[重点提前] 健保局公布了各科医师所开设诊所的营收状况. 这个事件让我感觉带着 '项庄舞剑, 意在沛公' 的味道. 为什麽是公布营收? 为什麽公布的是 '点数'? 为什麽要讨论诊所? 为什麽要分 '科别'? 为什麽要 '公布' 这些资料? 这样的问题旁观者只能瞎猜, 毕竟不能让健保官员吃乖乖药再测谎. 那我就瞎猜一下: 营收看起来数字比较大, 比较惊人, 让人觉得医师开诊所好赚. 点数看起来就更大了, 因为点值常常小於一. 讨论诊所会让人有一诊所一医师的错觉, 认为是单一医师身价. 分科别可以让医师团体内部, 先自己就闹起内讧, 以利个个击破. 公布是因为想要调整给付制度, 要先让气氛酝酿一阵子. 单单只公布营收, 却忽略各科诊所需要不同的成本, 包括人事与硬体设备的差异. 只公布点数而不预先乘上点值, 夸大了医疗费用的支出. 透过不当的资讯揭露作前导, 要推出的政策内容会是合理的吗? 就可想而知了. [主要论点挪後] Q1. 有没有价值中立的科学研究? Q2. 有没有价值中立的统计数据? Q3. 有没有价值中立的分组变项? Q4. 有没有价值中立的健保局? :P 以上的问题中, Q1 不是我想讨论的重点. Q4 也许不需要讨论就有答案. 来谈谈统计的中立性是否存在? 统计方法的存在与价值, 在於协助研究者, 由资料建立结论. 严格的说, 统计方法不主动偏好任一个结论. 研究者想要谨慎一点的话, 选择较高的临界值当作标准. 反之, 就宽松一点. 统计方法只是确立了在合理的条件下, 解释资料的手法与步骤. 并不会主导研究者的研究目标与结论. 统计数据就不同与统计方法. 统计数据的计算是为了已经选定的问题而进行. 也许有人会说, 统计软体已经预先设定了许多功能, 我只是照着跑而已. 这样的情况下, 只能说这个使用者主观上没有察觉统计数据的运作机制. 而不能藉此认定统计数据是不假人手而自然产生的. 更糟糕的是, 这种 '照着跑' 的研究者, 常有机会成为统计数据的滥用者. 明确的说, 看到给定的统计数据, 就可以回溯追出对应於该统计数据的原始问题. 原始问题并不会成为魔头藏镜人, 却是藏也藏不住的. 一群个体中可以同时带有许多不同的资讯, 选定所要统计的资讯而计算出数据时, 必然也是基於原始问题而来. 再来看看分组变项的角色与地位. 世间万物各自具备许多特质. 共同的特质就能拿来作为分组的依据. 在分组的过程中, 应该选取哪一个特质来作为研究的目标, 同样也反应出原始问题所针对的目标. 原始问题的适当与否, 就决定了研究的成败, 也决定了政策的成败. 再好的资料, 问错问题就下不出有效用的结论. 再好的理论架构和政策目标, 用错的结论来作估算, 也只能产生错的政策内容. 再来看看健保局这次的作为吧. [请跳转第一段] -- 人生而孤读. --

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