[重點提前] 健保局公布了各科醫師所開設診所的營收狀況. 這個事件讓我感覺帶著 '項莊舞劍, 意在沛公' 的味道. 為什麼是公布營收? 為什麼公布的是 '點數'? 為什麼要討論診所? 為什麼要分 '科別'? 為什麼要 '公布' 這些資料? 這樣的問題旁觀者只能瞎猜, 畢竟不能讓健保官員吃乖乖藥再測謊. 那我就瞎猜一下: 營收看起來數字比較大, 比較驚人, 讓人覺得醫師開診所好賺. 點數看起來就更大了, 因為點值常常小於一. 討論診所會讓人有一診所一醫師的錯覺, 認為是單一醫師身價. 分科別可以讓醫師團體內部, 先自己就鬧起內訌, 以利個個擊破. 公布是因為想要調整給付制度, 要先讓氣氛醞釀一陣子. 單單只公布營收, 卻忽略各科診所需要不同的成本, 包括人事與硬體設備的差異. 只公布點數而不預先乘上點值, 誇大了醫療費用的支出. 透過不當的資訊揭露作前導, 要推出的政策內容會是合理的嗎? 就可想而知了. [主要論點挪後] Q1. 有沒有價值中立的科學研究? Q2. 有沒有價值中立的統計數據? Q3. 有沒有價值中立的分組變項? Q4. 有沒有價值中立的健保局? :P 以上的問題中, Q1 不是我想討論的重點. Q4 也許不需要討論就有答案. 來談談統計的中立性是否存在? 統計方法的存在與價值, 在於協助研究者, 由資料建立結論. 嚴格的說, 統計方法不主動偏好任一個結論. 研究者想要謹慎一點的話, 選擇較高的臨界值當作標準. 反之, 就寬鬆一點. 統計方法只是確立了在合理的條件下, 解釋資料的手法與步驟. 並不會主導研究者的研究目標與結論. 統計數據就不同與統計方法. 統計數據的計算是為了已經選定的問題而進行. 也許有人會說, 統計軟體已經預先設定了許多功能, 我只是照著跑而已. 這樣的情況下, 只能說這個使用者主觀上沒有察覺統計數據的運作機制. 而不能藉此認定統計數據是不假人手而自然產生的. 更糟糕的是, 這種 '照著跑' 的研究者, 常有機會成為統計數據的濫用者. 明確的說, 看到給定的統計數據, 就可以回溯追出對應於該統計數據的原始問題. 原始問題並不會成為魔頭藏鏡人, 卻是藏也藏不住的. 一群個體中可以同時帶有許多不同的資訊, 選定所要統計的資訊而計算出數據時, 必然也是基於原始問題而來. 再來看看分組變項的角色與地位. 世間萬物各自具備許多特質. 共同的特質就能拿來作為分組的依據. 在分組的過程中, 應該選取哪一個特質來作為研究的目標, 同樣也反應出原始問題所針對的目標. 原始問題的適當與否, 就決定了研究的成敗, 也決定了政策的成敗. 再好的資料, 問錯問題就下不出有效用的結論. 再好的理論架構和政策目標, 用錯的結論來作估算, 也只能產生錯的政策內容. 再來看看健保局這次的作為吧. [請跳轉第一段] -- 人生而孤讀. --

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