本文为统计陷阱之七：伪造数据式陷阱

19 世纪的英国著名宰相狄斯雷利(Disraeli, 1804~1881) 曾说过："有谎话, 极端恶毒的谎话及统计数字." 法国革命时代的女杰罗兰夫人(Jeanne Roland, 1754~1793) 被革命党送上断头台之前曾说："哦, 自由, 多少罪恶假汝之名而行. " 据此,我们不妨也可以这样说："哦, 伟大的统计数字啊！能假借你说出多少美妙而令人置信的谎话呀！"

伪造数据显然是制造谎言的最主要手段, 也是人为恶意设计陷阱的主要方式.

人们常说"连数字都不可信, 那么还有什么东西可值得相信呢？" 数字本身不会说谎, 问题就在于说谎的人会伪造数字. 换句话说, 数字本身没有错, 错就错在别有用心的人利用伪造的数字(据) 说谎. 伪造数据显然是制造谎言的最主要手段, 也是人为恶意设计陷阱的主要方式. 在当今这个浮躁的时代里, 数据造假的现象屡见不鲜！越来越严重的社会诚信危机已经引起所有有识之士的高度重视. 然而, 要改变这种现象恐怕来日方长.

基于政绩与利益的考虑, 政客与商人伪造数据也许合乎情理, 可是作为真理的代言人, 尤其是一些大名鼎鼎的科学家也伪造科学数据, 似乎有点太让人们不可思议. 以下是布罗德(W. Broad) 和韦德(N. Wade) 在其合著的名作《真理的背叛》中所提到的几位著名科学家伪造数据的事件(详见C. R. 劳著的《统计与真理》，科学出版社).

(1) 被称为是"古代最伟大的天文学家" 托勒密(Claudius Ptolemaeus, 90~168),他的绝大多数天文观测不是夜间在埃及海岸进行的, 而是白天在亚历山大市的大图书馆中进行的. 他盗用了一位古希腊天文学家的著作, 并不断把这些称为是他自己的研究结果.

(2) 被称为近代科学方法之父伽利略(Galileo Galilei, 1564~1642), 这是因为他坚持认为不是亚里士多德的著作而是实验, 才是真理的仲裁. 但是这位17 世纪意大利物理学家的同僚因为非常困难展现他的实验结果, 而怀疑他是否真的做了那些实验.

(3) 19 世纪伟大的化学家道尔顿(J. Dalton, 公元1766~1844), 他发明了化学链法则并证明了不同种类原子的存在, 并发表了一系列高深的实验结果. 但是当代的化学家没有一个能再现他所发表的实验结果.

(4) 美国物理学家密立根(R. Millikan, 1868~1953), 由于他首先测量了电子的电荷而荣获诺贝尔物理学奖. 但是为了让他的实验结果看起来比实际结果更具说服力, 用大量数据伪造了他的工作.

为什么某些著名的科学家要去篡改事实呢？如果这些科学家更诚实一点儿, 会产生什么样的结果呢？为了回答这些问题, 人们必须认识科学发明的几个方面——首先找出事实(数据信息), 然后假定一个理论或是一种法则去解释事实和现象, 以及科学家期望建立优先权去获得同行的承认和由这种承认所得到的利益.

当一个科学家确信他的理论时, 便存在一种诱惑, 使得他去寻找"事实" 或歪曲事实以便拟合他自己的理论.

在可接受的误差范围内与理论一致的概念, 直到假设检验的统计方法出现之前, 是不存在的. 可以认为：一个与数据信息更接近的结论意味着更准确的理论和更使人信服的证据来使同行接受. 由于统计思想的出现, 现在我们已经认识到, 若某理论的结果与数据信息太接近, 则可能意味着是一个伪造的理论！

这就是说, 科学上过分漂亮的结论很有可能是以无中生有的方式编造出来的.

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本文由刘四旦摘编自赵焕光、章勤琼、王迪著《真理相遇统计》一书。

《真理相遇统计》从统计学科的特色、人文欣赏的视野着手，运用通俗生动的语言，精彩有趣的故事、丰富典型的案例，介绍统计文化的常识及其统计在现实世界中的广泛应用.主要内容包括为何学统计、统计应用概说、统计陷阱概说、统计历史人物故事精选、统计数据概说、统计数据收集、统计数据组织、统计数据概括、统计指数概说、时间数列概说、随机抽样与抽样分布、参数估计与假设检验、检验与方差分析及其相关与回归分析.本书可作为高等院校所有专业的本（专）科生、硕士生、中学智优生、中学数学教师，具有一定数学与统计基础的高校教师以及其各行各业的行政管理人员的数学与统计文化修养提高读本，也可作为高等院校本（专）科各个专业的选修课教材或教学参考书.

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