Re: [請益] 為何一般認為文科無用?理工科有用?(離題)

[behemoth (貝西摩斯)]

  簡明的回答幾部分～ :p

※ 引述《Equalmusic (Calvin)》之銘言：
: ※ 引述《behemoth (貝西摩斯)》之銘言：
: :   我覺得這當中最大的一個誤解就在於統計目的。
: :   你指出了一個人們常犯的錯誤，就是「統計不能解釋或指出因果關係」，這很好。
: :   很多人誤以為用了統計就可以對事情的來龍去脈來有所體認，這是錯的。
: :   統計只負責將事實的真相「重新整理」而已，它本來就不負責解釋。
: :   會讓統計變得「不科學」，是因為使用統計的人錯誤使用(或說這些人本來就不科學)。
: :   不然統計的理論與架構是十分理性、十分符合邏輯、甚至廣泛點的說－十分科學。
: 如果照你的說法, 統計就不能稱作統計學, 只能稱作統計法
: 因為他只是一個（幾個）數學方法, 至於要怎麼使用這個方法, 則是其他學科的問題
: 既然他不是一門學問（沒有人為解釋在裡面）, 也就沒有科不科學的問題
: 因為他就只是數學的一支而已
: 而由於數學不是科學, 他的分支自然也不是科學
: 我個人不認為統計就只是數學的一支, 因為統計學者也要負責解釋數據
: 否則不是作統計的人誰懂那些數據要怎麼解釋？
: 而如果不用解釋數據...那統計來要幹嘛？...總不是純數研究吧, 那歸到數論就好了
: 既然統計先天就必然決定了要涉及解釋...那就不是你所說的那麼「純粹」了
: 科學不科學的爭論, 由之而生

  我想統計學就算不包含應用的部分，本身迴歸分析、實驗設計等就足以稱做一個學問。
  而且統計人解釋數據跟解釋問題我覺得也不太一樣。
  我們會告訴別人「這個變異是由哪個跟哪個變因所引起的」，
  但是不會告訴別人「因為A因素所以導致了B結果」，除非我們對那個領域學得很透徹。

: :   其實看了你的結論我也想說說我對科學的看法。
: :   簡單講述一下我先前的看法。
: :   科學不是「解答問題」的學問，而是「理性推導」的學問。
: :   科學的精神是在於解答問題嗎？No！
: :   今天假如我們的透過科學得到的假設模型，發現與事實矛盾，難道科學就錯了？
: :   不！錯的是解釋模型，科學還是對的。
: :   科學的精神就是假設一件事情，發現它與事實不合，我們便回去修正假設。
: :   假設是對是錯、聽起來合理或沒道理，這些都沒有關係。
: 你這段論述有點奇怪
: 你說科學精神不是在解答問題
: 那發現和事實矛盾之後, 又何必修正？
: 修正不就是為了得到能描述現象（從而解答問題）的模型嗎？
: 我以為假設只是試誤的第一步
: 而「試誤」當然是為了找出「正確」所在, 否則何「誤」之有？

  所以說經「試誤」之後所找到的解答就是「正確」的嗎？

  或許我用「解釋問題」這樣的敘述或許有些錯誤而且誤導了大家。
  我換個說法好了，科學不是「得到真相」的科學，而是「逼近真相」的科學。
  就算假設符合所有的條件好了，也不能表示它一定是正確的。
  我們並不能解答問題，我們只能逼近問題的答案。
  因此我覺得科學的重點不在於「答案是否為真相」，而是「是否理性」。
  理性的推導才有可能獲致「理性的答案」，但這未必是「真相」。

: :   你先前提到統計無解釋力，對，但這並不影響統計是否科學。
: :   因為它只是在陳述一件事實，某兩件(或多件)現象有關係的事實。
: :   而你提到統計會成為進入門檻，我認為這反而錯了。
: :   就如先前提到，許多東西經過量化後，反而可以進一步做邏輯推論。
: :   舉例來講，我們要怎麼知道一個藥有沒有效？
: :   如果一個藥讓100個人吃了，有60個人有用，表示這藥有效嗎？
: :   假如和對照組比較起，吃藥的100人比對照組多5個人有效，這藥有效嗎？
: :   依據邏輯，一個藥不可能「同時是有效且又無效的」，這互相矛盾。
: :   而統計就是解決這類問題的途徑。
: :   透過一些條件設定，我們將矛盾的現象給去除了。
: :   因此我不認為統計阻礙了任何研究者的研究。
: :   那些會受缺乏統計能力而阻礙的研究，在統計進入之前，根本不存在。
: 可以請你解釋一下統計要怎麼解決這類問題嗎？我很好奇...XD

  簡單講，用詞沒有很精確。
  如果有統計強者覺得太馬虎或狗屁不通也歡迎修正。

  我們假設有種叫「隨機誤差」的因素會影響這整個結果。
  於是乎我們去觀察兩者間的差異是否過大。
  當兩者差異超過某一程度時，我們會判定這已經不是隨機誤差所造成，
  而是由於這兩者間存在的某一個變因所影響而導致。
  因此我們也可以推論出藥到底是有效或無效。

  而這解決了原本的問題：藥有效或無效的矛盾。
  藥對某些人會產生效果，或是沒有效果，是因為還有其他變因所影響。
  其實不透過統計，我們也可以提出這樣的理論來解決矛盾。
  但是礙於這些其他變因的存在，我們無法討論「藥是否有效」。
  但藉由統計的方式，我們可以容忍這些變因的存在，繼續討論。

: :   其實我覺得整個開始誤解的地方就在於此。
: :   你提出的理論我可以理解。
: :   我也同意「不懂科學的人，也可以深信學科學的人比較厲害」。
: :   但是最大的問題就在於，你這「社會普遍」的結論是怎麼來的？
: :   是有調查過數百人？還是只有周遭朋友、長輩？又或著這只是你個人的想法？
: :   gamer大可能激動了點，不過他也很明確表達像他就「沒有這樣的想法」。
: :   因此我們是不是該試著對這個「社會普遍」的前提做出一些修正或保留呢？
: :   當然，請別誤會我是叫您去做統計或量化，證明這「社會普遍」是存在的。
: :   換做是我的話，我大概也懶得(也沒必要)去廢這種功夫～ XD
: :   (其實您提出來這樣的概念也好，表示社會也有另外一種聲音)
: 其實像「一般人」、「大眾」、「社會普遍」這些用詞
: 通常（這本身是一般論）都是個人觀察而來的結果, 沒有依附什麼特別研究
: 而觀察對象就是, 主流媒體, 同學, 朋友, 同事對某些議題呈現的態度
: 當你發現你的周遭都對某種答案有種傾向性的時候（甚至可能根本很一致的時候）
: 你就會使用這個詞
: 一個仔細觀察的人, 就算你的意見跟你所觀察到的「大眾意見」很相近
: 你也會察覺到這件事情而去思索, 更不用說當你的意見跟大眾意見相左了
: 我不認為這樣的詞彙使用有什麼太大的根據, 但我也不認為需要太嚴格去審視他...

  是這樣沒錯，所以我也沒有苛責m大一定要去做調查。
  我也僅是指出這樣的說法會欠缺根據或說服力。
  我原文也說過多提出一種不同的看法也很好。

  畢竟「據我觀察，我覺得大家有一種....」的這種說法，並不是每個人都一樣。
  你的觀察可能是這樣，可是據我觀察可能就不是啊！
  如果一件事實可以同時存在「是」與「不是」，那我們也不需要討論。

  如果是覺得我原文有過於苛責那我在此道歉，因為我真的沒那個意思。

: 華倫巴菲特以前在作投資的時候, 也沒做市場調查, 他就是知道那產業會賺錢
: 為什麼？觀察阿
: 而他的財產證明了他的觀察是正確的
: PS 我覺得歷史很科學, 應該說歷史非科學不可
:    歷史如果不科學的話, 那等於一堆人戴著學者光環在唬爛
:    同時宣稱自己唬爛的東西是事實（過去發生過）
:    如果不科學, 那就不可能還原過去的文字語言政治文化
:    也無法根據這些東西作任何研究了

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◆ From: 124.11.191.26
推 COCOAII:說那個變異由那個變因所引起，不就是在宣稱因果關係？
→ COCOAII:另外，統計確實會說明數據的意義，
→ COCOAII:但m版友提的是不少學科披著統計外衣仍無法解釋現象，
→ COCOAII:他的理由是統計不能解釋現象，頂多描述現象。
→ COCOAII:就算我們把統計視作一種數學工具好了，學科不能解釋現象
→ COCOAII:的理由不會是因為運用了統計方法的緣故，事實上，用統計
→ COCOAII:方法的學科是可以解釋現象的。
→ COCOAII:我想這方面需要做個釐清。否則「統計學沒解釋現象」和
→ COCOAII:「運用統計的學科因為統計不能解釋而無法解釋現象」這兩件
→ COCOAII:事情不能混為一談。
→ COCOAII:應該說否則容易混為一談。
→ eliec:樓上在繞口令
推 Equalmusic:推一下一樓說的, 很清楚
→ Equalmusic:另外 b 板友說的科學我不認同
→ Equalmusic:我認為科學就像拍照要對焦一樣
→ Equalmusic:嚴格來講世界上沒有一張照片是準焦的
→ Equalmusic:只有在人類能的辨識極限（合焦 sensor 極限）內準焦
→ Equalmusic:但不能說「逼近準焦」是我們的目的
→ Equalmusic:「準焦」還是我們的目標, 只是我們只能辦到逼近準焦
→ Equalmusic:「試誤」得到的答案不正確, 那就表示試誤還沒完成
→ Equalmusic:那就繼續試誤阿
→ behemoth:回一樓C大，兩個變因當中可能還有中間變因沒有挑出來
→ behemoth:像吃糖會蛀牙，但是並不是因為糖果而引起蛀牙
→ behemoth:引起蛀牙的可能是因為糖果讓細菌更容易生長所導致
→ behemoth:但是學統計並不會讓你瞭解這點，這點得靠其他專業的觀察
→ behemoth:我自己學統計的，我知道我們擁有的工具很厲害，但仍不夠
→ behemoth:系上老師也說統計人需要跟各領域的專業配合，才能致用
→ behemoth:m大最初的推文提到統計並不見得必有因果關係，沒錯
→ behemoth:但這有時候(或常常)只是因為你在該學科的專業觀察不夠
→ behemoth:就好像上頭提及蛀牙一例，找不到真正的原因，非統計之罪
→ behemoth:當然我並不是說統計學就完全沒有解釋，只是「解答」這部
→ behemoth:分，我覺得不是光一個統計學就可以達到的學問
推 COCOAII:你可以回去爬個文，m網友是說統計無法找出因果關係，
→ COCOAII:而只能找出事物間的相關性。
→ COCOAII:他並不是說"統計" + "X領域"就有機會找出X中的因果關係。
→ COCOAII:而是統計方法若是最後階段的話，則將得不出因果關係。
→ COCOAII:就目前而言，沒錯，統計學除了實驗設計的課程比較接近之外
→ COCOAII:，其他課程似乎都不涉及如何追溯到因果關係。
→ COCOAII:況且，實驗設計之所以能得出因果關係的理由也不是統計，
→ COCOAII:而是人類控制環境，去操作變因，觀察依變項的改變，才得出
→ COCOAII:因果關係，這在統計出現以前的自然科學早已如此進行。
→ COCOAII:在統計並非找出因果關係的充分且必要條件的意義下，
→ COCOAII:可以說統計無法找出因果關係。
→ COCOAII:然而，實驗法僅限於實驗資料(主動)，對於純觀察的資料卻
→ COCOAII:無能為力。於是，有些學者試圖建立因果模型，結合統計和
→ COCOAII:貝氏定理，建構出一套理論，讓我們面對被動的觀察資料時，
→ COCOAII:也能找出其中的因果關係，而不是只有相關性。
→ COCOAII:此時，統計作為找出因果關係的必要條件，我們便能說統計
→ COCOAII:可以找出因果關係。
→ behemoth:那我想是我表達的方式錯誤，或是他的回文讓你產生誤解
→ behemoth:再不然就是我理解的方式錯誤
→ behemoth:　　　　　　　　↑抱歉，沒說清楚，我是指理解你的文意
→ behemoth:C大您的論述我都同意，也同意統計也是因果關係必要條件
→ behemoth:但是前提是真正影響結果的變因，必須一開始就包含在裡頭
→ behemoth:你後面提到的"被動觀察資料"應該是指資料探勘吧？
→ behemoth:這也必須要你一開始的觀察資料夠豐富，才能找出實際變因
→ behemoth:不然也只是找到糖果會影響蛀牙，而找不到細菌
→ sneak: 引起蛀牙的可能是因為糖 http://yofuk.com