观察性研究和实验性研究的区别

科研论文是根据有价值的生产实践或科研课题写作的，具有原创性和独到性的论文。从科研论文的格式来说，第一部分应该是课题研究的总体构想，包括课题研究的目的、前人研究的总结和研究背景综述、课题研究的意义、课题研究的计划安排和应用的方法说明等等。在赛恩斯编译看来，想要写好科研论文，应先了解相关写作常识，例如：循证医学：又称实证医学、求证医学，指遵循证据的临床医学。循证医学的定义被确认为：严谨、准确和明智地应用当前所能获得的最好研究依据，同时结合医生的个人专业技能和临床经验，考虑病人的价值和愿望，将三者完美地结合起来，制定出病人的治疗方法。循证护理：是护理人员在计划其护理活动过程中，审慎、严谨、准确、明智地将科学研究结论与临床经验、病人愿望相结合，获取证据，作为临床护理决策依据的过程。内容效度指数：表示内容效度的一种指标，即对内容效度专家组的评定结果进行计算所得的数据。专家对量表中每一项问题分4级给予评分：1=不适用，2=修修改，3=适用但须做小修改，4=适用。具体的计算方法是将评分得3或4的数目除以评分人的总数目。所得结果0.8或以上，被认为内容效度指数高。如一量表中的某项问题，5名专家中有1名评2分，2名评3分，2名评4分，则CVI=4/5=0.8.计量资料：又称数值变量，对观察单位的某项标志通过定量测量的方法，记录其标志值所得的资料。其特点是：该资料中的每个数据一般都是通过一定的测量而得，各数据间有大小量差异，数据具有连续性，可用度量衡单位表示。如血压、心率、年龄、身高、体重等的测量值均属计量资料。计数资料：指将观察单位按其性质或类别分组后，清点各观察单位或各组内的数量所获得的资料。其特点是：对每组观察单位只研究单位只研究其数量的多少，而不具体考虑某指标的质量特征，属非连续性资料。如床位数、住院人数等都属于计数资料。等级资料：也称有序分类资料或半计量资料，指将全体观察单位按照某种性质的不同程度分成若干组，再清点各组中观察单位的个数，这样得到的数据资料就称为等级资料。其区别于计量资料和计数资料，而又具备计量资料和计数资料的某些特性。例如，年龄是计量资料，但按某种规定分成多个年龄组，该年龄组就是等级资料，克朗巴哈系数(Cronbach's α)：用来表示研究工具信度内在一致性的一种方法。被看作是KR-20值公式的一种延伸，多用于利克特量表的信度测量。通常所测量表的克朗巴哈系数若等于或大于0.70，方被接受。KR-20值：用来测量研究工具信度内在一致性的其中方法之一，也被看作是克朗巴哈系数的一种特殊形式。克朗巴哈系数多用于利克特量表的信度测量，而KR-20值则适用于二分制量表的内在一致性测试。重测信度：指用同一研究工具在不同时间重复测试同一研究对象，所得结果的一致程度。一致程度越高，表示该工具的稳定性越好，即重测信度高，测量的变量是数值变量时，可通过计算相关系数的大小来表示信度的强弱；当测定的变量为分类变量时，可通过计算Kappa系数的大小来表示信度的高低。折半信度：是用来表示研究工具的内在一致性的一种方法，将组成研究工具的各项目分成两部分，分别加以计分，对这两个部分的数值进行相关性分析，然后采用Spearman-Brown公式计算信度。例如，一个量表共有10个问题，可按1～5对6～10或1,3,5,7,9对2,4,6,8,10或随机分为两组，各组分别计分后用Spearman-Brown公式计算两组间的相关系数，即折半信度。行动研究：是指一种参与式的研究方法，以问题为中心，包含行动干预措施，是基于研究、行动、反思和评价之间连续的相互作用过程，其目的是为了求善，而不只是求真。实践者在研究中行动，在行动中研究，研究的目的是发现问题，实施对策，提高反思能力，并改进工作和生存环境。行动研究不是单一的研究方法，之所以说行动研究不是一种方法是因为原则上行动研究可以使用量性或质性的研究方法，只要能达到目的就行。

本文将从实验设计的作用、实验设计与一般回归分析的区别、实验的一般进行过程、实验设计类型等几方面进行介绍。1.实验设计的应用实验在工程学、科学（化学、生物、物理等）方面有广泛应用，可用于新产品设计、配方开发和生产过程改进。为达到极好的质量管控，摸索稳健参数范围同样需要进行实验。实验是我们认识世界并找到其客观规律进而利用规律的工具。实验设计是有章法地有规律地进行实验，是实验开展前必不可少的一步，是一门近似于艺术的科学。优秀的实验设计可以在不降低数据质量的同时大大减少实验量，可以大量节省人力、资源、能量损耗，更符合绿色理念。实验设计2.实验设计与回归分析的区别回归分析是基于被动接受外界传达的信息并对参数建立数学模型的方法，对信息不做干预。而实验设计是主动控制变量并观察其对相应的因变量的影响，这里增加了人为的干预。精心设计的实验可以更有效地反映客观规律，为设计创造提供通用型解决方案。3.实验的一般过程3.1 计划阶段阐述目标。弄清实验的目标是第一要务。研究目的选择因变量。因变量作为衡量实验结果优劣的指标需要谨慎选择，因变量要能很好地反映实验结果，要可以被仪器准确测量。因变量通常有连续变量、离散变量等。选择因子及水平。可能分析过程中存在大量因子，可以通过鱼骨图、过程流分析、FMEA、帕勒图等找到可能的主要因子，因子水平应足够分散以使效应可以被检测出来，但也要注意水平不能太分散，以防除主因子外的其他因素的干扰。因子选择实验计划。根据实验目的选择合适的类型，做好区组化、随机化、重复性原则。3.2 实施阶段谨慎监视实验进程，确保按计划进行。记录实验中的状况、响应等。控制图3.3 分析阶段统计分析与工程知识相结合，做出合理的拟合较好的模型并改进。数据分析3.4 得出结果根据分析结果制定工艺过程。进行验证实验、预测最优设置等。4.实验设计类型4.1 最佳猜测法确定几个因子，设置各自水平形成组合，进行实验。根据本次实验，改变一个或几个因子的水平，进行进一步尝试。这种方法往往要基于丰富的经验，需要耗费大量时间、资源，即使得到可接受的结果也不能保证结果最优。4.2 OFAT一次一因子法基于初始组合，在其他因子初始组合不变的情况下，让每一个因子在允许范围内连续变动，得到结果用于分析。这种策略忽略了因子间的交互作用，效率不高。4.3 析因设计基于统计学的多因子多因子变动，效率高，更科学。4.4 分式析因设计分式析因设计是析因设计的变形，实验量通常为析因设计的几分之一。总结：析因设计为工程科学研究提供了通用的研究方法，为无经验研究者提供了科学有数据支撑的研究方案。

实验设计上一篇介绍了常见的临床试验术语，这次要介绍不同实验设计及其特性。本期文章中会频繁出现临床试验术语，对此不太了解的同学可参考上期文章「实验设计功夫第一式：认识常见术语 」。在研究规划中，选定恰当的实验设计是成功执行研究的基础，也决定了临床试验应该如何执行、有何优势、既存限制以及最终发表论文的质量，因此必须要谨终慎始。三步轻松定位实验设计在选择实验设计，或要定位某一研究的实验设计时，可用牛津大学实证医学中心介绍的三个步骤根据研究目的粗略划分：1. 研究目的？A. 单纯描述某族群特征＝描述性研究B. 量化并分析不同因子间的关系＝分析性研究2. 若为分析性研究，「介入」是否随机分配？A. 是＝随机对照试验 (Randomised control trial)B. 否＝观察性研究对观察性研究又可根据「结果变量」测量时间点分为三类。3. 「结果变量」何时测量？A. 在「介入」或「暴露」之后＝世代研究 (Cohort Study)，为前瞻性研究。B. 与「介入」或「暴露」同时＝横断面研究 (Cross-sectional study)C. 在推论出「暴露」为何之前＝病例对照研究 (Case-control study)，为回溯性研究。』实验设计纵览实验设计可按上述粗略分类，下面介绍描述性与分析性研究最常见的实验设计。描述性研究个案报告 (Case report) 是对病例的详细观察和解读，常为现有知识无法解释的案例，多以故事性的叙述呈现。虽然在研究中可信度最低，但它是最早期的证据以及新研究方向的起源。个案系列 (Case series)， 顾名思义，是由一系列接受相似治疗的个案报告组成。生态性研究 (Ecological study) 以族群为单位研究，例如历年某族群的死亡率，或比较两地某疾病的盛行率。此实验设计的数据来源常为政府或医院的统计数据，当难以获得个体数据时较为适用。分析性研究随机对照试验是对随机分配「介入」的各组进行比较，是研究「介入」安全性与效果的临床试验标准设计，也是除了统合分析 (Meta-analysis) 与系统性文献回顾 (Systematic review) 以外可信度最高的实验设计。世代研究追踪且比较不同「暴露」或没有「暴露」的各组，研究者不介入「暴露」的分配。用于研究特定因子对「结果变量」的影响。与随机对照试验相比，唯一的不同就是没有随机分配，因此是可信度仅次于随机对照试验的实验设计。病例对照研究预先选定具备「结果变量」的族群，再筛选匹配但不具备该「结果变量」的控制组回溯比较，研究各组的「暴露」历史。此实验设计数据多半来自医院数据库，可信度介于世代研究与个案报告之间。交叉试验 (Cross-over trial) 让随机分组的受试者先后接受不同的治疗。例如一组先接受安慰剂，另一组先接受治疗，之后进行交换。由于控制组为受试者自己，可减少所需的受试者数量。但这种情况只能在「结果变量」可逆的状况下使用。由上可见每个实验设计各有特色，研究者不能盲目推崇特定方法。理应按照研究目的、可行性来选择最合适的实验设计，以免临床试验还没开始就因不合适的实验设计导致低劣的研究质量，这样不仅浪费经费，甚至还有可能因无法取得完整的研究成果而不能发表论文。

一、观察法观察法（Observation）是指有目的、有计划地对处于自然状态的客观对象进行考察和描述以获取事实资料的一种科学研究方法。社会科学研究中的观察法是利用眼睛、耳朵等感觉器官和其他科学手段有目的地对研究对象进行考察，以取得有关资料。在教育科学研究中运用观察法不同于漫无目的的一般的观察，它需要有明确的观察目的、有严格的观察内容，在规定的时间内按照严格的研究程序，利用人体感官来和现代高科技手段来进行严谨的客观的观察和记录。观察一般可分为参与式观察和非参与式观察，两者的主要区别在于参与式观察需要研究者介入观察现场，这容易对研究客体造成不同程度的影响，从而影响了研究的科学性。二、运用观察法的流程观察法并不是简单的看，更不是漫无目的的观察，运用观察法进行研究需要使用科学的流程。这样的研究结果才具有说服力。1、界定研究变量并进行编码当决定使用观察法后，就应该确定观察哪些方面，即观察研究的变量是什么。研究的变量类型可以是：（1）事件发生的频次，比如一堂课内教师提问的次数；（2）指定时间点发生的事件，比如以每30秒为一个事件间隔，在第30、60秒的时候发生的事件；（3）事件的持续期，比如教师在讲解一个知识点的时间的长短；（4）抽样的个别人的特别观察，对于某个事先抽样的某个学生进行特别观察。希洛卡佐·萨卡古切在对日本大学怎样教授英语语言的一项研究中，他使用了下述观察变量列表（Observation Schele）。日本大学的英语课研究中使用的观察变量量表[1]上述量表决定了研究者需要对课堂上的哪些行为进行观察和记录。量表可以帮助研究者发现同样的课堂教学中同样的活动，系统地记录课堂教学的每一个瞬间，为研究提供有力支撑。研究者按照弗兰德斯的程序对每节课以3秒钟为一个间隔，对上述25种行为进行记录。则他针对60分钟的一节课就需要进行1200次编码。可以看出观察法是一项非常艰巨的任务。2、记录观察内容研究者在观察开始之后就要及时记录观察到的内容，由于事件往往发生得很快，研究者往往不能及时全面准确地记录观察内容的特征，这就需要借助录像设备来辅助研究者完成记录工作。研究者主要需要记录的事项包括特定事件的持续时间、频次计算、间隔和继续。3、整理和分析观察内容研究者结束观察后需要使用大量的时间进行整理和分析观察内容数据。所有的经过特定编码之后的数据都将用来分析研究对象。三、观察法的优点和缺点观察法的优点在于观察法可以获得比问卷和访谈更准确的数据，弥补问卷和访谈的缺陷。观察法不依赖于受访者的言语意思表达，二是观察法所获得的数据是发生在自然环境中的，是被观察对象现实生活、学习中正在发生的、真实的典型的和一般的行为表现，资料可靠性高，是通过研究者的双眼去观察而获得的第一手资料。当研究者无法获得问卷和访谈的机会或问卷和访谈的所得的真实性受到质疑的时候，观察法就可以充当主要数据资料。三是观察法比较灵活，能较长时间在不同地点观察同一个人和同一种情境。观察法也具有一些的缺点。但是运用观察法往往改变了被观察的情境，比如当一个观察者进入教室后，师生的日常行为都可能发生改变，这使得观察的必然效果失真。应对这样的问题可以采取在正式进入观察教室之前，提前一段时间长期进入观察教室，使教师和学生都习惯于这样的情境，逐渐表现出他们的日常行为之后再进行观察。通过在教室的加装视频监控设备进行观察也是一个避免影响观察效果的办法。观察法比问卷法和访谈法都较为费时费力，需要研究者亲身观察一段时间才能获得较为可靠的数据。四、观察法范例山东师范大学张文新、张福建《学前儿童在园攻击性行为的观察研究`》采用行为取样的方法，对242名小班、中班和大班幼儿在幼儿园中的攻击性行为进行为期10天的现场观察，共获得有效行为样本339件。数据统计分析结果显示：（1）中班和大班幼儿攻击同性同伴的次数显著多于攻击异性同伴；（2）引起儿童攻击性行为的各种起因的次数分布存在极显著的差异，但各种起因的次数在三个年龄组和不同性别上的分布不存在显著差异；（3），小班幼儿的工具性攻击行为多于敌意性攻击行为，大班儿童的故意性攻击多于工具性攻击。该论文的在研究结果部分是这样论述的：2.攻击者与攻击对象性别关系的年龄变化在观察获得的339件攻击行为中，小、中、大班三个年龄儿童攻击同性别同伴和异性同伴的次数分布见表2。对儿童攻击同性别和异性同伴次数的2*2（攻击者性别*被攻击者性别）的列联表卡方检验结果显示，儿童攻击同性别同伴和异性同伴的次数存在极显著差异（X2=12.5819，df=l，P<.001）。为了考察是否三个年龄组幼儿的攻击行为都存在这种差异，又分别对每一个年龄组进行了列联表卡方检验，结果显示：幼儿园小班儿童攻击同性别同伴和异性同伴的次数之间不存在显著差异（X2=0.2306，df=1，P>.05）；中班儿童攻击同性别同伴和异性同伴的次数之间存在显著差异（X2=0.5744，df=l，P<.05）；大班儿童攻击同性别同伴和异性同伴的次数之间存在极显著的差异（X2=24.2797，df=l，P<.0001）。表2 攻击对象性别的次数分布内容来自孙涛老师的《实用中小学教育研究方法》[1] [美]梅雷迪斯·D．高尔、沃尔特·R．博格、乔伊斯·P．高尔著．教育研究方法导论[M]．南京：江苏教育出版社．2002年12月第一版：276

时隔两年, 诺贝尔物理学奖再次授予天文方向。James Peebles, Michel Mayor 和 Didier Queloz 由于他们在“理解宇宙的演化和地球在宇宙中的位置”方面所做的贡献, 获得2019 年度诺贝尔物理学奖。笔者身边风趣的天文学家在诺贝尔奖评选的前几日相互逗趣说: “您最近是不是在等一个电话?” (诺贝尔奖委员会打电话通知获奖人)。而 2019 年度的诺贝尔物理学奖, 对笔者身边的许多同僚天文学家, 可谓意料之外, 但也情理之中。这次的诺贝尔物理学奖授予了天文学研究中两个截然不同的研究领域。James Peebles 由于其对“物理宇宙学的理论研究”获奖, 而师徒 Michel Mayor 和 Didier Queloz 由于他们发现了“围绕其他太阳型恒星绕转的地外行星”而获奖。宇宙, 可以说是科学研究中最大的对象, 它包罗万物,从古至今。它关乎着人类对自身和这个世界最基本的思考:我们从哪里来? 世界为什么是这个样子? 而地外行星在宇宙中又是如此渺小。整个可见宇宙(到宇宙微波背景辐射的距离)的大小为 465 亿光年, 而地外行星 51 Pegasi b 的轨道半径约为0.05 天文单位, 它们差了 17 个数量级。这次的诺贝尔物理奖分别授予了天文学中两个极端尺度上的研究。天文学家的研究大致可以归为两类: 观测研究与理论研究。天文研究与物理研究最大的区别在于, 为了寻找物理规律, 人们可以发明很多可控的物理实验, 从而发现规律、构建模型、测量参数; 而天文研究通常无法进行实验。天文学家能做的就是想尽办法进行观测, 上天入地,搜罗所有可以观测到的数据来进行研究。因此天文学家敏感于这些人类不可控事件和现象发生的概率, 例如超新星爆发的概率, 微引力透镜现象发生的概率等。对于观测研究的学者来说, 这些概率关乎着成功的概率。而观测工作也讲究一个“最”字。“最遥远”、“最大”, 这些词是人类对自己探索能力的自我肯定。因此, 这些探索型的观测研究对于人类的意义通常不言自喻, 却又引人深思。而通过努力不断探索, 最终获得这些发现的研究者, 也有幸被载入科学发现的史册中。但值得注意的是, 这次获奖的地外行星却并不是“最早”被人类发现的地外行星。诺贝尔奖的殊荣与之错过是因为, 最早被发现的地外行星围绕着一颗脉冲星公转, 和我们家园的样子相去甚远。喜欢探索宇宙的人类, 最终将诺贝尔奖授予了与我们的家园更相似的行星系统的发现研究。相比之下, 宇宙学对于公众来说是一个既熟悉而又陌生的词汇。宇宙的至高至大, 总让人们自然地将其和哲学联系起来。说起宇宙学, 谁都可以马上提出几个问题: 宇宙有多大 ? 宇宙有没有中心 ? 宇宙之外是什么 ? 而Peebles 的工作, 正是将人类对宇宙的一些哲学思考变成了一门讲究精准的科学。相比发现地外行星的一文成名, Peebles在宇宙学方向的贡献, 已经持续输出长达半个世纪。众所周知, 哈勃对于河外星系的观测得到了“宇宙在膨胀”的结论。基于这个观测事实往回推演, 人们提出了大爆炸的宇宙学模型。那么大爆炸之前是否是前一个宇宙的收缩?如果是, 那么前一个宇宙中通过恒星演化形成的重元素会如何? Peebles 和他所在的团组为了回答这些问题所做的一些理论推导, 得出了“热大爆炸宇宙在膨胀冷却的过程中必然会留下具有黑体谱的宇宙微波背景辐射”这个结论[1]。然而不幸的是, 他们虽然理论上预言了这个信号的存在,并且正要用自制的测量器去搜寻, 却被美国贝尔实验室的研究人员无心地作为一个怎么都扣不干净的噪声而发现了[2]。发现者 Penzias 和 Wilson 因此获得了 1978 年度的诺贝尔物理学奖, 而预言了这个信号的宇宙学家却与其失之交臂。并且, 2006 年度的诺贝尔物理学奖授予了证实“宇宙微波背景辐射为黑体谱”的 John Mather。宇宙微波背景辐射的研究工作使得 Peebles 将宇宙学作为一生的科研追求, 一干就是半个世纪, 而这项研究只是 Peebles 对人类认识宇宙所做贡献的开始。众所周知, 恒星持续发光发热的能源来自其内部的核反应。1967 年的诺贝尔物理学奖授予做出恒星能源机制研究的Hans Bethe。恒星内部的核反应会形成重元素, 并在超新星的爆发过程中形成更重的元素。对于热大爆炸宇宙学, 天文学家关心的问题之一, 是在早期不断膨胀的宇宙中, 各元素的形成和比例是什么样的。这个问题称为大爆炸核合成。Peebles在一篇邀请报告[3]中写道: “热大爆炸让我想到了爆炸的高压锅, 一定有许多非平衡态的核反应和轻元素的形成。” 这是一场元素形成和时间的赛跑, 在不断冷却的宇宙中, 核反应速度将越来越低, 直到无法进行。Peebles对环境变化如此剧烈的核反应过程做了仔细计算, 主要考察氦元素和氘有关的核反应, 得到了大爆炸核合成阶段所形成的元素比例[4]。让人们吃惊的是, 这些计算结果非常接近当今的观测结果。而如今对于大爆炸核合成的研究, 在此基础上加入了更多的物理过程, 运用了更准确的反应速率和反应截面, 可谓是在前人的肩膀上继续努力。而随着宇宙的持续膨胀和冷却, 高能光子不断减少,电子开始和质子结合, 放出光子, 这一过程称为再复合。再复合并不是一个简单的物理过程, 同大爆炸核合成的研究一样, 需要考虑随时间变化的宇宙大环境, 还要考虑许多次级反应。例如, 光子会被已经形成的基态氢原子吸收,变为激发态,再放出光子加热等离子体。Peebles 同样对此过程进行了仔细研究, 推导出了当时宇宙的电离率[5]。若宇宙初始并不完全均匀, 而是有个初始的密度扰动, 那么这个扰动会形成大小不一的引力势阱, 造成微波背景辐射的温度场有微小涨落。再复合过程之前, 质子-电子-光子耦合在一起的等离子体会在引力势阱中做声波震荡。解耦后, 这些声波震荡的信号就留在了宇宙微波背景辐射的温度图中。通过测量这些声波震荡, 可以得到宇宙初始扰动的谱型[6]。而巧合的是, 在没有测量之前, Peebles在计算中假设了一个扰动的谱型, 而如今宇宙微波背景辐射的实验测量得到的结果, 也和这个假设的谱型非常接近。而宇宙微波背景辐射温度涨落的发现, 也获得了2006年度的诺贝尔物理学奖。前文所述的这些贡献属于 Peebles 对早期宇宙的研究, 而 Peebles 对晚期宇宙的研究也是硕果累累。大爆炸宇宙学告诉人们宇宙如何开始, 而宇宙如何演化和其最终的命运决定于我们所在的宇宙中的物质组分。当时的主要宇宙学模型有物质密度达到临界密度的 Einstein de-Sitter 模型,物质不到临界密度的开放宇宙模型, 和物质加宇宙学常数的平坦宇宙模型等。令人疑惑的是, 旋涡星系中所能观测到的发光物质提供的引力, 不能解释观测到的不同半径处的旋转速率, 预示着大量物质并没有被观测到。Peebles 运用了当时可以找到的所有观测数据: 星系团、星系、射电源和类星体, 利用从其他学科借鉴来的统计研究工具——相关函数和功率谱, 试图对宇宙学模型做出限制[7]。通过比对从观测数据中测量到的统计信号和引力不稳定性导致的结构形成的理论, 在证据的不断积累后, 最终确定了我们的宇宙学模型为冷暗物质加宇宙学常数的模型, 此模型如今被称为宇宙学的标准模型。Peebles对宇宙学的贡献远不止于此。纵观他的研究论文题目和摘要, 有两个词经常出现——origin(起源)和reconcile(缓和、调解)。Peebles 研究了很多宇宙学中物理现象的起源, 例如星系角动量的起源。Peebles 收集了所有的观测来研究宇宙学, 试图缓和不同观测得到的矛盾结论。如果说 Peebles 将人类对宇宙的哲学思考发展成了一门精确的科学, 那么地外行星的发现则将“人类并不孤独”的自然猜想向现实拉近了一大步。视向速度法, 这是找寻地外行星的主要方法之一。因为恒星和行星将绕着它们共同的质心运动, 观测到的恒星光谱将随着时间做周期性的红移和蓝移。得益于技术的进步, 人们可以通过监测恒星的光谱移动, 探测到恒星视向速度的微小变化, 使得发现地外行星成为可能[8]。而寻找地外行星还有另一种方法——凌星法。通过连续观察恒星亮度的变化, 若其有行星绕转,则恒星的光有可能被行星遮挡而出现变暗的现象, 可以推测出行星的存在。物理研究中许多实验可以反复做, 从而得到更确定的结论。而对从事天文理论研究的学者来说, 这些事件/现象发生的概率不可控制, 直接代表着研究中所能用到的样本数量, 因此关乎着研究的精度和结论的可信度。而天文中的宇宙学研究, 由于我们只有一个宇宙, 情况则更糟糕。物理学研究中, 通常将信噪比达到 5 作为发现的标准。而天文学研究中, 特别是早期, 信噪比达到 1 已经是让多数天文学家激动的发现了。在宇宙学的研究过程中, Peebles也曾迷茫过。曾有同僚劝 Peebles 换一个能得到比较确定结论的研究方向。可用的数据实在是匮乏, 甚至有些自相矛盾。Peebles 在 2004 年获得第一届邵逸夫奖时就曾感叹:“1964 年初涉宇宙学时, 我感觉太不易了, 却又很兴奋。实验室里得到的物理结论外推到宇宙上却只有极其有限的 数据来支持。曾想过做两三个项目之后就换方向吧, 结果每个工作都引人深思, 让人无法拒绝。” 就算是观测数据爆发的今天, 仍有许多宇宙学的信号徘徊在“被探测到”的边缘。科学家们正在试图使用更多的数据, 更好的分析统计方法, 更仔细的系统误差控制, 来提高测量的信噪比。而地外行星的发现研究可谓是证据确凿, 并且仅在一周后就被其他观测所确认。事实上, 观测研究和理论研究是密不可分的。正是这些发现探索所带来的激动人心, 使得这一方向的学科研究成为风潮, 样本快速累积, 科学家们才能利用这些大样本通过统计研究得到更令人信服的结论。宇宙学已经进入大数据时代。正在进行的和下一代的大型星系巡天项目, 以及微波背景辐射实验, 都给人们极大的信心来更深一步地探索和了解我们的宇宙。我们不仅将对已有的标准宇宙模型的参数做出更好的限制, 并且很有可能发现标准模型以外的新物理。而地外行星方向的研究还在数据快速增长的阶段。在地外行星探测方面, 近几年最大的事件莫过于开普勒空间望远镜的升空。开普勒望远镜上唯一的科学仪器就是测光计。在长达9。5年的运行中, 开普勒望远镜盯着一个固定的天区连续测量恒星的亮度, 通过凌星法共发现了2662 颗地外行星, 这使得地外行星的研究一下子成为全世界最热门的天文学研究领域。这次诺贝尔物理学奖, 可谓是一半授予了一门历史悠久的研究方向, 而另一半授予了一个新兴的研究热潮。宇宙学研究中还有许多问题并没有解决。天文学家引入了暗物质和暗能量来解释宇宙, 而粒子物理方面并没有找到对应的粒子作为暗物质, 也还未确定暗能量是不是就是宇宙学常数。我们的宇宙确实有过一段暴涨的时期, 但“是什么驱动了暴涨”也是未解之谜。在 Peebles搭下的宇宙学研究框架下, 天文学家正通过各种更先进的观测来搜集新的证据, 为以上宇宙学悬而未决的问题做出解答。而地外行星方向, 科学家正大步向前, 发现越来越多的行星系统, 回答太阳系形成、地球形成等人类关于自己家园的基本疑问。在准备解读201年度诺贝尔物理学奖期间, 笔者很享受调查一个学者的研究经历的过程。不经意回想起上一次做类似的调查是在攻读博士期间, 赴国外长期访问临行前, 需要先了解国外合作单位导师的系列研究。当年作为学生知识还不够全面, 深深佩服这位导师做过那么多精彩的研究。在数据匮乏的研究道路中, 难免有许多弯路和错误的猜测, 这些挫折可能会被淡忘, 而只有最终的结论被总结在教科书中。了解这些经历, 想象宇宙学在当年的现状, 不得不佩服 Peebles 一路坚持下来, 并做出如此多的贡献。他的智慧和不懈努力, 已经回答了宇宙学中许多基本的问题, 确立了标准模型。然而, 正如 Peebles 在获得诺贝尔奖的庆祝会上的总结: “宇宙总是能给我们带来惊喜。我很确信我的理论不会是一个最终答案。当我们发现膨胀和演化宇宙中的新物理, 那一定会再次让我们吃惊。在座的都是正在追逐新发现的人们, 我希望大家快马加鞭做出这些让人震惊的新发现。”文/余瑜本文来自《科学通报》

教育，不只是要教「科学」知识，也要教如何分辨「科学」跟「伪科学」。学习，不单要学「科学」知识，更重要的是学会「科学观」。1959年，英国剑桥的一位院士史诺（C.P.Snow），发表了一场轰动学界的演讲：「两种文化与科学革命」。史诺想要厘清人文和科学的差异，进而消除「两种文化」的鸿沟。史诺发现，人文知识分子喜欢问科学知识分子，「你读过莎士比亚吗？」答不出的科学知识分子往往感到汗颜。反过来当科学知识分子问人文知识分子，「你知道热力学第二定律吗？」人文知识分子却会为自己的无知而感到自豪。史诺批评到，大部分的决策者都是「近乎科盲」的人文知识分子。我们生活在一个科学日新月异的年代，但许多人却分不清科学和伪科学。所谓「伪科学pseudoscience」指的是「看似科学，实则缺乏足够支撑证据与可信度的主张」。有人称之为「垃圾科学junk science」或「巫毒科学voodoo science」。究其本质，伪科学力图伪装成一种科学的样貌，但却缺乏科学的严谨。伪科学的结论通常是从诸如传闻证据与个人证言等低质量的资料归纳而得，真正科学的结论则是源于仔细控制的研究。大部分的科学领域都有一种对应版本的伪科学。举例来说，某些人可能将远古航天员（ancient astronauts）的调查研究视为考古学，将永动机(perpetual motion machine)看成物理学；另外，在某些人的心中认为，既然天文学与占星术都涉及星辰与星体研究，两者必然有所关联。当然，有心理学这门科学，自然也就有超心理学(parapsychology)这门伪科学了。伪科学的主张有几个常见的特征：第一，这类主张具有争议，因为虽然人们能够提出某些支撑证据，但这些证据的质量通常都很可疑。第二，这类主张通常违反了当前广为众人接受的科学原则。例如人体悬浮这个例子。有人宣称自己可以不靠外力升空漂浮，而且有些照片显示他们看似漂浮在半空中。支持者认为这就是证据，但是这项证据的质量相当单薄，尤其是考虑到这项主张的内容有多不可思议。个人证言有可能是错的，而照片也有可能被人动了手脚。事实上，假设升空漂浮确实行得通，那么就必须彻底改变我们理解的重力运作。伪科学常见的思维特征：（一）先入为主地认定该相信什么。（二）寻找能支持某个先入为主观念的证据。（三）忽略能证明某个主张或见解毫无根据的证据。（四）漠视某个现象的其他解释。（五）怀有奇怪的信念。（六）接受不足采信的证据，以及支持某个荒唐的主张。（七）非常仰赖传闻证据。（八）缺乏严谨控制的实验以验证某个主张。（九）鲜少抱持怀疑的态度。到底什么是科学？科学极度仰赖控制实验，因为实验是判定「A是否会引起B」的最佳方法。当然，不是所有的科学都能运用控制实验。比方，许多地质学与天文学的假设无法在实验室中轻而易举地检定。但是在「田野」中就能检定它们，在那儿，我们可以寻找确认或驳斥某个给定假设的数据。所以什么是科学呢？科学的印记是严谨地检定假设。正如科学作家肯得里克傅瑞哲(Kendrick Frazier)评论道：「科学针对自然世界提出解释，接着运用实验、观察，及富有创意与多样化的其他方法和策略检定那些假设。」最近几年一种比较广泛说法的科学定义是由麦可薛默(Michael Shermer)提出了一个不同于以往波普尔的证伪主义的观点：「科学并非证实一套见解，而是一种探究的过程，旨在建立一种可检定的知识本体，对弃却或确证始终保持开放的态度。」它强调一个极为重要的观点——科学从未试图证明任何特定见解。科学并非始自一套我们该相信些什么的先入为主观念。如同某些人类机构的运作方式。相反的，科学不过是我们用来增进自己对所处世界多几分理解的历程。事实上，真正的科学家绝不会主张某件事绝对如此。相反的，科学家认为所有知识都必须反覆检验，如此我们才能不断修正和拓展对这世界的认识。这种知识的探索永远不可能产生绝对的真理，但它仍旧是我们解开未知之谜的最佳手段。科学通常始于我们所处世界的一道简单问题。举例来说，抽烟是否会引发健康问题呢？其次，我们形成具体处理这道问题的假设。假设是可检定的陈述，说明两个或更多变数间的关系。针对前述例子，一个可检定的假设也许是「抽烟会引发肺癌」。这项陈述指出烟与肺癌这两个可以测量的特定变量，预测这两个变量间存有因果关系，而且这项陈述是能被否证的。于是科学家进行一项实验，或运用若干严谨的其他检定方法来确认或驳斥这个假设。完成后，这项研究会提交出版。但在刊行前，这项研究需先经过科学家的同行评议，以便确保研究的高质量。一旦付印，这项研究便是公开的，得接受整个科学界的评论。这个同行评议的过程是科学方法中最为重要的一步，因为它提供了纠错机制，使科学能步入正轨。事实上，这种自我矫正的机制是科学多年来成功的主要原因。在科学界，每一个想法都是可受公评的。当科学家发表某项研究，他必须完全公开研究的细节，让其他人也能尝试复制结果。倘若无法重复这项研究的结果，那么它们也就没有多大的价值。那么，科研中的同行评议制度为何如此重要？因为科学家也是人，也可能和一般人一样犯下相同的错误。如某些科学家可能特别钟爱某个理论，希望支持它，因而致力寻找支撑证据，却低估了矛盾、不一致的证据。科学方法的最大优点在于，任何科学家的潜在偏见都会被他的同行仔细检查并予以批判。究其本质，科学提供了一套制衡的过程，在那儿，某个科学家的错误会被其他同行的科学家彻底根除与纠正。单独一项研究无法告诉我们所有的事。即便在正统科学中，不同研究的质量也高低有别，这是我们有时会得到冲突结果的原因之一。混淆变项(confounding variables)可能会影响结果，可能产生统计误差，甚至数据有可能是伪造的。那就是为什么在我们笃信任何研究之前，其他人要能够依样复制、重复那些研究发现和实验结果。来自不同研究的证据汇集形成数量优势后，我们便能对某项发现产生信心。想要理解同行评议、出版与复制在科学探究历程中的重要性，只要看看科学史上著名公案——冷聚变事件，就大概有谱了。在1980年代，美国犹他大学(University of Utah)的两位教授史丹利庞斯(Stanley Pons)与马丁佛莱胥曼(Martin Fleishman)获得某些初步结果，似乎暗示着他们已经发展出一套方法，透过这种称为「冷聚变」的程序产生无限多的能量。他们舍弃了向某份有同行评议制度的期刊投稿这个步骤，转而直接召开记者会，宣布他们的重大发现。一般情况下，在科学研究中，除非某项研究已经通过同行评议，否则通常不会提供信息给媒体；事实上，假如某项研究无法通过同行评议这一关，多半表示它是「坏科学」(bad science)，也就是粗制滥造的科学。庞斯与佛莱胥曼选择召开记者会，拥抱一夕成名，但随后便付出了代价。在他们惊天动地的宣告后，其他研究者试图重复他们的实验结果，却全都失败了。从此，「冷聚变」被贬斥归入伪科学的垃圾堆中。这个结局告诉我们，科学最强大的力量，就是它自我矫正的能力。随时可能产生坏科学，但是假以时日，科学探究的历程必能去芜存菁、去伪存真。我们挑读科普读物的原则也应该类似，要看作者的学历和背景，看推荐这本书的人是不是这个领域的专家，喜欢的好书或作者是否有推荐或引用这本书。一般情况下就是符合这些条件的经典好书。当然，也不是绝对如此。假如要像科学家那样的思考，应具备哪些思维特征呢？（一）保持心胸开放，但对于任何未经证实的主张存疑。（二）确保某项主张或想法是可被检定的。（三）评鉴支持某个想法的证据质量（如，评估控制有多严谨，不可仰赖传闻证据）。（四）尝试否证某项主张或想法（如，寻找不支持的证据）。（五）考虑替代性解释。（六）在其他条件相等的状况下，选择能对现象提出最简单解释的主张或想法（如，假定最少的那一个）。（七）在其他条件相等的状况下，选择与已确立的知识不相抵触的主张或想法。（八）放下自己的喜好和偏见，尽力依照支持或驳斥那个想法的证据数量来调节你的想法。

据外媒CNET报道，被美国总统唐纳德·特朗普等人吹捧为改变游戏规则的COVID-19治疗方法的抗疟疾药物---羟氯喹的故事又有了意外的转机。周二，世界著名医学期刊之一的《柳叶刀》发表了一份“编辑部关切”，称最近的一项观察性研究据称将该药与COVID-19患者的心脏问题发病率和死亡率增加联系在一起，并提出了 “严重的科学问题”。这项研究最初发表在5月22日的《柳叶刀》杂志上，研究观察了超过9.6万名患者，其中近1.5万名患者接受过氯喹或羟氯喹治疗。该研究促使世卫组织"暂停"对羟氯喹临床治疗试验，以便审查其收集到的安全数据。但该试验暂停后不久，5月28日，超过180名研究人员在《柳叶刀》杂志编辑Richard Horton的公开信上签字，提出了对这项研究的担忧。该合作者对数据的有效性和研究的伦理标准提出了一些担忧。澳大利亚《卫报》的一份报告显示，数据统计存在不一致的地方。该报告后来进行了修改，但关注的问题依然存在。这篇论文中的数据是由总部位于芝加哥的一家名为Surgisphere的公司提供的，该公司声称使用了全球1200家医院的电子健康记录作为分析依据。Surgisphere公司的首席执行官之一Sapan Desai是这份研究报告的共同作者之一。科学家们呼吁将为该研究提供信息的数据集公开。但该公司在一份声明中表示，其“数据使用协议”阻止了患者层面的数据共享。另一篇使用169家医院的Surgisphere数据并发表在《新英格兰医学杂志》上的论文也受到了类似的批评。该论文讨论了ACE抑制剂和AR阻断剂这种治疗高血压的药物的有害影响。周二，《新英格兰医学杂志》发表了自己的担忧，要求文章的作者 “提供证据证明这些数据是可靠的”。Surgisphere没有立即回应置评请求。虽然争议使这项羟氯喹研究的有效性受到质疑，但这些担忧绝非表明羟氯喹作为COVID-19的治疗方案是安全或有效的。目前还没有明确的迹象表明该药对COVID-19患者有好处，少数研究表明该药物有负面的副作用。羟氯喹已经获得了FDA的紧急使用授权，但在4月份，FDA强调了对其在医院外使用的严重担忧。研究人员仍在寻找了解羟氯喹可能如何使COVID-19患者受益，包括与抗生素阿奇霉素和锌联合使用。据美国国立卫生研究院的临床试验网站称，目前有150多项羟氯喹试验正在进行中，大多数试验都在评估该药在对抗COVID-19感染方面的效果。

众所周知，数学是一个充满推理演绎的学科，虽然通过演绎方法可以建立数学系统和结构，但它却不是发现和创新的主要手段。对于数学新问题的探索，更多的是依赖于实验、观察、归纳、类比和联想等思想方法。尤其实验和观察，也是数学获取第一手经验知识的主要途径。总体来说，眼睛是获取信息的重要窗口，人类的思维也更倾向于形象思维，而思维就要首先依赖于观察。比如早期的算术知识，以及欧几里得几何的公理都依赖于人们对现实世界的观察和经验：空间观念的基础是依赖于经验的，空间规律知识是观察的结果。数学家有话说19世纪，博学的英国科学家托马斯·亨利·赫胥黎对数学就有一种偏见，他认为：数学的实质就是推论，由几个不证自明的公理，得到诸多微妙的推论；数学对观察，实验，归纳和因果律完全无知，对于科学而言甚至是完全没有用的。大名鼎鼎的赫胥黎的这种观点，自然遭到数学家的阻击，英国同时代的著名数学家——詹姆斯·约瑟夫·西尔维斯特做出了回应。数学分析在那个年代，不断地引入新原则、新观念和新方法，同时又缺乏精准的语言定义，这就促使大脑持续的审视内心世界，进行不断的观察和比较。数学王子高斯认为数学是眼睛的科学，他自己说过他的许多定理是依靠归纳法发现的，证明只是一个补行的手续。而归纳自然是少不了观察的！欧拉认为数学这门学科，需要观察和试验：今天人们所知道的数的性质，几乎都是由观察所发现的，并且早在用严格论证确认其真实性之前就被发现了。甚至到现在还有许多关于数的性质是我们所熟悉而不能证明的；只有观察才使我们知道这些性质。因此我们认识到，在仍然是很不完善的数论中，还得把最大的希望寄托在观察之中；这些观察将导致我们继续获得以后尽力予以证明的新的性质。欧拉同时指出了观察的局限性：这类仅从观察为旁证而仍未被证明的知识，必须谨慎地与真理区别开来；不要轻易地把观察所发现的和仅从归纳为旁证的关于数的那样一些性质信以为真。基于观察的成果数论中著名的猜想，有太多是通过观察和实验获得的了，这才开启了后人的证明工作；擅长观察与试验的欧拉，通过归纳得到了多面体面顶棱的“欧拉公式”：V+E-F=2；二项式展开及杨辉三角，也是首先通过观察、实验之后，归纳的结果；皮亚诺的自然序数理论，是在经历了亿万次实践后，归纳的结果；在进入计算机时代之后，观察和实验更是得到了进一步的体现，分形的发现就是始于对海岸线的观察和测算，现在的分形理论研究更是依赖于计算机，去观察和实验。观察与实验是培养和提高学习者思维品质和能力的一个重要方面，是实现思维结构的调整和发展、从而有效发展思维能力的基础之，可以通过观察数学研究对象的结构，分离出不同的元素，进行评价和分类；通过多视角的观察等训练，培养学生敏锐的观察力以及思维的广阔性、深刻性和灵活性；通过对数学对象的数值、数量关系的测定实验，以及判断数学对象间是否存在某种关系的实验等训练，培养思维的目的性、批判性和创造性。数学不是实验性的科学，虽然不能用观察得到的结果、实验性的验证作为数学命题的判据，但在数学发现及探求数学问题的解决思路的过程中起着重要作用。数学新问题的解决，往往需要先通过观察和实验，然后再通过归纳、类比以及联想，做出一个猜想，最后对猜想进行论证，这才是一个完整的过程！包括爱因斯坦在内的很多大师都说过：提出问题比解决问题更重要！那么你觉得问题是哪个阶段、怎么提出的呢？

说到研究生，就离不开考研，越来越多的毕业生甚至是二战三战的考生加入到考研队伍，使得考研人数越来越多，按照现在的报考趋势，2020年报考人数预计会超过三百万，这是什么概念，2019年高校毕业生834万，超过三分之一的毕业生选择报考研究生，这里面就业问题是主要因素之一，但是很多学生并不清楚研究生应该做什么，到最后不过是延续了大学的学习生活方式，三年研究生生活对于这类学生来说并没有多大改观。那么，研究生阶段的学习和本科生有什么区别，到底应该做哪些事。结合工作经验，给同学们提几点建议。一、明白研究生和本科的区别1. 研究生实行的是导师负责制，整个研究生阶段的学习和生活几乎都离不开导师的指导和安排，因为导师的研究方向各异，对学生的要求也不同，因此，研究生的生活各有不同；在本科阶段，一般由辅导员负责处理学生学习生活上的日常事务，虽然课余时间可以自己安排，但每个专业学习的内容几乎都是一样的。2. 研究生阶段的学习，要集中在某一方向上进行深入的研究，需要解决未知的问题，锻炼培养学生发现问题、分析问题、解决问题的能力；而在本科阶段，进行的是通识教育以及某一专门领域的专业知识和技能的教育，但是不同阶段的培养目标不代表研究生就一定比本科生强，只能说国家的培养目标是这样的，至于每个人，读研之后是否有所提高那就要看每个人的能力了。二、研究生阶段该做什么研究生阶段如果说大家都需要做的就是要顺利毕业，这是一个大前提，有人说研究生混混就毕业了，如果放在以前，可能混混也能毕业，而现在国家对研究生教育越来越重视，想要混毕业已经不容易了，观察号所在的学院，每年几十名研究生有十分之一不能按期毕业很正常。观察号一直的观点是到什么时候做什么事，耽误一年可能你的人生节奏就被打乱了。在顺利毕业这个目标的指引下，三年研究生生活该做哪些？研一的时候，基本上以上课为主，在选课的时候导师一般都会告诉学生应该选择哪些课程，一般都是和导师研究方向相关的高阶基础课，虽然研究生的课程考核相对来说比较容易通过，但我们的目的不是通过考试，而是要掌握专业基础知识，这是大家后续科研工作的基础，同时，因为学习压力不大，尽量提前进课题组，熟悉环境，熟悉科研工作。进入研二，这一年是研究生学习的核心阶段，毕业论文的主要工作基本都要在这一年完成，同时，在开学初，还要完成文献综述和开题报告，这直接关系着今后的科研工作方向，因此，这项工作一定要提前到研一，多和导师讨论，多看专业文献，选择合适的科研方向，太简单做得人多，容易重复，太难发论文困难，所以结合自己的能力，在导师的指导下，确定科研方向。而在这一年里，毕业论文的主要数据都应该完成了。另外一项重要的任务就是，在合适的时机应该开始撰写期刊论文了，这是现在各高校的硬性标准，比如观察号所在学院对于学硕的要求是至少一篇核心期刊，在这个过程中，导师还要反复修改，然后再投稿，花费半年到一年是很正常的，所以，务必要抓紧时间。到了研三，在前面两年顺利完成任务的前提下，研三两件重要的事就是撰写毕业论文和确定毕业去向。首先，一定要重视毕业论文，“翟博士”的一句“不知知网”不仅让自己丢了博士，也让全国的硕士博士苦不堪言，各个学校都提高了论文查重的标准，毕业论文如果不过关，延期是免不了的。其次，要确定毕业去向，如果就业，就要多关注身边的招聘信息，积极准备简历等材料，争取一些实习机会；如果要考博，现在已经变成申请-考核制了，就要看一看自己现有的成绩，和哪些高校匹配，而且尽可能找到本领域的知名专家给你写推荐信，成功的概率更大。写在最后：有些同学和家长留言，全国14亿人口，本科生又占多少，干嘛非得考研，我从没说过一定要考研，但你既然决定考研，就要努力向上争取进入更好的学校更好的专业，读研的时候就要加倍努力，才能成为那读研中20%的优秀人才，而不是那80%喊着读研无用找不到理想工作的人。聊大学生活，谈考研考博，教育观察号在百家等你。如果我的文章帮到了你，欢迎点击关注，点赞和转发，和更多的朋友分享！