醫學界出現過失 一場流行病爆發…接種疫苗的兒童和沒接種的皆沒感染
其中一個值得留意的例子，和前幾年對小兒麻痺症（ polio，又稱脊髓灰質炎）進行的疫苗研究有關。就醫學實驗來說，這項研究是個令人印象深刻的大規模實驗：在實驗社群中，有450名兒童接種了疫苗，當作對照組的另外680名兒童則沒有接種疫苗。
不久後，該社群遇上了一場流行病的爆發。根據醫療人員的檢驗，接種過疫苗的兒童中，沒有任何一個感染小兒麻痺症。不過，控制組的兒童也通通沒有感染小兒麻痺症。
實驗人員在規劃此研究時，忽略或不理解小兒麻痺症的發病率很低。按照一般比例，在該實驗的社群規模中，預計只會有兩個病例，因此這個實驗打從一開始就註定毫無意義。若想要取得具有任何意義的結果，參與實驗的兒童數量得增加到15至25倍。
然而，不是只有醫學界會出現這種過失。公眾壓力和草率的新聞業常會帶來未經證實的治療方法，在醫療需求極高且統計背景模糊的狀況下尤其容易如此。
數年前十分受歡迎的流感疫苗，和晚近出現的抗組織胺藥物就是例子。這些不成功的「治療」之所以會受歡迎，很大的原因在於疾病本身的不確定性，以及邏輯上的缺陷。若你願意給你的身體一點時間，它甚至能自己治癒感冒。
你要如何避免被沒有真正結論的結果所愚弄呢？難道每個人都必須成為統計學家，自己研究原始數據嗎？其實事情沒有那麼困難，你只要運用一種容易理解的顯著水準（significance）測試就可以了。
這種測試是一種簡單的方法，能讓你了解自己看到的數字，代表的是真實的結果，而非偶然製造出來的表象。
顯著水準是一個不存在的小數字──這是因為提出該數據的人認為，身為非專業讀者的你不會理解何謂顯著水準；又或者提出該數據的人想要證明某種特定觀點，而他們認為你理解何謂顯著水準，所以不願寫出這個數字。
（本文出自《統計操控的真相與謊言》，作者：德瑞爾．赫夫 譯者：聞翊均）