※ 引述《keithking (K)》之銘言： : (沒有病理學與藥學背景，以下純舉例，可能不具實徵性導致不可證偽) : 一個具有「科學可證偽(波普可證偽)」的「科學」命題(不是其他命題)可能如下： : 「健康狀況正常、不飲酒、不吸菸、三個月內無服用任何藥物且無慢性病、遺傳病史， : 同時BMI指數在正常等級的成人受試個體在感染丙型流行病毒且出現頭痛病徵時， : 在餐後服用500mg Paracetamol，可以使受試個體大部分撲熱息痛在第二階段代 : 謝通過結合硫酸鹽和葡萄糖苷酸失去活性，一小部分被細胞色素氧化酶P450氧化， : 達到抑止受試個體在感染丙型流行病毒時引起的頭痛病徵。」 : 以上純粹提供參考，如有可證偽性缺陷，請指正並且多多包涵。 不管是「普拿疼能止頭痛」、「男人比女人高」等等的命題都一樣， 它們講的是「整體趨勢」，不是必然性。 「男人比女人高」不保證隨便找一個男人再隨便找一個女人前者一定高於後者， 但如果你排除其他變數（eg.年齡、種族）統計大群體， 大部分情況下前者都會高於後者。 「普拿疼止頭痛」學界的實際做法是用假設檢定， 取樣其他變數無顯著差異的二組，一組給安慰劑，一組給普拿疼，設計量表評估頭痛， 如果普拿疼組的頭痛真的改善比安慰劑組來得多，我們就認定假說為真； 如果無法達到統計顯著，則此假說存疑。 （對，是存疑，我們永遠無法確認為假； 　然而當我們試過千百種做法都無法證明， 　我們相信我們賭它為假有很大機會是對的。） 常用統計檢定的實做細節可以查關鍵字「t檢定」， 「統計顯著」是用p value判定， p value的定義是「如果虛無假設成立，觀察到目前統計結果的機率」 在上例中，虛無假設就是「普拿疼和安慰劑止頭痛效果相同」。 「證實」沒有絕對的定義， 一般習慣p value<0.05就認定為已證實， 少數要求更嚴謹的會到0.02, 0.01, 0.001.. 所以一個「已證實」的paper仍有一定機率是湊巧， 只是機率小到我們可接受罷了。 「證實」不一定要有明顯的差別， 一個證實對胃癌症有效的療法， 可能只不過是讓平均五年存活率從20.1%增加到20.2%。 一個被認定為會「手指識字」的人，也不必丟20張紙條猜中20張， 在李嗣涔的相關paper中，即使20張只猜中6張，也算是「高能力」了。 （可以算算看，10~99的數字隨便填，20張猜中6張的機率有低） -- 你不是讀過《這才是心理學》嗎？ 裡面怎麼證明「看電視會導致暴力行為」？你忘了嗎？ --

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