【元瓅少年遊】理財煉金術 EP20_《臥底經濟學家的10堂數據偵探課》、《我們為何吃太多？全新的食慾科學與現代節食迷思》、《全球生死大數據：一個醫生追尋70億人傷病與死亡的真相》 |方珮璀
各位元瓅理財教室的同學大家好！又要放長週末啦，是不是很高興呢？不過因為目前新冠疫情傳播的速率相當迅速，要請大家享受假日之餘，也要保護好自己跟家人喔。
按照慣例，長假必見特輯，本週也不例外。說實話，今年的上半年似乎不少長假呢，特輯做得我好開心。這次介紹三本書，一本是《臥底經濟學家的10堂數據偵探課》，作者是提姆．哈福特（Tim Harford），台灣由天下文化於2021年8月出版。第二本是《我們為何吃太多？全新的食慾科學與現代節食迷思》，作者是安德魯‧詹金森（ANDREW JENKINSON）醫師，台灣由八旗文化於2020年12月出版。第三本是《全球生死大數據：一個醫生追尋70億人傷病與死亡的真相》，作者是傑瑞米‧史密斯（Jeremy N. Smith），台灣由木馬文化於2016年3月版。
主力會放在第一本書，第二本書是要借用書中對於某個公衛的悲劇，闡述當統計資料沒有被正確使用時，可能導致的負面影響。第三本書則是借來呼應第一本書中談到的原則，希望借由實例可以讓同學們更有感。
剛才提到了新冠疫情，這也連結到本週特輯的主要精神：統計。
曾經有一位忘年交的可愛後輩，在考上大學要選課時，很認真地問我，有沒有覺得什麼課程必修？我很嚴肅地回想起自己大學時學的種種之後，最後也很認真地回覆她：請務必去上初級統計學，我認為不管學的是文科或理科，活在現代，要想進行理智的決策，一定要有基礎的統計常識。顯然第一本書的作者是我的知音，等各位看完第一本書，應該會深深體會為什麼我會覺得統計盲可能跟文盲一樣，容易身不由己的被欺騙和被操弄。（最近也流行不要當法盲，即不要對自己的法律權益太過無知，但法令時常在變動，除了自己可以有一些初步的法律常識之外，最好是有一位法律的專家可隨時諮詢，可能較為實際）。
好，不過我要先拉第二本書的例子來開場一下。《我們為何吃太多？》這本書的作者安德魯‧詹金森醫師是英國倫敦大學學院醫院（University College London Hospital）的減肥外科（減重手術）與一般外科顧問，經常受邀至各國推廣研究並教授減重手術，他的專長領域為減肥與飲食調控。
這樣背景的一位作者，一開場就說某些減肥手術是肥胖者絕望中的救星，大概不會令人驚訝，但這有說服身為減肥手術懷疑派的我嗎？那麼，就要知道我為什麼懷疑？要看到什麼證據比較可能說服我呢？這的確也牽涉到如何判讀統計的數據，不過呢，我還是不打算跳進去，畢竟我不是醫學專業，所以我也不準備來說服各位是否接受本書作者的立論，我感興趣的，是在本書的第八章，完整陳述了一位研究者，如何藉由操弄統計數據，造成了五十年的公衛誤解，對於美國，甚至全球人類的健康狀況帶來大規模的負面影響。
這就是惡名昭彰的七國研究，此一研究的結論認為飽和脂肪是導致心臟病的主要元凶，從而在各種利害關係的推波助瀾下，最後影響了美國官方的政策，認可了「飲食—心臟假說」，建議人民減少食用飽和脂肪。
為何一個研究結果在學界的質疑之下還能有這麼大的影響，有其時空背景和人性的因素（我自己亂猜是否還該再加上官方人員統計常識不夠？所以統計盲誤人誤國，為害大矣。當然如果是被利益推動，故意當瞎子，那有沒有統計知識估計都救不了。）這個我不深入探討，我只就這個研究帶出的問題來提出檢討。
首先這個所謂支持研究者假設的七國研究，其實原先是二十二國研究，研究者心中有了定見（就是飽和脂肪的錯），而把不符合定見的其他十五國資料剔除了。說實話，這對研究者來說，是該開除學籍的惡意行為（連錯誤都談不上），這也是導致很多人對於統計數據有所誤解，畢竟，這麼搞，什麼主張都可以「被證實有效」。
第二，此一公衛政策建議（1977AD）後，1980-2000年的心臟病發病率,由每十萬人250例降低為160例，這樣看起來是否證明是有效的呢？這就又牽涉到相關性並非因果關係的統計學定理了。
回頭來看，心臟病的發病率，其實從1960年的每十萬400例就已經開始下降，到1970年時為300例，也如各位看到的，到了1980年更是降到了250例。1964年出現了同樣的公衛風暴，但這次是正確的影響，這也是在這本書中第一章鄭重引用的經典案例：吸菸對肺癌的不利影響，而後的許多研究，其實也帶到了，吸菸與心臟病發病率，極可能也有正面的相關性。所以很有可能是吸菸率下降帶動心臟病發病率減少。
所以，這就又帶出了就算有了統計數據，要想真確地尋找因果關係，也還是極不容易的。所謂的「素樸實在論」，亦即眼見為憑這種事，在統計研究上恰巧不一定為真（連有沒有相關性都要好好檢驗樣本—母體的代表性有沒有偏誤了），在上面的心臟病為何下降的歷史研究中，恰好同時又有吸菸或低脂兩個共同發生的變數，大家大概可以GET一點FU了。
為什麼我會對這個案例這麼有感呢？這麼說吧，以經濟學或任何正常的事物演進邏輯來說，若想在飲食中排除或降低某些食品種類時，就必定要以其他的品項來取代。飽和脂肪成為人民公敵後，低脂成了健康風潮，於是糖和澱粉，甚至植物油與氫化油就默默遞補上位，而它們帶來的問題，以目前的研究結果來看，恐怕不小反大，這才是令人覺得無奈的地方。
本該是讓我們更清楚世界真相的統計數據，在操弄下竟為不實的知識背書，導致整個五十年的世代健康被誤導，目前我們可能還在繼續這場肥胖風暴之中（若根據第三本書作者加入了表觀遺傳學的變數，可能肥胖風暴會經過世代而逐漸放大，思之危矣）。唉，只能說讓容易正義感爆棚的我覺得叔叔可忍，嬸嬸也不可忍了。
好，開玩笑就算了，回到第一本書。現在同學們會不會心有餘悸，覺得盡信統計不如沒有統計呢？唉，你別說，還真的不少政治大佬是這麼想的，不過他們大概是覺得人民或政府知道愈少，愈是管不了自由市場，天大地大老子最好。只能說，我贊成第一本書作者的想法，這是很大的誤區，值得大家好好閱讀這三本書來理解一下，這麼幹會付出什麼樣的可怕代價。
好，回到我們的主力書籍：《臥底經濟學家的10堂數據偵探課》，作者是英國《金融時報》的資深專欄作家，也是BBC第四電臺節目《數字知多少》（More or Less）的主持人，這個節目主要就是在討論統計的各種議題。他是皇家統計學會榮譽會員、牛津大學納菲爾德學院訪問學者，曾多次榮獲經濟與統計新聞報導獎，2019年獲頒大英帝國勳章（OBE），以「表揚他促進民眾對經濟的了解」。著作有《誰賺走了你的咖啡錢》、《迎變世代》、《亂，但是更好》、《轉角遇見經濟學》等書，以上在台灣都有出版。
《統計偵探的10堂課》作者在書末列出了十條統計誡令，我放在下一集的文稿中給大家參考，有重新潤色一下，非完全引述原文，建議同學們去閱讀原文。先跟大家提醒一下，這本書並非為了指導讀者統計學入門，反而是最好已有一些統計知識的讀者會比較容易閱讀（而且因為作者很有故事感，讀起來很有趣）。我希望大家看了有些興趣，可以去坊間找一些初級的統計學書籍來研究一下，相信對大家理解這個世界，評估各項決策的優劣，會很有用處的。
一樣，限於時間，十堂課我不會全提到，只把我覺得比較有意思的點抓出來給大家嗅香一下。
作者在第一章同時舉了兩個例子，1954年的時候統計學界出了兩件大事，一件是一本書的出版及大為暢銷，書名叫做《別讓統計數字騙了你》，第二件事就是上面提到的《吸菸-肺癌研究》的研究報告發表。
縱觀本書，挑剔一點來看，可能會覺得作者似乎很接近《別讓統計數字騙了你》的立場，講的多半偏重在統計數據如何可能被誤用，或實驗結果利用統計數字卻未必得證的狀況（而且還挺嚴重的，在這裏就必須瞭解對於科學研究來說極為重要的一個關鍵字：實驗結果是否可重複，稱為「再現性」）。
但如果讀完整本書，就知道，作者是極為肯定統計數據與流程對於正確決策或科學理論的檢證具有非常重要的作用，但正因為它很重要，就必須正視，它可能有什麼樣的限制或可能面對什麼的問題，我們必須小心應對。
或是儘可能排除錯誤發生的可能，或是儘可能不斷藉由同儕的重複檢證來確立或推翻。總之，戒慎恐懼，才是面對統計數據或科學驗證最好的態度。
但作者與其他指出統計問題的書不同的地方在於，如果只是要嚴肅對待統計數據得出來的結論，我想大家都不免有點意興闌珊，好像回到上課學習一樣勉強的感覺，作者不愧是在媒體做科普節目的人，他很聰明地藉用許多不同故事串連他所想講的主題，最後並在書的最末總結，或許，要能以更廣泛的態度來有效利用統計數據或任何知識，以求達成社會的共識，更有效率的公共資源分配，或個人與企業做出更好的決策，這樣的理想，其實可能無法靠提升教育或智力來達成（一些研究似乎不約而同發現，結果這兩者似乎在人性和情緒的影響下，只會讓歧議更有機會兩極化，妙吧？），反而是要靠「好奇」，而且是所謂科學的好奇心，也就是能接受新證據，以開放的心態願意去補充和修正自己的知識缺口。
這樣的人，也是作者在第十章提到的〈超級預測者〉所具備的特質，他們會隨著吸收更多新知而不斷修正，進而讓自己或團隊的預測愈來愈準確。否則，即使擁有更多的專業，若不能抱有開放的心態，反而可能讓有心人找到不少似是而非的資訊作為支持，結果更加固執己見。
作者舉的兩位知名代表，是經濟學界的費雪VＳ凱因斯。凱因斯的大名相信非經濟學界的人可能也有所耳聞，但費雪，可能要對美國1929年大蕭條有些研究的人大概才會聽過。單就智力和學識而言，這兩位幾乎同代的經濟學家，都是同樣天才型的超級選手，但最後他們在財務操作的表現上卻天差地別，各位可以看看作者怎麼去闡述他們的故事。
好了，我就簡單講述一下上面提到超級預測者的四個特質，以及本書作者的三個主張。
作者提姆哈福特先生在第十章中提到了有研究者主持了一個試圖尋找更好預測方式的「良好判斷計畫」，並在過程中發掘出的確有愈來愈進步逐漸超出平均的團隊，後來被計畫主持人命名為「超級預測者」，他們具有四個特質：
一． 接受一些訓練的確有幫助。僅僅一個小時的統計學訓練就能幫助預測者，將預測者對於這個世界的認識轉化為合理的機率預測，進而增進預測表現。（各位，我說初級統計學必修是不是忠告？！）
二． 正確的紀錄很重要，不然人類有選擇性記憶錯誤的傾向，忘了猜錯的，高估自己猜對的機率。這可能有助保持你高昂的自尊心，但無助於增進你的預測能力。
三． 超級預測者往往會在出現新訊息時更新自己的預測，這代表接受新證據是很重要的。在進行預測時，願意接受修正才能做得更好。
四． 保持開放心態。超級預測者看到新的證據或新主張時，願意放棄自己的成見，也能接受與別人不同之處，當成是學習機會。（這點很重要，請把否定的證據當成學習機會，而非否定自尊的焦慮事件，可能就是成功人士和失敗者之間最大的差異）
以上的特質在面對投資時也非常重要，所以會有費雪打凱因斯的經典對決，請大家參考。
另外提姆哈福特先生以他個人的經驗，很鄭重地提醒我們，在面對統計數據或新的主張時，應該在心裏先想到三個前提：
一、我們的情緒，成見與政治立場會嚴重影響我們如何解讀證據。
二、政治決策會影響我們蒐集與分享哪些統計數據，以及忽略或隱暪哪些數據。
三、統計數據可以告訴我們一些無法從其他方式得知的事。
上述是我們的人性，很難根除。這裏我提出另一個方法，還記得我們在第七集中提到的一本書＂賽局者＂嗎？那本書的作者也同樣提到相同的人性傾向，有趣的是，作者根本不指望以個人之力來修正這個人性偏誤（畢竟更多的學識似乎只是提供成見更多可能的支柱），他提出以一個多元化的團隊，小心構築的討論流程，確保各成員的內隱與外顯知識都能充分表達並考量。
我想那位作者聽到提姆哈福特提議最重要的是科學的好奇心，保持開放心態時，一定也會擊節讚賞。我們可能很難消除自身的成見，但我們可以小心營造足以消除偏見，又能最大程度利用各種新知和團隊的幫助，改進自己判斷和決策的能力，我很期竹侍和各位同學共勉來達成這個目標。
回歸主軸來說，希望同學們不要在媒體和政客的狂轟濫炸中，失望地覺得統計數據不過是另一種假新聞而予以漠視。只要不像上面那個七國研究的惡意誤用，正確的利用統計數據，是可以為世界和人類帶來更好的決策與資源的利用。
請大家在長假中保持身體健康，謝謝收聽。
