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健康是人们最关心的话题,和健康相关的科学话题同样也会成为人们饭桌上讨论的议题,但往往,人们在看到某个最新科学进展之后,会因为报道本身原因而误读其结论,或者在转述的时候夸大问题。

一般来说,数字对于解释一个问题较为明晰。但是,在科学解读上,数字又往往会迷惑了真相,数字很容易会让人误读。在人类健康领域,这个问题尤其突出。在最新期的英国科学杂志《新科学家》上,以专文形式也做了一次“辟谣”,列出了几种最明显的数据误读。

主因:科学无奇迹

《新科学家》的文章解释,导致这类问题的出现,主要原因在于一般而言,一个医学治疗的效果都不会一下子很明显。根据剑桥大学生物统计学家斯皮格豪特(David Spiegelhalter)的说法,一个疗法能够奇迹般得治愈疾病的情况是少之又少的,大部分的临床治疗都建立在严谨、小心的科学基础上。他表示,任何与人类健康相关的敏感研究都必须做出可复制的大型临床实验,对不同的人群做出观察,这意味着会用一些统计方法来从数据中提取一些可用的结论来。

如果运用得当,统计数据会是很强大的工具,但是正确地阅读统计数据又是至关重要的,样本的大小、实验的设计、甚至哪怕是某些措辞的使用或者某个数字采用的方式,都可以影响媒体和人们的解读。此外,斯皮格豪特说,对于个人和家人的健康,人们往往都带有强烈的感情压力,常常在文化、情感和价值观的左右下对健康话题做出判断,在出现了一些具有争议性的统计数字时,人们更会出现判断偏差和不客观。同样的,研究者、医生或某项新疗法推崇者也会因为过于相信某个疗法而产生偏见。

数字越大,风险“越大”

《新科学家》文章问道:如果有人告诉你,100个人里面,有25个人会因为癌症而死亡,又有人告诉你,1000个人里,有250个人会因癌症死亡,这两者哪个让你更担心?

清楚的读者一看就明了,这两组数字表示的是同一个比例:四分之一的人因癌症死亡。但是,两组说法的确会给读者带来理解上的不同。希望夸大或者缩小风险的人,往往会用上“比例偏差”这个法则。乍一看,数字越大,风险看上去也越大。

《应用认知心理学》上有一篇研究对这个问题做了实验,给出了两组说法:“癌症导致1万人中1286人死亡”,“癌症导致100人中24.14个人死亡”,事实上,后一组说法的癌症风险几乎是前一组的两倍,但是,读到前一组说法的人却比后一组读者认为癌症风险更大。《判断和决策》也有同样研究。面对两组实质一样的说法———“每天有100人死于某种癌症”,以及“每年有36500人死于这种癌症”,读者会认为前者读出的癌症风险更小。

相对风险并不“绝对”

癌症的起因是什么?尽管到现在人类还是没有答案,但是在过去的几年中,人们还是读到了这样一些研究结果:喝茶太烫导致食管癌几率增加8倍,每天吃四分之一的柚子令更年期后的女性乳腺癌几率增加30%,甚至每天一个培根三明治令肠癌几率增长20%这样的说法。

在这些说法中,数据是用来衡量健康风险的,其使用背后的意思是,如果你吃了这些听上去危险的食物,和没吃这些食物的人相比,有多少可能性更会得病。但这些数据没有提供的信息是,增加的绝对风险到底是多少。

斯皮格豪特解释说,对于普通人来说,在一生中得肠癌的可能性只在5%左右,所以如果将这个20%的增加率计算到5%的绝对风险中的话,那也仅仅只是增加了1%,最后得出的绝对风险是6%而已。这个数据相对来说会让人平静得多。

用一个相对风险而不是绝对风险来形容某种危险或某种疗法的效果,这是最常见的误导方式。根据德国普朗克人类发展研究所的心理学家吉根瑞森(Gerd Gigerenzer)一书《认识风险》所说,这类技巧称为“误导定义”。他举例说,在一份有关荷尔蒙替代疗法的信息传单中,称这一疗法减少 50%得肠癌的几率(相对风险),但经过这种疗法的每1000名妇女中,会有6人得乳腺癌(绝对风险),乍一看,似乎这个疗法的积极效果大大高于消极作用,疗法导致的乳腺癌几率只有0.6%。不过普通公众得肠癌的几率只有5%,算入相对的风险就变成2.5%,这时候0.6%就不是一个可以忽略的几率了。

是“关联”不是“导致”

去年,一个有关“看电视时间和死亡率”研究成为媒体热门的标题,研究者在六年里跟踪了8800人,观察他们的健康、生活习惯和看电视行为,其中,有284人死亡,根据研究,每天看电视超过4小时的人,在这段时间内死亡的风险几率要比每天看两个小时以下的人高出46%。

这份研究被很多人概括为“科学家说,电视致人死”。这是最常见的把“有关联”解释成“因为所以”关系的例子,A和B两个变量有着关联并不代表着A导致了 B。在这项研究中,研究者并不主要是研究看电视,他们测试的是人们久坐的时间和健康的关系,而看电视只是其中一个便利常见的方式。研究结论是,人的久坐,比如经常一动不动坐着看电视,与心脏病等疾病导致的死亡风险增加,两者有着关联,而不是看电视会让人更容易死亡这样简单的结论。

在很多广告中,都会出现“超过80%的女性消费者都会说这种洗发水让她们的头发更健康,更亮丽”,但是,广告并不会附上另外一句话,即,只有5个人做了洗发水测试,而在四个称赞的人中,可能有一人或两人纯粹因巧合头发变好了,或者只是自己在猜测效果而已。

在医学研究中,大小问题同样存在。10个人中6个人的病治好了,与500个人中300人的病治好了,治愈率一样,但后者要更有说服力。在对某种药品或疗法的临床实验中,抽样多少的确至关重要,大的抽样可以排除出偶然几率。

在国际上,有一个既定形成的权威临床实验规范,即“临床对照实验”(RCTs)标准,对于药品和疗法的认证,这个标准是相当权威的,它可以看成是直接衡量药品或疗法有效与否的测试工具,要通过这个标准的药品或疗法,必须要有对过去研究的分析,动物实验的结果,而且,预期的效果越小,要测试的人群就要越大。

有些比较毫无意义

在一些场合,医学数据往往被人利用,来证实某一论点或做他用。比如,纽约前市长朱利安那曾经在共和党主席竞选演讲中说,美国前列腺癌患者的幸存率高达82%,而在有着纳税人资助的国家卫生服务局的英国,幸存率则只有44%。

这一说法被很多科学家批评,朱利安那是用两个完全不同的国家来比较一种疾病的风险,这两个数据都是正确的,但是这种比较却是误导人的,美国和英国诊断前列腺癌的方式完全不同,朱利安那引用的是5年幸存率,即某一疾病的患者在五年中幸存的几率,但是,在美国,一般通过筛查诊断出前列腺癌,而在英国,医生是在病人出现症状后才诊断为前列腺癌,前者诊断出的患病时间通常比后者早,患者会更早采取措施治疗,而且,筛查准确率有限,常出现假阳性误诊,也可能将良性肿瘤也包括入内,使得得病的人的基数更大,这种情况下,两个国家的幸存率计算的基础完全不同,如果要进行比较就产生了误导。

因为误诊、过度诊断等原因,幸存率并非科学的比较工具,而且,幸存率高并不代表死亡率低,如果要比较两个国家哪个情况更好,应该比较死亡率。根据美国癌症研究中心2003 年到2007年的数据,每10万人中,24.7人死于前列腺癌,而根据2008年《英国癌症研究》报告,该国每10万人中,有23.9人死于前列腺癌,这个比较相对就科学多了。

编译/本报记者 金煜 已发表于《新京报 新知周刊》

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28 Responses to ““数字陷阱”催生科学谣言”

  1. really说道:

    样本越大才越有统计意义嘛

  2. laoma说道:

    1 - 幸存率 - 死亡率 = ?

  3. 创业的故事说道:

    样本越大才越有统计意义嘛

  4. Aeon说道:

    不一定吧,样本太大有可能会引入过多极端值,从而影响统计结果,ie,统计平均值被拉高或拉低(很多人不会太在意中位数)……

    • 兔子说道:

      样本扩大,极端值增多,而中间值也随之增多,没必要担心。
      如果极端值真的是不成比例的增多,那说明那种极端值才是普遍现象。
      样本扩大没啥不好的。样本越大,得到的信息越多,结果越精确。
      至于如何处理那些得到的信息,看你的本事了。

      • Aeon说道:

        你说得对,我忘了只要随机样本够大,偏差和变异性就可以忽略不计了。

    • 圣堂巫师说道:

      样本越大肯定均值越精确,除非是偏态分布,不知道医学统计里面的数据分布是不是偏态居多?

  5. 一路向北说道:

    有深度

  6. 一路向北说道:

    真的是这样 医学在探究的过程中很多是基于统计 不信你翻翻普通报纸的健康话题 尽是成片的数据 让人看来貌似有点因果关系

    • 罗威说道:

      现代医学就是建立在解剖和统计两门学科基础之上。有人这样说。

      我觉得也是,统计学在这里面的作用太大甚至过大了。

  7. 匿名说道:

    老中医:“你们聊,我有事先走了。”

  8. nibble说道:

    最后那个例子,不是无意义对比、根本就是有意误导,那是政客们的常用手段。

  9. asdf说道:

    后一组说法的癌症风险几乎是前一组的一倍
    =>两倍

  10. moplee说道:

    以后要把十分改为百分千分

  11. ybh4600说道:

    看过《与众不同的心理学》的童鞋表示鸭梨不大

  12. 石头说道:

    "喝茶太烫导致食管癌几率增加8倍,每天吃四分之一的柚子令更年期后的女性乳腺癌几率增加30%,甚至每天一个培根三明治令肠癌几率增长20%这样的说法。"
    对比“吸烟可以导致**癌的几率增加**”这样的说法,作为普通公众,感觉这些说法好像都类似。我们该如何看待这些数据?

  13. as6说道:

    还没得上前列腺癌的男人们,赶紧了!!!!!!

    来自:海德沙龙(HeadSalon)作者:辉格

    读松鼠会最新文章,惊闻:

    根据美国癌症研究中心2003 年到2007年的数据,每10万名前列腺患者中,24.7人死亡,而根据2008年《英国癌症研究》报告,该国每10万名前列腺患者中,有23.9人死亡,这个比较相对就科学多了。

    对照:1998年55-64岁美国男人的死亡率是每10万人1293,也就是说,患上前列腺癌可以让你的年度死亡几率大约下降两个数量级。

    • 郑旭升说道:

      “根据美国癌症研究中心2003 年到2007年的数据,每10万名前列腺患者中,24.7人死亡,而根据2008年《英国癌症研究》报告,该国每10万名前列腺患者中,有23.9人死亡,这个比较相对就科学多了。

      对照:1998年55-64岁美国男人的死亡率是每10万人1293,也就是说,患上前列腺癌可以让你的年度死亡几率大约下降两个数量级。”
      前一段是“每10万名前列腺患者中……”,后一段是“55-64岁美国男人……”。
      这样对比不行。

  14. HelloBeauty说道:

    “根据美国癌症研究中心2003 年到2007年的数据,每10万名前列腺患者中,24.7人死亡,而根据2008年《英国癌症研究》报告,该国每10万名前列腺患者中,有23.9人死亡,这个比较相对就科学多了。” 前列腺患者?应该是前列腺癌吧。。。所有男人都是“前列腺患者”~~~~

  15. 慕容飞宇说道:

    查到来源 http://seer.cancer.gov/statfacts/html/prost.html。
    每10万名前列腺癌患者中,只有二十几个人死亡。
    这个数据不是那样解读的。
    应该是每10万个男人中,有二十几个人死于前列腺癌。

  16. 异教徒说道:

    写的挺好。。。要的就是这种逻辑性啊

  17. morpheus说道:

    数字原来可以这样用的。100万元看上去要比1000,000元少很多啊。

  18. 生命收割者说道:

    不仅要注意数据样品的大小,还得注意数据的时效性,时间这个维度很容易被忽略

  19. toxict说道:

    哭。。。我跟卫生报的朋友说。。。。不能提供统计样本的统计结果都是耍流氓。。。。。。。然后她说我太讨厌了一大早的不理我了。。。

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