質疑對於確定之事是致命的。

——威爾·杜蘭特，哲學家

各類研究機構正越來越多地依賴實驗為自身提供有效資訊。這是好事，因為如果你能夠藉助實驗來回答一個問題，那麼它總是要比藉助相關性的統計工具強。相關性的統計工具，比如多元迴歸，經常被用於醫學和社會科學研究中。這個工具主要是將許多自變數與許多因變數聯絡起來。它會這樣問：“如果拋開所有其他變數的影響，變數A對因變數的影響是什麼？”儘管用得很多，但這個工具仍然有內在缺陷，常會導致錯誤結果。原因在於“自選擇”。如果我們沒有給每個樣本一個特定的樣式，那麼這些樣本會以許多種方式變化，它們就會與因變數產生多種不同維度的聯絡。我們能夠知道，由多元迴歸得出的答案是錯誤的，是因為隨機控制變數實驗（通常被當作一種研究工具的黃金標準）可能給出了與多元迴歸分析迥異的答案。

即使在實驗操作時沒有做到真正的隨機，我們有時也能做出“自然實驗”。這種情況會發生，是恰好滿足以下條件：一組樣本（人、農田、城市）中，作為自變數的個體以特別的方式各不相同，而同時它們也在一定程度上不存在誤差，我們可以放心將其與各因變數進行對照。

我們的社會為那些本可以進行卻未進行的實驗付出了慘重的代價。成千上萬人離世，成百萬的犯罪事件時時發生，數十億美元被揮霍，這是因為人們放肆地為自己的假設提前買單去幹預一些事件的發展，而這些假設從未被驗證過。

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