近期的疫情牵动着每个人的心，漫天的新闻我们不知道相信谁但其中一些权威杂志发表的文章一定也会刷屏你的朋友圈，但其中夹杂了不少名词让你觉得云里雾里，总觉得为什么不说结论总说概念，其实在学术研究中，恰恰是这些概念才保证了他的严谨性和逻辑性，所以真正需要做的其实是正确理解和认识他们，同时按照概率学做事，了解趋势正确判断，下面我们就对一些我们经常看的一些概念做下汇总和解析，我会用尽可能通俗的语言告诉你，他到底是什么
一、为什么更常用中位数
我们经常看报道“写着据研究者统计，137例出院患者的中位排毒时间为20天，最短8天，最长可达37天”，中位数其实我们按字面意思解释就好，就是所有人排成一排，处于中间的那个，用这个指标最大的好处就是能帮助我们分辨出真实的人群中间的数字是什么，好多人会问，为什么不用平均数，因为平均数有时会失真，就比如我们经常开玩笑的你和马云的财富平均数一样
二、什么是双盲实验，他的意义在哪
在最近的争论中总会有人说你们这个是双盲实验么，那到底什么是双盲实验呢，为什么只有双盲实验才能得到科学结论呢。先不说医学，我们在工作中做促销活动，结果在活动期间销量增长，你说是活动带来的，但真的是么，如果我问你怎么证明，没有你的活动就不会带来增长呢。我们在高中物理课上经常听见要有空白组，说的也是这个道理，你需要和空白组对比才能证明真的是你的动作带来的结果。
好了知道了什么是空白组对照组，我们套用在医学上，情况其实又复杂了一层，因为变量又增加了一个变成了医生和病人，那么验证药是否有效，就要经得起同样的拷问，你如何证明是药有用，而不是病人自愈或者安慰剂的效果（所谓安慰剂就是病人即使没吃药得到治疗，但他以为吃了就会产生和吃药一样的效果而自行痊愈），你又如何证明不是医生的细微动作让病人察觉了他在吃药而产生了安慰剂效应呢，所以我们要做的是一部分病人吃安慰剂，一部分病人吃药，但医生不知道谁吃的安慰剂，谁吃的药，病人也同样不知道，所以这就是双盲，只有这样才能经得起逻辑的考验
三、是什么是显著性
但双盲实验完成后，有人又来问了，即使这次你证明了你的效果超过了空白组，你如何保证这不是小概率事件，就算买都有小概率中奖，你如何证明你这次不是呢。
到这个地步就要到统计学家上场了，统计学家说你要证明在你的一组数据正常的情况下，出现被施加影响后的数据是小概率事件，在一组大样本中，我们随机抽取一组数是满足正态分布的，如下图标橘黄色的部分，只要我们看到了我们施加影响的这一组数是落在橘黄色区域，这就证明了正常从总体中抽取到这一组数据的概率很小，通常是95%的可能性不会被抽取到，那么就可以说明你的行动是有效的。这也就是我们通常听到的置信区间是95%，也就是他的显著的，当然95%只是人们通常的取值，数值是越大越说明问题。
常见的正态分布（图片来自网络）
四、写在最后
当然相信的推导过程和在统计学中的具体应有很复杂，也需要用更加专业的软件，其实我们用不到，我们更应该是从整个的过程中学会逻辑的意义，这才是道的层面，尤其在工作中，不应该听风就是雨，应该有自己的独立判断，多在细致的逻辑中寻找真正的答案，多问自己一个问题，真的是这样么。
希望本文能对你有所启发
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