Displaying extended context for query match # 10,624 in text YL201500328
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給 當地 居民 , 而且 是 隨機 的 供水 ; 也就是說 , 即便 是 緊鄰 的 兩 個 家庭 , 可能 是 不同 的 自來水 公司 供水 。 史諾 並且 發現 , 這 個 地區 內 , 人們 的 社會 經濟 狀況 基本 上 非常 接近 。 然而 , 即使 在 這麼 得天獨厚 的 條件 下 , 如果 兩 家 自來水 公司 的 水都 同時 受到 污染 , 史諾 還是 無法 驗證 其 假設 。 幸好 , 史諾福 星 高照 , 兩 家 公司 的 水 並 未 同時 受到 污染 。 在 一 次 霍亂 流行 過後 , 蘭博斯 自來水 公司 ︵ Lambeth Company ︶ 為 了 免 受 倫敦 污水 系統 的 污染 , 把 公司 遷到 泰晤士河 上游 。 而 南沃克 及 沃克斯霍爾 公司 ︵ Southwark and Vauxhall Company ︶ 卻 仍 待在 該 河 下游 , 這 就 使 蘭博斯 公司 的 水 受 污染 的 可能性 比 南沃克 及 沃克斯霍爾 公司 的 小 很多 。 史諾 運用 化學 檢驗 證實 了 這 一 點 。 下面 是 飲用 不同 供水 公司 所 提供 的 水 之 家庭 的 霍亂 死亡率 : 蘭博斯 為 每 一萬 家 中 有 三十七 人 死亡 , 而 南沃克 及 沃克斯霍爾 為 每 一萬 家 三百一十五 人 。 本 章 我們 將 討論 在 史諾 和 古德伯格 的 故事 中 , 到底 隱含 著 什麼 科學 思考 的 邏輯 。 這 對 我們 理解 科學家 到底 在 做 什麼 非常 重要 。 如果 不能 理解 這 種 邏輯 , 他們 所 做 的 事 就 很 可能 被 看成 神祕 的 、 古怪 的 、 甚至 荒謬 可笑 的 。 比較 、 控制 和 操弄 儘管 市面 上 已經 有 很多 厚重 的 書 講授 科學 研究 方法 , 但是 對於 從未 做 過 實驗 的 門外漢 來 說 , 這些 書 大概 都 是 不 必要 的 艱難 , 因為 他們 只 想 知道 個 大概 , 並 不 想 被 實驗 設計 的 所有 複雜 細節 絆住 。 科學 思考 最 重要 的 幾 個 特點 其實 非常 容易 掌握 , 那 就 是 比較 、 控制 和 操弄 。 為 了 對 一 個 現象 有 更 基本 的 了解 , 一 位 科學家 會 對 各 種 情況 進行 比較 。 如果 沒有 比較 , 我們 看到 的 都 是 一些 孤立 的 觀察 或 事件 。 就 像 在 第四 章 中 看到 的 那樣 , 對 這 類 觀察 的 解釋 往往 是 非常 模糊 的 。 透過 在 不同 條件 下 比較 資料 的 異同 , 科學家 可以 推翻 對 資料 的 某些 解釋 從而 確定 另 一些 。 他們 建構 比較 , 以 排除 一些 同樣 可能 進一步 成為 解釋 其 研究 結果 的 其他 說法 或 理論 。 也就是說 , 我們 要 在 一 個 實驗 設計 中 盡可能 地 排除 不 正確 的 可能 解釋 。 要 做到 這 一 點 , 他們 或者 透過 直接 控制 實驗 條件 , 或是 透過 觀察 允許 進行 比較 各 種 可能 解釋 的 自然 情境 。 後 一 種 途徑 在 霍亂 這 個 例子 中 得到 很 好 的 體現 。 那 兩 家 自來水 公司 並 不 是 史諾 隨便 找 的 , 他 意識到 , 雖然 有 許多 地區 都 是 由 不同 的 自來水 公司 供水 , 但是 這些 地區 在 與 健康 相關 的 許多 社會 經濟 指標 上 , 也 會 存在 很 大 的 差異 。 因此 , 即使 觀察到 霍亂 在 不同 地區 的 不同 發病率 , 也 難逃 面臨 ﹁ 許多 不同 解釋 可以 同時 存在 ﹂ 的 難題 。 史諾 非常 清楚 , 只有 排除 無關 的 解釋 才 能 推動 科學 發展 ︵ 請 回想 第二 章 討論 的 可 證偽 性 ︶ , 所以 他 努力 尋找 , 並且 找到 一 個 比較 情境 , 在 此 情境 中 , 許多 認為 霍亂 疫情 與 社經 水準 相關 的 大量 其他 可能 解釋 都 排除 了 。 史諾 能 找到 這樣 一 個 消除 其他 解釋 的 自然 情境 , 是 非常 幸運 的 。 這 種 在 自然 情況 下 產生 的 比較 條件 不 多 見 。 但 如果 因此 以為 , 科學家 都 是 在 那裡 等待 這 種 情境 的 出現 , 那 就 太 荒謬 了 。 事實 上 , 大部分 科學家 都 嘗試 著 重構 我們 的 世界 , 從而 可以 用 之 分辨 各 種 可能 的 假設 , 看看 哪些 假設 是 對 的 , 哪些 是 錯 的 。 要 做到 這 一 點 , 就 必須 操弄 那 個 可能 是 原因 的 變數 ︵ 如 史諾 例子 中 的 供水 污染 ︶ , 並 觀察 , 當 保持 其他 變數 恆 定 時 , 是否 會 產生 不同 的 結果 ︵ 霍亂 發病率 ︶ 。 因此 , 一 個 好 的 實驗 設計 應該 是 由 科學家 操弄 他 感興趣 的 變數 , 並 控制 其他 可能 造成 影響 的 無關 變數 。 需要 注意 的 是 , 史諾 並 不 是 這樣 做 , 因為 他 沒有 辦法 操弄 水源 污染 的 程度 。 但是 他 幸運 地 找到 一 個 自然 情境 , 允許 他 在 其他 變數 ︵ 主要 是 與 社會 經濟 水準 有關 的 變數 ︶ 受到 控制 的 情況 下 , 觀察 水源 污染 的 變化 。 讓 我們 拿 史諾 的 兩 組 受 試 再 思考 一下 : 一 組 由 蘭博斯 公司 供水 , 一 組 由 南沃克 及 沃克斯霍爾 公司 供水 。 由於 處在 同 一 地區 , 可能 保證 了 兩 組 受 試 者 的 社會 地位 水準 幾乎 相同 。 然而 , 史諾 用 的 這 一 型 研究 設計 有 個 缺點 : 它 是 由 受 試 者 決定 自己 屬於 哪 一 組 , 因為 他們 早 在 幾 年 前 已 與 兩 家 公司 簽訂 了 供水 合同 。 我們 因此 還 必須 考慮 是 什麼 原因 促使 他們 與 該 家 公司 簽約 , 而 不 是 另外 一 家 。 是 由於 這 家 的 價錢 比較 便宜 , 還是 廣告 宣稱 他們 的 水質 好 、 具有 療效 ? 這些 我們 並 不 知道 。 關鍵 問題 是 , 選擇 那 一 家 宣傳 水質 有 療效 的 公司 的 家庭 , 會不會 在 與 健康 相關 的 其他 因素 上 也 與 其他 家庭 不同 , 而 或許 這些 因素 才 是 低 發病率 的 真正 原因 。 這 是 一 種 可能性 。 史諾 這 一 類型 的 設計 也 不能 排除 比較 隱晦 的 虛假 相關 , 這些 虛假 相關 可 不 像 前述 那些 與 社會 經濟 因素 掛鉤 的 那樣 容易 辨認 。 這 也 是 為什麼 科學家 寧可 直接 操弄 他們 感興趣 的 變數 。 當 操弄 與 一 個 叫做 隨機 分派 ︵ random assignment ︶ 的 程序 ︵ 在 這 一 程序 中 , 受 試 者 不能 決定 自己 加入 哪 一條件 的 實驗組 , 而是 隨機 地 分派到 其中 一 組 ︶ 結合 時 , 科學家 就 可以 排除 那些 歸因於 受 試 者 本身 不同 特徵 的 解釋 了 。 當然 , 這裡 並 不 是 說 史諾 的 方法 沒有 價值 , 只 是 科學家 會 更 喜歡 直接