能不能设计出以人为主的验药方式，取代以药为主的双盲试验。这样不就可以完成废医验药的目标了吗？ 第1页

换什么方式也不可能解决这个问题，这是统计学的一些现有的缺陷导致。

很多人误以为统计学理论很完美了，不少领域中统计学的成功应用，给不少人一种幻觉，认为可以解决一切问题，其实并非如此。

目前统计学的基础理论，首先要求基础样本必须与真实世界近似或相同才有意义，因此要有足够量的数据，并且此数据满足一致的分布。

然而真实世界大部分是未知的，很多统计学的计算技巧，比如应用方差，对数之类的，很多时候是对提前对真实世界做出了的分布假设，比如符合正态分布，比如符合泊松分布等等。

如果真实世界的数据分布确实符合这些分布还好说，但是很多时候，所谓的分布，其实也只是一个理想描述，真实数据只是趋势上会这样的体现，实际到每个数据，实际上实在不断抖动。

这是一种比较简单的数据分布形式，中间的直线是通过统计归纳出来的理想描述，实际上，它以丢失了不少细节为代价。

哪怕是以最简单的身高与年龄的统计分析来说：

像这样的数据，在统计归纳后，进行拟合结果，都有到覆盖率的问题，因为它有一定的混乱度，混乱度的高低，可以用熵来描述。

而人类从真实世界中的获取数据，在不同的角度的描述下，熵值也有高有低，复杂度并不相同，甚至还会随时间动态变化。

典型的就是股票市场，大盘可以视作相对稳定一些的变化趋势，并且对一些股票进行组合后，会在一定的时间段内，整体趋势上表现出一定的稳定性，从而实现阶段性把握股价未来变化，然而但是到了个股，统计分析得再好也没什么用。

对于医药来说就更复杂了，生物是个非常复杂的系统，真实世界的数据更不单纯。

很多时候，之所以采用统计分析研究得到结论，是由于暂时没有更好的其它具有更可信的分析机制，所以只能姑且采用。

双盲采用随机对照，利用了“随机”更有可能减少干扰因素的特点，本身是个不错的手段。

但是关键问题在于对双盲数据应当如何处理，很明显的一个问题就是，比如按目前常见做法，论证了一个药物临床80%有效，指的是100个人里面约80个有效，那么剩下的，就只能自生自灭了。

在现实中，总是会目睹到一个现实，就是总有一些得某种病后吃什么药都不管用。

这是否意味着其实治疗同一类疾病的不同类药物，其中覆盖的有效的，基本都是同一类人，剩下的治不了的，还是治不了？

从医学发展的完整性来说，应该够花点精力在这些服药无效的人群上，当然这一块是不符合资本需求推动的。

更糟糕的是，如果数据恰好构成了辛普森悖论的话，会导致将数据分组统计的结论，与整体统计的结论截然相反。

当具有可操作性影响数据变化的手段时，可以尝试尽量避免数据陷入到辛普森悖论的区域去，然而如果无法避免，那就真的没有办法了，因为从理论上来说，悖论中的截然相反的矛盾都是成立的。

如果谈及中药，比如一个方子，基础药方用五味药，而药物的加减组合，又需要根据病人体质来确定，而随着病情好转，又需要调整药方，这个是一个非常复杂的过程。

由于细到人的个体体质又有不同的差异，要做严格的随机对照，需要构建多种对照组，整体上需要足够大规模的组织能力才能进行，未来需要有人会做这个工作。

不过中医界破事太多，现在连完整点儿的数据集都没有，可以说想要研究也无从下手。

总的来说，上面所说的问题，研究对象无论是人还是药无关，都会遇到，目前比较看好的方向是因果分析理论的发展。

另外，还有所谓的废医验的概念，不知道是什么人直接提出来的，给人一种井底之蛙叫嚷着颠覆宇宙的既视感。

个人隐约觉得中医理论知识，包含了有向有环图的因果分析体系在里面，至于现在热门的有有向无环图的因果分析还是有区别的，当然，有可能未来会证明，中医理论确实有很大缺陷，会有更系统的方法出现替代，但这一切必须建立在已经有一套更好的体系的基础上才行。

但仅仅就想用大多数人目前所理解的一般统计学的知识与经验，来否定整个中医理论的话，我认为还是审慎一些的好。

最后，推荐：

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双盲本来就是以人为主啊，不过按中医的标准，只要验出中医的错误，那必须是检验方法不对。

现代医学的以人为本：

1，人有个体差异，所以我要大样本统计。

2，人有自愈能力，所以我要设置对照组。

3，人会有主观选择偏差，所以我要单盲。

4，人还会受到心理暗示的影响所以单盲改成双盲。

中医的以人为本：

郎中：你吃中药以后是不是感觉好点了？

病人答曰：没啥感觉。

郎中：好，无毒副作用，记下来。

病人：等下我吃药以后流鼻血脸还有点肿了。

郎中：好，此药大补。并且证明确实存在虚不受补的情况。

病人：我是说我吃了药以后病情更严重了。

郎中：排毒嘛有点反应正常的。一剂排毒效如桴鼓，这就算是验方了。

病人：艹我再也不找你这蒙古大夫了。

郎中：不来就说明病好了，三日愈。记下来。记下来记下来。

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总体还可以，开场雷军先自我吐槽了一波“在微博开了一星期的发布会了”