神经问题吗？这是一个非常重要的问题，橄榄球运动（以及其他一些运动）的未来有可能会因为这个问题的答案而发生剧变。但这也是一个无法用人体实验来回答的问题，除非我们教会果蝇如何戴头盔，否则我们就必须寻找其他方式来研究头部创伤带来的长期影响。
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在以人为研究对象的实验过程中，一个反复出现的挑战就是如何让控制组和处理组之间只存在一个不同的条件。为此，这类实验所遵循的一条“金科玉律”就是随机取样，即实验对象（可以是人，也可以是学校、医院或任何东西）被随机分配到处理组或控制组。我们无法保证所有的实验对象都是完全相同的，这时，概率便（又一次）成为我们的好朋友。通过随机取样，两组对象的所有相关特性都得到了均匀分配，这其中不仅包括我们能够观察到的特性，如种族、收入等，还包括了那些我们无法衡量或没有考虑到的特性，如耐力、忠诚度等。
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我们收集数据的第三个原因，用我那处于青春期的女儿的话来说，就是“因为所以，科学道理”。有些时候我们面对信息时并没有一个明确的想法，但我们觉得总有一天这些数据会派上用场。这就和犯罪现场的侦探心态是一样的，收集所有可能收集到的证据，以供日后整理出线索和思路。当然，有些证据后来被证明是非常重要的，也有些证据从始至终都没有起作用。如果我们从一开始就知道什么是有用的、什么是无用的，那我们也不必大费周折地作调查了。
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你大概知道抽烟和肥胖是心脏的大敌，但你可能不知道在弗雷明汉（美国马萨诸塞州东部城镇）展开的一项旷日持久的研究弄清楚了它们之间的关系。弗雷明汉位于波士顿以西20英里（1英里约合1609米），是一个郊区小镇，约有6.7万人。在普通人的眼里，这里是波士顿的郊区地带，不仅房价合理，而且距离大名鼎鼎的纳蒂克高级商城很近。但在研究人员的眼里，弗雷明汉是“弗雷明汉心脏研究”的所在地，这可是现代科学史上最成功、影响力最深远的纵向研究典范。
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所谓纵向研究，就是对大量调查对象一生中不同时间点的信息进行收集，比如每两年进行一次采访。这类研究的参与者们会在长达10年、20年甚至50年的时间里接受定期采访，积累下极为丰富的连续性信息。以弗雷明汉研究为例，研究者们在1948年收集了5209位弗雷明汉居民的信息，包括身高、体重、血压、教育背景、家庭构成、饮食、抽烟习惯、用药信息等。最为重要的是，从那以后，研究人员便追踪记录这些参与者的数据，同时还将他们的后代纳入数据库中，以观察与心脏病相关的遗传因素。从1950年开始，弗雷明汉研究数据相继被2000多篇学术文章采用，其中有将近1000篇是在2000~2009年完成的。
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这些研究成果在帮助人们进一步了解心血管疾病方面功不可没，一些在今天看来是常识的认识就来源于这些学术文章：吸烟提高加心脏病发病风险（1960）;体育运动降低心脏病发病风险，而肥胖会提高发病风险（1967）;高血压提高中风风险（1970）;HDL胆固醇（即高密度胆固醇，以后也被称为“有益胆固醇”）含量高会降低死亡风险（1988）;父母或兄弟姐妹有心血管疾病的人，极有可能患有相同的疾病（2004-2005）。
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纵向数据集好比是研究界的“法拉利”，对需要几年甚至几十年时间去求证的因果关系的探索极具价值。举一个例子，佩里学前教育研究开始于20世纪60年代末，研究人员从美国贫困的黑人家庭中挑选了123名三四岁的儿童，他们被随机分为两组，一组儿童接受了高强度的学前培训，一组则没有接受任何训练。在接下来的40年的时间里，研究人员对两组儿童的多方面表现进行了记录和比较，证明了早期教育的好处。参加学前教育的儿童5岁时的智商就超过了另一组儿童，而且他们中有更多的人从高中顺利毕业，40岁时的收入也普遍高一些。相比之下，另一组没有接受过学前教育的儿童，在40岁前累计入狱5次甚至更多的情况要常见得多。
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但不是所有人在任何时候都能拥有法拉利跑车，很多时候丰田车也是不错的选择，研究领域的“丰田”就是所谓的“横向数据集”，即在同一时刻收集到的数据。例如，如果流行病学家正在寻找一种新型疾病（或某种已知疾病）的根源，他们可能会想到去收集所有病患的信息，希望能够从中发现规律：他们都吃了些什么？去过哪里？他们有什么共同点？与此同时，研究人员或许还会收集健康人的相关信息，以凸显两组对象之间的差别。
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事实上，在介绍横向数据的过程中，我回想起发生在自己身上的一件往事。那是在我举行婚礼前的一个星期，我不幸成为数据集的一分子。当时，我正在尼泊尔的加德满都出差，被检测出患上了一种名叫“蓝绿藻”的胃病，这是一种还未被医学界熟知的疾病，世界上也只有两个地方发现了这种病。研究人员已经将病原体隔离出来，但由于此前从未有人进行过研究，因此他们还没有弄清楚病原体的有机构造。我给我的未婚妻打电话，告诉她这一坏消息。当时有关这个病的传播原理和治疗方法，医学界并未给出定论，而且在接下来的几天甚至几个月的时间里会导致严重疲劳和其他令人不适的反应。我的婚礼马上就要举行了，这将会是一个大问题，在踏上红毯的时候我的消化系统会不会突然告急？我不敢想象。
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但事已至此，我努力将注意力放在好的一面。首先，“蓝绿藻”疾病并不是致命的。其次，远在曼谷的热带疾病专家表示对我的病例十分感兴趣，这是不是很酷？而且，我每次在与未婚妻通电话时都成功地将话题引回婚礼筹备：“不要再说我的不治之症了，现在来说说鲜花吧。”
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我在加德满都的最后几个小时里，一直忙于填写各种调查表格，加起来得有30多页，涵盖了我的生活的方方面面：我在哪里用餐？我吃了什么？我是怎么做饭的？我会游泳吗，在哪儿游的，多久游一次？其他跟我诊断出相同胃病的人，也在做着同样的事。后来，病原体终于得到了确认，是蓝藻细菌的一种水生形态（此类细菌呈蓝色，是唯一一种由光合作用获取能量的细菌，因此得名“蓝绿藻”）。经过证实，“蓝绿藻”胃病只需通过传统的抗生素药物治疗就能痊愈，但令人感到奇怪的是，它对新式的抗生素药物却没有反应。但是，所有这些发现对于当时的我来说都太迟了，幸运的是我很快就恢复了健康，而且在婚礼那天，我近乎完美地管住了我的消化系统。
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每一项重要的研究成果都离不开优质数据的默默支持，让分析成为可能；那么每一项糟糕的研究背后，隐藏的是什么呢？人们常说“统计数字会撒谎”，在我看来一些最臭名昭著的统计错误其实是数据的问题，统计分析本身并没有错，但用于计算和分析的数据要么是伪造的、要么就是不适当的。以下举几个常见的例子。
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