“數(shù)字陷阱”催生科學謠言

健康是人們最關心的話題，和健康相關的科學話題同樣也會成為人們飯桌上討論的議題，但往往人們在看到某個最新科學進展之后，會因為報道本身原因而誤讀其結論，或者在轉述的時候夸大問題.

一般來說，數(shù)字對于解釋一個問題較為明晰. 但是，在科學解讀上，數(shù)字又往往會迷惑真相，很容易讓人誤讀. 在人類健康領域，這個問題尤其突出. 英國科學雜志《新科學家》最近以專文形式也做了一次“辟謠”，列出了幾種最明顯的數(shù)據(jù)誤讀.

主因：科學無奇跡

《新科學家》的文章解釋，導致這類問題的出現(xiàn)，主要原因在于一般而言，一個醫(yī)學治療的效果都不會一下子很明顯. 根據(jù)劍橋大學生物統(tǒng)計學家斯皮格豪特的說法，一個療法能夠奇跡般地治愈疾病的情況是少之又少的，大部分的臨床治療都建立在嚴謹、小心的科學基礎之上. 他表示，任何與人類健康相關的敏感研究都必須做出可復制的大型臨床實驗，對不同的人群做出觀察，這意味著會用一些統(tǒng)計方法來從數(shù)據(jù)中提取一些可用的結論來.

如果運用得當，統(tǒng)計數(shù)據(jù)會是很強大的工具，但是正確地閱讀統(tǒng)計數(shù)據(jù)又是至關重要的，樣本的大小、實驗的設計甚至哪怕是某些措辭的使用或者某個數(shù)字采用的方式，都可以影響媒體和人們的解讀. 此外，斯皮格豪特說，對于個人和家人的健康，人們往往都帶有強烈的感情壓力，常常在文化、情感和價值觀的左右下對健康話題做出判斷，在出現(xiàn)了一些具有爭議性的統(tǒng)計數(shù)字時，人們更會出現(xiàn)判斷偏差和不客觀. 同樣地，研究者、醫(yī)生或某項新療法推崇者也會因為過于相信某個療法而產生偏見.

數(shù)字越大，風險“越大”

《新科學家》文章問道：如果有人告訴你，100個人里面，有25個人會因為癌癥而死亡，又有人告訴你，1000個人里面，有250個人會因癌癥而死亡，這兩者哪個讓你更擔心？

清楚的讀者一看就明了，這兩組數(shù)字表示的是同一個比例：四分之一的人因癌癥死亡. 但是，兩組說法的確會給讀者帶來理解上的不同. 希望夸大或者縮小風險的人，往往會用上“比例偏差”這個法則. 乍一看，數(shù)字越大，風險看上去也越大.

《應用認知心理學》上有一篇研究對這個問題做了實驗，給出了兩組說法：“癌癥導致1萬人中1286人死亡”“癌癥導致100人中24.14個人死亡”，事實上，后一組說法的癌癥風險幾乎是前一組的兩倍，但是，讀到前一組說法的人卻比后一組讀者認為癌癥風險更大. 《判斷和決策》也有同樣研究. 面對兩組實質一樣的說法——“每天有100人死于某種癌癥”，以及“每年有36500人死于這種癌癥”，讀者會認為前者讀出的癌癥風險更小.

相對風險并不“絕對”

癌癥的起因是什么？盡管到現(xiàn)在為止，人類還沒有找到答案，但是在過去的幾年中，人們還是讀到了這樣一些研究結果：喝茶太燙導致患食管癌的幾率增加8倍，每天吃四分之一的柚子令更年期后的女性患乳腺癌的幾率增加30%，甚至每天一個培根三明治令患腸癌的幾率增長20%.

在這些說法中，數(shù)據(jù)是用來衡量健康風險的，其使用背后的意思是，如果你吃了這些聽上去危險的食物，和沒吃這些食物的人相比，有多少可能性更會得病. 但這些數(shù)據(jù)沒有提供的信息是增加的絕對風險到底是多少.

斯皮格豪特解釋說，對于普通人來說，在一生中得腸癌的可能性只在5%左右，所以如果將這個20%的增加率計算到5%的絕對風險中的話，那也僅僅只是增加了1%，最后得出的絕對風險是6%而已. 這個數(shù)據(jù)相對來說會讓人平靜得多.

用一個相對風險而不是絕對風險來形容某種危險或某種療法的效果，這是最常見的誤導方式. 根據(jù)德國普朗克人類發(fā)展研究所的心理學家吉根瑞森一書《認識風險》所說，這類技巧稱為“誤導定義”. 他舉例說，在一份有關荷爾蒙替代療法的信息傳單中，稱這一療法減少 50%得腸癌的幾率（相對風險），但經過這種療法的每1000名婦女中，會有6人得乳腺癌（絕對風險），乍一看，似乎這個療法的積極效果大大高于消極作用，療法導致的乳腺癌幾率只有0.6%. 不過普通公眾得腸癌的幾率只有5%，算入相對的風險就變成2.5%，這時候0.6%就不是一個可以忽略的幾率了.

是“關聯(lián)”，不是“導致”

去年，一個有關“看電視時間和死亡率”的研究成為媒體熱門的標題，研究者在六年里跟蹤了8800人，觀察他們的健康、生活習慣和看電視行為，其中有284人死亡，根據(jù)研究，每天看電視超過4小時的人在這段時間內死亡的風險幾率要比每天看兩個小時以下的人高出46%.

這份研究被很多人概括為“科學家說，電視致人死”. 這是最常見的把“有關聯(lián)”解釋成“因為所以”關系的例子， A和B兩個變量有著關聯(lián)并不代表著A導致了B. 在這項研究中，研究者并不主要是研究看電視，他們測試的是人們久坐的時間和健康的關系，而看電視只是其中一個便利常見的方式. 研究結論是，人的久坐，比如經常一動不動地坐著看電視與心臟病等疾病導致的死亡風險增加兩者有著關聯(lián)，而不是看電視會讓人更容易死亡這樣簡單的結論.

在很多廣告中，都會出現(xiàn)“超過80%的女性消費者都會說這種洗發(fā)水讓她們的頭發(fā)更健康，更亮麗”，但是，廣告并不會附上另外一句話，即“只有5個人做了洗發(fā)水測試”，而在四個稱贊的人中，可能有一人或兩人純粹因巧合頭發(fā)變好了，或者只是自己在猜測效果而已.

在醫(yī)學研究中，大小問題同樣存在. 10個人中6個人的病治好了，與500個人中300人的病治好了治愈率一樣，但后者要更有說服力. 在對某種藥品或療法的臨床實驗中，抽樣多少的確至關重要，大的抽樣可以排除偶然幾率.

在國際上，有一個既定形成的權威臨床實驗規(guī)范，即“臨床對照實驗”標準，對于藥品和療法的認證，這個標準是相當權威的，它可以看成是直接衡量藥品或療法有效與否的測試工具，要通過這個標準的藥品或療法，必須要有對過去研究的分析、動物實驗的結果，而且，預期的效果越小，要測試的人群就要越大.

有些比較毫無意義

在一些場合，醫(yī)學數(shù)據(jù)往往被人利用，來證實某一論點或做他用. 比如，紐約前市長朱利安那曾經在共和黨主席競選演講中說，美國前列腺癌患者的幸存率高達82%，而在有著納稅人資助的國家衛(wèi)生服務局的英國，幸存率則只有44%.

這一說法被很多科學家批評，朱利安那是用兩個完全不同的國家來比較一種疾病的風險，這兩個數(shù)據(jù)都是正確的，但是這種比較卻是誤導人的，美國和英國診斷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幾率，但是在美國，一般通過篩查診斷出前列腺癌，而在英國，醫(yī)生是在病人出現(xiàn)癥狀后才診斷為前列腺癌，前者診斷出的患病時間通常比后者早，患者會更早采取措施治療，而且篩查準確率有限，常出現(xiàn)誤診，也可能將良性腫瘤也包括入內，使得得病的人的基數(shù)更大，這種情況下，兩個國家的幸存率計算的基礎完全不同，如果要進行比較，誤導自然就產生了.

因為誤診、過度診斷等原因，幸存率并非科學的比較工具，而且幸存率高并不代表死亡率低，如果要比較兩個國家哪個情況更好，應該比較死亡率. 根據(jù)美國癌癥研究中心2003 年到2007年的數(shù)據(jù)，每10萬人中，24.7人死于前列腺癌，而根據(jù)2008年《英國癌癥研究》報告，該國每10萬人中，有23.9人死于前列腺癌，這個比較相對就科學多了.

一般來說，數(shù)字對于解釋一個問題較為明晰，但是在科學解讀上，數(shù)字又往往會迷惑真相，讓人誤讀. 比如，數(shù)字越大，風險是否就一定很大呢？