推 bathape:民眾只對「看起來很大」的數字有興趣…其它就... 05/14 09:39
推 sheepin:我比較覺得民眾應該是只對健保費和就醫滿意度有興趣 05/14 11:35
推 magicagar:唉 簡單講 公布出來 民眾:哇 這麼好賺 還在該沒錢 05/14 15:33
→ magicagar:替天行道) 醫界:囧 05/14 15:34
[重點提前]
健保局公布了各科醫師所開設診所的營收狀況.
這個事件讓我感覺帶著 '項莊舞劍, 意在沛公' 的味道.
為什麼是公布營收? 為什麼公布的是 '點數'?
為什麼要討論診所? 為什麼要分 '科別'?
為什麼要 '公布' 這些資料?
這樣的問題旁觀者只能瞎猜, 畢竟不能讓健保官員吃乖乖藥再測謊.
那我就瞎猜一下:
營收看起來數字比較大, 比較驚人, 讓人覺得醫師開診所好賺.
點數看起來就更大了, 因為點值常常小於一.
討論診所會讓人有一診所一醫師的錯覺, 認為是單一醫師身價.
分科別可以讓醫師團體內部, 先自己就鬧起內訌, 以利個個擊破.
公布是因為想要調整給付制度, 要先讓氣氛醞釀一陣子.
單單只公布營收, 卻忽略各科診所需要不同的成本, 包括人事與硬體設備的差異.
只公布點數而不預先乘上點值, 誇大了醫療費用的支出.
透過不當的資訊揭露作前導, 要推出的政策內容會是合理的嗎? 就可想而知了.
[主要論點挪後]
Q1. 有沒有價值中立的科學研究?
Q2. 有沒有價值中立的統計數據?
Q3. 有沒有價值中立的分組變項?
Q4. 有沒有價值中立的健保局? :P
以上的問題中, Q1 不是我想討論的重點. Q4 也許不需要討論就有答案.
來談談統計的中立性是否存在?
統計方法的存在與價值, 在於協助研究者, 由資料建立結論.
嚴格的說, 統計方法不主動偏好任一個結論.
研究者想要謹慎一點的話, 選擇較高的臨界值當作標準. 反之, 就寬鬆一點.
統計方法只是確立了在合理的條件下, 解釋資料的手法與步驟.
並不會主導研究者的研究目標與結論.
統計數據就不同與統計方法.
統計數據的計算是為了已經選定的問題而進行.
也許有人會說, 統計軟體已經預先設定了許多功能, 我只是照著跑而已.
這樣的情況下, 只能說這個使用者主觀上沒有察覺統計數據的運作機制.
而不能藉此認定統計數據是不假人手而自然產生的.
更糟糕的是, 這種 '照著跑' 的研究者, 常有機會成為統計數據的濫用者.
明確的說, 看到給定的統計數據,
就可以回溯追出對應於該統計數據的原始問題.
原始問題並不會成為魔頭藏鏡人, 卻是藏也藏不住的.
一群個體中可以同時帶有許多不同的資訊,
選定所要統計的資訊而計算出數據時, 必然也是基於原始問題而來.
再來看看分組變項的角色與地位.
世間萬物各自具備許多特質. 共同的特質就能拿來作為分組的依據.
在分組的過程中, 應該選取哪一個特質來作為研究的目標,
同樣也反應出原始問題所針對的目標.
原始問題的適當與否, 就決定了研究的成敗, 也決定了政策的成敗.
再好的資料, 問錯問題就下不出有效用的結論.
再好的理論架構和政策目標, 用錯的結論來作估算, 也只能產生錯的政策內容.
再來看看健保局這次的作為吧.
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人生而孤讀.
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