報紙、電視、網路上的「統計資料」都是唬人的！？ 統計思考不是遙不可及的存在，而是可以幫助每個人的思考方式。 【日本讀者好評：出乎意料超有收穫的統計思考！】 那是「假消息」嗎？｜那個策略「有利」嗎？ 那個選擇「賺到了」嗎？｜應該「規避」還是「承擔」風險？ 「統計思考」是能合宜判斷，解決問題最快速的方法。 【專文推薦】 尹相志 數據決策人工智能科學家 人生是一連串的選擇，資訊的解讀與運用左右人生的走向。 「統計思考」教你聚焦重點，毫不猶豫地做出正確判斷！ 「統計思考」是根據統計數據推測事物，做出判斷，並簡化事物的思考方法，在日常生活中可以發揮極大作用。 本書以「統計思考」的形式，彙整作者的知識見解，用簡單明暸的方式，傳達將相關知識活用在日常生活中的方式。透過本書，將可學會「五大能力」： 【推論力】由「片斷」資訊掌握「全貌」。 【決策力】用「假設」思考做出正確決策。 【識破本質力】輕鬆選擇「要什麼、不要什麼」。 【簡單思考力】聚焦「重要資訊」，問題自然解決。 【彈性思考力】「稍微」改變看法，讓思考更有彈性。 統計思考不是遙不可及的存在，而是可以幫助每個人的思考方式。 例如，排隊結帳時，「哪一排可以比較快結完帳？」 堆積如山的工作中，「先做哪一件最有效率？」 從這些日常生活的場景，到升學、就業、結婚、買房等人生的重要階段，只要運用統計思考，就可以毫不猶豫地做出合宜判斷……可說是「為你解決問題，開拓人生」的思考方法。

推薦序 事物的本質理解了，就不會因複雜度影響正確判斷 前言 在人生各個階段做出「不後悔的判斷」 Chapter 1 資訊「是真？」「是假？」——【推論力】 統計思考讓你看清一切 01瞬間知道那一排「要等幾分鐘」 運用「利特爾法則」做出聰明選擇 02蝴蝶振翅表示遠方有龍捲風？ 重新檢視「初始條件」而非「結果」 03用「製造批號」推論「製造數量」 由片斷「掌握全貌」的方法 04不良品「何時‧何地」發生？ 不為統計「悖論」所騙 05一家店的來客多寡，幾乎會維持在「座位數的六成」 人的行動出乎意料地「隨機」 06「有付出就有收穫」就統計來說，正確嗎？ 某天突然「開竅」的法則 07「喝咖啡就生病」真正的原因是？ 導致結果錯誤的「干擾因子」 08「很難擺脫」低潮的心理 「有二就有三」的法則 09「身高較高的人體重較重」是真的嗎？ 小心「迴歸分析」的陷阱 Chapter 2 這個戰略「不利？」還是「有利？」——【決策力】 用「假設」思考，即可做出正確決斷 10「彩券獎金」會消失，一如預期 「不輸給金錢誘惑」的思考方法 11「全體同意的決定」為什麼會留下禍端？ 跳脫「團體迷思」的方法 12如何選擇「家電產品的保固期間」比較有利？ 人會做出「確保安心」的抉擇 13「資訊越多」越難做出抉擇 「資訊偏誤」擾亂判斷 14到底要看「病患數」還是「疾病比例」？ 「多方面觀察」數值資訊的習慣 15能幹的人「用二個戰略判斷」 聰明的「定位」法 16癌症檢查結果有多正確？ 不被「偽陽性」「偽陰性」所騙 Chapter 3 這個選擇「賺到了？」還是「虧大了？」——【識破本質力】 可以輕鬆選擇「要什麼、不要什麼」！ 17機率可以是「二分之一」也可以是「三分之一」？ 「懷疑前提」的習慣 18同班同學「同一天生日」的機率是？ 那件事「真的是奇蹟」嗎？ 19遇上「颱風」和「扒手」的機率有幾％？ 「懷疑關聯性」的習慣 20不受表面的「營收成長」迷惑 「看穿數字戲法的謊言」的方法 21此「平均數」足以代表集團嗎？ 找出部分「突出的數據」 22「氣溫三十度左右」的感覺因人而異 了解統計數值的「模稜兩可」 23看穿不適用「數量邏輯」的情形 「以小制大」的聰明思考方法 Chapter 4 應該「規避」還是「承擔」風險——【簡單思考力】 簡單思考問題自然解決 24保費中設定的「適當空間」是？ 「留白」保持彈性 25為何無法避免「二年級魔咒」 用「回歸平均」挑戰常識 26得不得流感之間 「簡單思考」複雜事物的方法 27到底要戴幾層「口罩」才能安心？ 「保持公正觀點」的方法 28如何「妥善分組」？ 巧妙運用「隨機要素」的訣竅 29生存率、死亡率的「正確看法」 要「彈性」因應時代變化 Chapter 5 結果「不對」還是「合理」？——【彈性思考力】 「稍微」改變看法，思考更有彈性 30「不安」從何而來？ 規避未知的「艾斯伯格矛盾」 31真實隱藏在「手邊沒有的資訊」中 留心「抽樣偏差的陷阱」 32把「壽險」和「產險」一起看，妥當嗎？ 試著區分「同質資訊」和「異質資訊」 33「問卷結果」有多少可信度？ 「取樣」會影響調查結果 34思考今後企業必要的「次經驗法則」 「穩定的戰略」，不無謂地樹敵 35「正常」「異常」的界線 懷疑常識，用「自己的頭腦思考」的方法 後記 快樂地鍛鍊「用自己的頭腦思考的能力」

　　「彩券獎金」會消失，一如預期——「不輸給金錢誘惑」的思考方法 　　 　　一個人的行為很容易反映出他的性格。特別是花錢的方法，更可以突顯出一個人的個性。 　　 　　比方說有些人屬於「消費型」，只要喜歡，花錢就不手軟。也有些人屬於「節儉型」，會忍住自己的慾望，腳踏實地存錢。 　　 　　當然也有很多人當花即花，當省即省。不過不管是哪一種人，從一個人的金錢價值觀就可以看出他的性格、個性。 　　 　　那麼「花錢的方法」和「如何賺到錢」之間，有什麼相關關係嗎？ 　　 　　花錢的方法會受到如何賺到錢的影響嗎？ 　　 　　這也會如實反映出一個人的性格、個性嗎？ 　　 　　假設你手邊現在有一百萬日圓，這筆錢有以下三種使用方法。 　　 　　1. 出國旅行，大手筆地花在餐飲和購物上。 　　2. 做為生活上的必要經費，如用來修繕老舊自宅等。 　　3. 存在銀行，有備無患。 　　 　　而賺到這一百萬日圓的方法，則大膽限定為以下兩種方法。 　　 　　一、一年內每晚加班到很晚，一點一滴累積到一百萬日圓。 　　二、很幸運地買彩券中了一百萬日圓。 　　 　　1. ～3. 的花錢方法，會因為賺到這筆錢的方法不同，而有差異嗎？ 　　 　　這裡應該注意的是不論是怎麼賺來的，這筆錢都是一百萬日圓。 　　 　　錢沒有顏色。這點大家都知道。 　　 　　可是實際上當眼前的一百萬是一年來辛辛苦苦攢下來的，不知為何對這筆錢的看法就是會不一樣，很容易就會覺得適合存在銀行以備不時之需，或是買一些可以留給子孫的東西。 　　 　　如果是買彩券幸運得來的一百萬日圓，就很容易覺得適合大手筆地花掉。 　　 　　大家怎麼想呢？ 　　 　　賭資效應（House Money Effect） 　　 　　事實上，行為經濟學的實驗結果顯示，比起辛辛苦苦一點一滴賺來的錢，人們比較容易一口氣花掉幸運得來的錢。 　　 　　這就是所謂的「賭資效應」。原文中的「House」指的就是賭場，因為人們常常會把賭博賺來的錢大膽花掉，所以才有這種說法。 　　 　　賭博或投機性的資產運用，必須小心賭資效應。 　　 　　假設你靠著短線炒匯賺了五十萬日圓。這種獲利很容易被認為是天上掉下來的錢。然後就很容易出現「反正是天上掉下來的錢，虧了也沒關係」的想法。 　　 　　因為「損失五十萬日圓也無妨」的想法，就更大膽地投入短線炒匯，這是常見狀況。 　　 　　如果交易可以持續獲利，當然不會有問題，但投資勢必有賺有賠。好不容易賺來的五十萬日圓，也可能全部虧光。 　　 　　此時就有問題了。 　　 　　賭徒謬誤（The Gambler’s Fallacy） 　　 　　如果可以立即放手，也不會有問題，可是人的心理卻沒那麼容易做出放手的決定。心中一定會有個惡魔這樣說： 　　 　　「上次不是輕輕鬆鬆就賺到五十萬日圓嗎？反正不是賺就是賠，最近都賠這麼多了，應該不會再賠下去了。 　　 　　下一筆交易一定會賺。 　　 　　對！反正本來就有一筆以備不時之需的存款，先拿來用一下，等賺了錢再補回去就好。一定沒問題的……」 　　 　　都一直虧到現在了，下次一定可以賺回來。這種想法就是「賭徒謬誤」。 　　 　　看著匯率走勢，都已經連續貶值好幾天了，也差不多該反彈了吧——看盤的人難免會有這種心態。可是不論是統計學或經濟學，都沒有任何合理的佐證。 　　 　　賭資效應加上賭徒謬誤，就很容易引發投機悲劇。由古到今，不論是在現實生活，或是在小說、肥皂劇、電影等，都很常看到投機悲劇。 　　 　　一開始投機時，自己心中其實有一條清楚的界限，區分辛苦賺來的錢和幸運得來的錢。 　　 　　可是一旦投機出現損失，「反正都是錢」，就很順理成章地忽略這條界限了。再加上不會再賠了這種莫名奇妙的自信心，讓投機行為一發不可收拾。 　　 　　這些行為是否就像本節一開始的說明，可以歸結為人的性格、個性呢？ 　　 　　有史以來不論是在哪個朝代、哪個國家，類似的悲劇不斷地重演。從這一點來看，或許應該當成是人同此心吧。俗話說「人為財死，鳥為食亡」，很少有人不為眼前的金錢所惑。 　　 　　不論性格、個性，人類原本就很難抗拒金錢誘惑。 　　 　　花大錢購物前，先想想賭資效應和賭徒謬誤，讓自己冷靜一下吧。 　　 　　聰明花錢的關鍵，就在於退一步冷靜地思考判斷，不要被金錢的魔力耍得團團轉。 　　 　　 　　「全體同意的決定」為什麼會留下禍端？——跳脫「團體迷思」的方法 　　 　　會議、聚會、討論……日常生活中有很多必須大家一起做出決定的場合。 　　 　　採用多數決，「全體同意」做出決定，看起來是很好的做法。其實不然。正因為是全體同意的決策方式，更應該小心注意。 　　 　　人數明明很多，卻沒人表示反對意見，這實在太不自然了。群組內是否有一隻看不見的手在運作？ 　　 　　團體迷思（Groupthink） 　　 　　人聚集成團體時，最大的問題就是「團體迷思」。 　　 　　這是一九七二年美國耶魯大學教授簡尼斯（Irving Janis）提倡的概念，也是社會心理學的專業術語。 　　 　　假設某群組決定合議決策。如果這個群組有很強的團結意識，就會形成一股必須合群的壓力，強化群組內的封閉性思考，甚至引起高估群組本身的妄想。 　　 　　結果反而出現比成員個別決策時更不合理的決策。 　　 　　接著我們來看看形成團體迷思的機制。 　　 　　假設開會時你針對某議案有自己的意見。如果當場可以明確表明意見當然很好，可是現實卻沒有這麼簡單。 　　 　　例如你的意見和已經發言的人相反。而且針對別人的發言，與會人士都點頭表示贊同時，你該如何是好？ 　　 　　你是不是會有這種想法？ 　　 　　「如果我說出自己的意見，是不是會讓場面變得混亂？我說了自己的意見，會不會影響到自己在別人心目中的評價？會不會被人排擠……」 　　 　　或者你會為自己找一些藉口。 　　 　　「其實不表明自己的意見也沒什麼不好。而且大家的意見一定比我自己想的更正確。考慮到今後，現在不要主張自己的意見，選擇『以和為貴』也很重要。」 　　 　　所以最終你就決定「放棄表達自己的意見」，默默接受和自己意見相反的團體決定內容。 　　 　　團體迷思會帶來很大的弊害。最常見的情形就是沒發言的人，「心中其實有和團體決定內容相反的意見」。 　　 　　好不容易開會討論，結果有人卻避免發言，就無法共享個人意見的資訊。而且說不定還會被強勢、嗓門大的人主導，導致團體做出不同於原本應有的決策。 　　 　　國家軍事策略、企業經營策略等重要決策會議中，也常見團體迷思。社會心理學有許多團體決策失敗案例的研究，多會提及團體迷思。 　　 　　群體智慧（Swarm Intelligence） 　　 　　「群體智慧」則是和團體迷思相反的概念。這指的是昆蟲、魚類、鳥類等群體，即使各個個體獨立活動，群體全體看來還是行動一致的樣子。 　　 　　傍晚的天空中V字型列隊飛行的雁群、海中沙丁魚成群結隊地迴遊，都是群體智慧作用的狀態。要讓群體智慧發揮功能，關鍵就是根據團體內的單純法則，讓各成員獨立自主地行動。 　　 　　因此才能產生團體一致的複雜行動。 　　 　　目前在人工智慧技術開發等領域，正如火如荼地展開對群體智慧的研究。 　　 　　團體迷思和群體智慧的差異，一般認為在於團體約束力的強弱和有無。這裡用前面開會的例子來說明。 　　 　　團體迷思之所以發生，通常是因為團體的約束力過強，導致個人無法表示自己的意見。結果團體迷思下的會議決定，通常都是全體通過的決定。 　　 　　相對地群體智慧產生的背景，則是團體有適度的約束力，每個人可以獨立自主地討論議案，坦率地表示自己的意見。群體智慧發揮時，會討論每個成員的意見，井然有序地做出決策。 　　 　　那麼如何才能避免陷入團體迷思呢？ 　　 　　開會時如果快要陷入團體迷思時，主席可以宣布中場休息，暫時中斷討論，讓成員有離開團體，獨立思考的機會。 　　 　　光是這麼做，就可以跳脫團體迷思，讓成員更容易說出自己的意見。 　　 　　團體行動時我們常常強調團結的重要性，傾向強化約束力。特別是在日本，更有根深蒂固的「以和為貴」的協調精神。 　　 　　然而過度強烈的約束力可能導致陷入團體迷思。所以我們要用心營造出一個不受制約，可以用自己的頭腦思考，發揮群體智慧的狀況。 　　 　　 　　如何選擇「家電產品的保固期間」比較有利？——人會做出「確保安心」的抉擇 　　 　　日常生活中我們常常被迫做出各式各樣的抉擇。 　　 　　如果要決定的是「重要大事」或「沒有經驗的事」，其實很難做出抉擇。 　　 　　有沒有什麼方法可以聰明做出抉擇呢？接下來用家電產品的「延長保固」為例，再加入行為經濟學的內容，一起來想想看。 　　 　　據說每到發獎金的夏季和冬季，高價家電產品就賣得很好。 　　 　　購買家電產品時，最常被迫做的抉擇就是要不要延長保固。 　　 　　幫我結帳的店員曾經這麼問我。我想大家應該也都有過這種經驗吧。 　　 　　「原廠提供本產品一年保固。但本店提供延長保固到五年的服務。只要支付五百日圓，就可以延長保固期間，您要不要延長保固？」 　　 　　還沒用過的產品，到底有多容易壞？會出大問題還是小問題？在這個時間點沒人知道。 　　 　　到底應不應該付費延長保固呢？這真令人難以抉擇。 　　 　　此時該怎麼做，才可以做出合理的判斷呢？ 　　 　　這裡介紹一個行為經濟學的實驗。 　　 　　付款時有兩種選擇。 　　 　　1. 必須付五百日圓。 　　2. 有○．一%的機率必須付五十萬日圓，但有九十九點九%的機率不用付一毛錢。 　　 　　如果必須選一個，你會選哪一個呢？ 　　 　　不論是1. 或是2. ，平均支付金額都一樣是五百日圓。 　　 　　實驗結果發現選2. 的人比較多。 　　 　　可能是樂觀的人很多，覺得「機率○．一%的壞運氣沒那麼容易發生，所以自己應該碰不到」吧。 　　 　　可是—— 　　 　　「選2. 的話，萬一真的必須付五十萬日圓，那可是一筆很大的負擔。1. 的五百日圓可說是避免花大錢，相當於買個安心的保費。」 　　 　　如果像這樣說明「什麼是保險」，結果選1. 的人就變多了。 　　 　　這就是行為經濟學中說的「保險的邏輯」。 　　 　　人一旦理解到「保險可以守護重要的東西」，就會因為安心感的效用，而比較願意購買保險。 　　 　　當不知道該不該延長家電產品的保固期間時，請先仔細聆聽店員的說明。 　　 　　如果因此可以感受到「安心感」這項效用，那就延長保固吧。 　　 　　如果無法感受到效用，就不要延長保固即可。 　　 　　特別是購買保險這種沒有實體的東西時，必須仔細理解商品或服務的架構，因為不理解就無法安心。 　　 　　聰明抉擇的方法，其實就是為了安心做出的抉擇。 　　 　　 　　能幹的人「用兩個策略判斷」——聰明的「定位」法 　　 　　要做出「正確決策」，最重要的是要擬定「正確策略」。 　　 　　沒有策略是另一回事，如果有策略卻模糊不清，就可能導致決策錯誤、錯失決策機會，或是喪失先機落於人後。 　　 　　那麼擬定什麼策略才有助於做出良好抉擇呢？ 　　 　　當我們思考個人在團體中應該如何設身處世時，有時會參考大自然的生物。「賽局理論」就是以生物群組的觀察為基礎，試圖導出人類社會中的適應策略。 　　 　　接著介紹「群策略」和「地盤策略」這兩種截然不同的策略。 　　 　　群策略 　　 　　所謂的群策略，就是集合個體以求生存的策略。 　　 　　這是大自然當中沙丁魚等魚類或斑馬等常採用的策略。 　　 　　群策略有兩大優點。 　　 　　第一是成群結隊可以提高對周圍的警戒監視功能。雖然知道有天敵接近的風險，可是單一個體要全方位二十四小時保持警戒實在很難。如果集合成群，分攤警戒的任務，就可以一直維持在警戒的狀態。 　　 　　第二是就算不幸遭遇天敵襲擊，會被吃掉的個體數量有限，大多數個體可以活下來。也就是降低被吃掉的風險。 　　 　　這種群策略可以提高對天敵的警戒能力，降低個體被吃掉的風險。 　　 　　但是群策略也有缺點。 　　 　　當群體極大時，群體當中爭奪食物的問題會變得嚴重，群體社會的上下關係也會越來越複雜。而且這些爭奪只會越來越多。 　　 　　地盤策略 　　 　　所謂地盤策略，則是個體各自分散，分享有限資源的策略。 　　 　　這是肉食性動物如老虎，和香魚等常採用的策略。 　　 　　地盤策略也有兩大優點。 　　 　　只要地盤發揮功能，個體和個體之間就可以保持適當距離，獨占在自己地盤上的所有食物。 　　 　　地盤策略也有益於繁殖。繁殖和育兒時因為有自己的地盤，可以築巢過穩定的生活。 　　 　　然而地盤策略也有不能發揮功能的時候。 　　 　　當個體數量遠多於資源時，就有一些個體無法擁有自己的地盤。 　　 　　這麼一來，為了預防受到這些個體的侵略，地盤擁有者就不能放鬆警戒。所以就越來越難在自己的地盤上安心悠閒地獨占食物。 　　 　　企業的群策略和地盤策略 　　 　　看到這裡，大家應該知道這兩種策略各有優缺點。 　　 　　這兩種策略也是人類社會中的常見策略。 　　 　　例如企業內員工採用的就是群策略。針對企業所處環境中的各種風險提高警戒，讓企業永續生存，自己則取得相對應的報酬、薪資維生。 　　 　　然而企業內形成小社會，其間的人際關係傾軋，也時有所聞。比方說部分員工偷懶或爭權奪位等，導致員工之間發生派系鬥爭，影響業務效率等。 　　 　　另一方面，地盤策略則常見於新產業領域的新創企業經營者，利用新技術取得優勢等事例中。 　　 　　只要利用專利，把新技術變成智慧財產權，建立穩固的地盤，就可以在地盤上穩定地經營事業。 　　 　　然而在取得專利前，如果出現類似的新創企業爭奪市場，就很難維持自己的地盤。 　　 　　有些企業也會引導員工採取地盤策略。例如在組織與職稱上，給予所謂的職務權限任務。只要員工完成被賦予的任務，就可以穩定、有效率地推動業務。 　　 　　然而有時職務權限沒有明確的界線，或是新事業還未設定職務權限。此時員工之間可能有職務重複的狀況，或是有些職務無人負責，導致混亂。 　　 　　這兩種策略不能單純論優劣。永遠都採群策略的生物群組，一旦不能適應環境，就可能全數滅亡。 　　 　　不過永遠奉行地盤策略，當個體數量增加時，也可能因為爭執不斷，讓各個個體疲於奔命。 　　 　　所以重要的是視所處環境，隨機應變使用不同的策略。 　　 　　採用地盤策略的香魚，當個體數量增加喪失策略優勢時，聽說就會改採群策略。由這個例子可知，重要的是不固守單一策略，而是隨機應變使用不同策略。 　　 　　觀察周圍環境的變化，隨機應變改變使用的策略，這種策略稱為「次經驗法則」（Meta-Heuristic）（參閱二四○頁）。實行次經驗法則時，察覺周圍環境變化是不可或缺的能力。 　　 　　次經驗法則帶來策略的多樣性。不是群策略或地盤策略二選一，而是組合兩種策略，讓策略因此有更多可能性。 　　 　　香魚如何區分使用兩種策略？這一點很耐人尋味。讓我們一起期待今後相關生物學的調查研究進展吧。 　　 　　我想人類也應該向香魚看齊，視狀況變化隨機應變使用不同策略，這一點很重要。 　　 　　為了做出適當決策，也可以重新檢視之前擬定的策略。平常就要保持彈性思考的習慣，這一點請務必牢記在心。 　　 　　 　　真實隱藏在「手邊沒有的資訊」中——留心「抽樣偏差的陷阱」 　　 　　政府的人口普查、各傳媒的民調、聯合國世界幸福報告……。世上有各式各樣的調查存在。 　　 　　主辦單位透過調查收集資料，但並不一定每次都能取得必要資訊。應該說得不到必要資料的時候反而比較多。 　　 　　這種時候又該如何是好呢？ 　　 　　針對無法收集到的資料想一想，並不一定是徒勞無功的事。 　　 　　因為有時不在調查範圍內的資料反而能呈現出真實狀況。 　　 　　我們來看看為什麼這麼說吧。 　　 　　抽樣偏差的陷阱 　　 　　有關如何處理不在範圍內的資料，有一個出名的故事。 　　 　　也就是二次世界大戰期間，匈牙利出身的統計學家亞伯拉罕．沃爾德（Abraham Wald）針對美國海軍戰鬥機的提議。 　　 　　二戰期間他是統計研究小組成員。這個小組成立的目的是利用統計學知識協助軍方，成員都是全美數一數二的數學家和統計學家。 　　 　　這個小組組織類似活用科學技術開發原子彈的「曼哈頓計劃」。只不過統計研究小組不開發武器，而是進行戰爭的統計分析。 　　 　　有一次小組成員根據自歐洲戰線歸還的海軍戰機中彈狀況分析結果，提議針對較常中彈的機體部分進行裝甲補強。 　　 　　沃爾德反對這項提議： 　　 　　「我們取得的資訊，不過是中彈後勉強飛回基地的戰機資訊，無法就此看穿真實狀況。真正應該補強的是無法生還的戰機較常中彈的位置，也就是生還戰機較少中彈的引擎部分才是。」 　　 　　這是沃爾德的提議。 　　 　　他的提議立刻被採用並落實。結果成效獲得認可，之後也用在韓戰和越戰中。 　　 　　這可說是透過思考不在分析範圍內的資料，慧眼識英雄的一個好例子。在作業研究領域，這就是知名的「抽樣偏差的陷阱」。 　　 　　換個話題。開發醫藥品時為了掌握新實驗藥品的藥效，會進行臨床試驗。一般臨床試驗中會讓多名患者和健康人士使用實驗藥品，搜集使用一定期間後的效果，以及副作用發生的數據。 　　 　　此時為了比較使用和未使用實驗藥品的差異，會準備形狀、味道等酷似實驗藥品的對照藥品（安慰劑）。而且會將參與臨床試驗的受試者隨機分成兩組，一組使用實驗藥品，另一組則使用安慰劑。 　　 　　在看使用一定期間後的效果和副作用時，有一些應注意的部分。也就是臨床試驗期間內，不論是實驗藥品組或安慰劑組，都可能有受試者中止參與試驗，可能原因如下。 　　 　　1. 患者病情生變，不得不中止服用實驗藥品。 　　 　　2. 為進行其他治療方法，自臨床試驗對象排除，中止使用實驗藥品或安慰劑。 　　 　　3. 因為實驗藥品或安慰劑無效，受試者自主停藥。 　　 　　排除這些人後所彙整出的臨床試驗結果，又會有什麼問題呢？問題就在於這樣的結果，是來自參與臨床試驗到最後的患者和健康人士的結果，也就是資料有所偏頗，亦即有「偏差」。 　　 　　以因為實驗藥品或安慰劑無效，自主停藥，而自臨床試驗資料中被排除的受試者為例來說明吧。 　　 　　這就表示剩下的資料，包含許多覺得實驗藥品或安慰劑有效，而繼續服用的受試者的資料。 　　 　　如果服用實驗藥品的人比服用安慰劑的人更容易感受到藥效，那就有點麻煩了。 　　 　　因為試驗後取得的資料之中，除了原本的藥效差異外，還會混入「覺得實驗藥品好像比較有效」的真實感受差異。 　　 　　就算實驗開始時隨機分成兩組，但最終取得的資料卻很難說是隨機的結果。 　　 　　那該如何是好呢？ 　　 　　有關這個問題，藥學界有一個知名的方法，就是「意圖治療分析法」（ITT，Intention-to-treat Analysis）。 　　 　　這種方法就是把在臨床試驗期間，因某些原因中止的人，都當成持續服用實驗藥品或安慰劑的受試者，做為資料分析的對象。 　　 　　在ITT分析中，因為臨床試驗一開始的隨機分派持續到最後，不存在中止偏差。 　　 　　特別是針對安慰劑組，自主脫離試驗的對象，其資料也仍是分析對象，因此實驗藥品實際上沒有藥效的時候，顯示這個事實的臨床試驗結果的可信度也會提高。 　　 　　然而實際上要實施ITT分析，並不是一件容易的事。 　　 　　這是因為針對自臨床試驗脫離的患者或健康人士，必須逐一追蹤調查脫離後的病情和副作用。 　　 　　脫離臨床試驗的受試者當中，可能有人已經離世。 　　 　　或者是有人可能換了住址或聯絡方式，根本找不到人。 　　 　　就算找到人，也不一定會老實告知脫離後的病情和健康狀態的資訊。 　　 　　結論就是無法收集到受試者脫離試驗後的全部資料。 　　 　　此外ITT分析還有一個問題，也就是脫離試驗的受試者一旦變多，對於實驗藥品或安慰劑的持續使用，就會摻入更多假設的影響。 　　 　　舉例來說，假設一個臨床試驗開始時，實驗藥品組和安慰劑組各有一百位受試者，但中途卻出現大量脫離者，結果結束時實驗藥品組剩二十人，安慰劑組只剩十人。 　　 　　此時就算把脫離者（實驗藥品組八十人，安慰劑組九十人）當成分析對象，分析資料，分析出來的結果到底能不能正確顯示實驗藥品的效果和作用，實在令人懷疑。 　　 　　站在維持隨機分派的立場來看，ITT分析的確是理想做法，可是真要實施可是一項大工程。 　　 　　在看臨床試驗結果時，也必須確認這些資料是ITT分析的結果，還是排除脫離者後的分析結果（「實際治療分析法」〔Per-Protocol Analysis〕）。 　　 　　看到以上的說明事例後，我們在日常生活中，也應該培養從未取得的資料中識破本質的眼力。

作者：篠原拓也 譯者：李貞慧 出版社：商周出版 書系：ideaman 出版日期：2020-03-10 ISBN：9789864777853 城邦書號：BI7115 規格：平裝 / 單色 / 256頁 / 14.8cm×21cm