chmedr wrote:
""回溯性研究""其重要性及可信度遠不及""前瞻性研究""
如果不知道，翻翻書，或問統計分析專家吧，這在統計學中算基本的
大家都是學科學的，自然是比較相信理性的科學測驗結果，只是感性的「感覺」當然不足取。但是，所有科學的方法和結果，真的是真理嗎？大家一定都贊同那不一定。只要跟人有關，便不再是絕對客觀。前一陣子，韓國人醫學報告造假，結果如何大家都已清楚。
有在注意人類生命安全的報告的人都知道，要設計一個prospective study是多麼困難，請您設計一個實驗來看看吧。首先，您不可能在「各種」真實道路的環境中，「製造」車禍。不在真實道路，基本上就不算是真正客觀。再來，It's hardly possible to creat an accident model under control of human brain.人腦是多麼複雜、人心是多麼難測，電腦機器人無法做出跟人一樣的反應(更何況還有數千、萬種情境)。好，假設以上都行，請問您要撞毀多少輛車子，才會到達統計學上的significant？有車廠付得出這些代價嗎。
既然prospective不容易做到，那retrograde analysis也算不無小補。雖說retrograde studies常常只是level 3以下的evidence，但是高達數萬個cases，它的價值便可能可以彰顯。當然有一個重點是，研究分析人員一定要秉持忠於良心的原則，不能有選擇性，不能只挑對自己有利的。
個人提考試的觀念以及以上這些，並不是要去否定科學方法(撞擊測驗)。而是要提醒，我們在看所謂科學化結果的時候，總要能夠去懷疑，去知道它(科學)的limitations。
所以個人建議，我們應該深入車廠所謂安全性的研究，這不只看車廠提供的廣告文宣，要請他們提出研究的方法以及資料。也許你「研究」了各個車廠的「努力」，懂得誰在做學問，誰在拼考試之後，你可能選了不是最高分的車。
