楼主:
plamc (普兰可)
2023-08-14 11:45:20: → innominate: 其实我的意思很简单，大家应该都能认同环境对成就都有 08/14 11:27
: → innominate: 相关，只是争论的焦点在这个相关性是高还是低，plamc 08/14 11:27
: → innominate: 觉得是低相关，另一边认为是高相关。但既然大家都拿不 08/14 11:27
: → innominate: 出数据，其实就到此为止吧 08/14 11:27
nonono，所以我说你问错误的问题，要求错误的数据
我跟大家一样，都认为是高相关，这部分完全有共识，完全不是问题
(我相信找到所有数据也都是高相关，至少显著相关)
我不是说了，会认为亚历山大、凯撒、猴子，出身没影响？没可能嗄！
我强调的是，只要是在一个正常运作的经济体中
这个障碍是个人自由意志可以克服的程度
(相反的，在叙利亚，你再拼命也没用)
所以我要提出的数据是，穷人是有阶级上升的这个事实(我也提给你了)
因为如果穷就烂理论为真，穷人不可能巨观上有阶级上升，不论个人怎样
整个群体应该一定是穷者越穷
但是我们看到不是这样，尤其是发展穷就烂理论很多实验的美国特别不是
从南北战争后的解放黑奴开始，爱尔兰难民，旧金山奴工华工，纳粹难民，越战撤来的
到现在的拉美偷渡客，美国历史上一拖拉库一穷二白从零开始的族群，全都显著上升
华人，犹太人现在被认为是有钱阶级，当初也都是穷到脱裤开始的
这两族群提升特别明显，德裔、爱尔兰裔现在也都社会中坚
黑人、拉美也一样都有持续显著提升
这边顺便回ZM，ZM认为这是美国感化了他们，在台湾没药救
ZM你的主张有明显错误，因为台湾有历史性大规模社会实验，穷人一样有持续显著提升
我说了很多次，多数台湾人战后从穷到营养不良开始，一两代就翻身到绝大多数中产阶级
所以就算是台湾人文化很不好(很多从文盲佃农开始翻身才半世纪当然很不好)
台湾经济体运作顺畅，还是穷人都会翻身，剩下没有翻身的，就是习性特别不好的
因此ZM你会观察到现在台湾还穷的人有非常多严重问题，那是自然筛选后的结果
(没问题的绝大多数都翻身了)
台湾战后不就是被美国植入秩序和感化?台湾的经济奇蹟是被动的奇蹟 美国和日本商人发包给台湾穷人做 台湾穷人躺在那里就有工作了这种路径依赖根本没养成真正的富人心态和致富方法
作者: miracle717 (miracle717) 2023-08-14 12:17:00
没有人说穷就烂啊，从头到尾就没有人否认环境差也能靠个人努力成功吧。是你自己扎了一个“环境决定单一论”的稻草人在打，然后叫这个稻草人左派。至少也举出哪个社会学家或是哪个组织团体说个人努力不重要吧
他不使用史料 不使用数据，纯粹靠脑补的东西叫做幻想文
史料与数据是低讯息量来源 现场细节与人性是高讯息来源 我在这个世界看得东西远比学院宅多好几个量级史料宅与数据派刘仲敬有一个很传奇的比喻 你的钥匙掉在阴沟里 只有一个小范围有路灯 大部分的范围没有路灯 史料宅与数据派就是每天只在路灯下找 永远找不到钥匙的笨蛋找史料宅与数据派那种行为模式 在商场上早就死了商业行为99%都是没有及时的精确数据的所以人在商场上锻炼 还是在书堆里锻炼 程度会随岁月经过愈差愈大
作者:
moslaa (万变蛾)
2023-08-14 14:16:00好奇问zm大，如果你抽血报告说你啥血糖过高，有糖尿病风险，主治医师开药叫你吃。这时你会呛，数据算个屁我的身体我最清楚，我感觉我身体波棒，堪比浩克您会这样干吗? (笑
楼上 我跟你讲 很多人都会XDD 一堆拿了药不吃 不控制
Plamc，既然大家都承认有高相关，哪有什么好吵的？不懂你们在争论什么？
作者:
moslaa (万变蛾)
2023-08-14 15:51:00............ 喔 好吧... 果然世上太多我无法理解的本人一向遵行医嘱，我就是被告知，虽然我觉得我超健康的^^但现在还是每天按时吃药 ^^
你知道胆固醇指数是伪科学吗，胆固醇是身体制造的，跟吃的东西根本没有关系。数据只能指出相关性，但因果关系往往是反过来的，或是互为因果的，现在流行的保健常识因果关系诠释至少有一半反过来才是对的胆固醇药更是伪科学中的伪科学 是药商的认知作战胆固醇超标者需要的是严格的运动与生活纪律而不是药像这些案例都是无所不在的例子，没有驾驭复杂系统能力的人，所谓的看数据，都是被人耍著玩你的主观感受身体是健康的，吃了药反而会混乱身体人文社科的东西和人体医学不同 人体医学没办法微观但人文社科是可以走进现场 访谈当事人 搜集大量故事的 已经这么有优势了 还理解力这么差 很不行的
作者:
daze (一期一会)
2023-08-14 18:20:00Statin可以改善心血管死亡率是众多临床实验证明的，到底谁才是伪科学啊?randomized controlled trial 可以做 causality inference，并不是只有 correlation。
数据相关性不一定是因果关系，这个是做数据分析的最基本道理。但数据相关性有助于厘清两个变量之间的关系，由于人的主观因素往往会影响很多事情，所以数据该如何采集，该怎么清洗，噪点的去除，分位值的分析，都不是容易的。以我所在公司（世界百大，市值超过兆元）的经验，数据分析是非常核心的部分
作者:
moslaa (万变蛾)
2023-08-14 21:45:00想不到来这里可以学到医学知识...我默认的回答是: 我在谈历史 你在谈医学 方法论不同啊想不到zm大大能继续讲下去只能说 疴 说 我也不知道说啥总之，感谢回应 ^^