メモ的に。前のブログでも引用した気がしますが、大事な所なので改めて（初めての紹介かも知れないけれど）。
医学・医薬など生物科学諸分野で，EBM（Evidence-Based Medicine）の気運の波及が最近著しい．この達成のためのbackboneが，生物統計学（biostatistics）であることに誰も異論はなかろう．考慮すべきはこの“evidence”とは何かである．それは，単なる“data”ではなく，偏りのない（unbiased）dataと言えよう．そして，生物統計学を「その獲得と解析の手法」として把握すべきである．こうした手法は，自然科学全般に共通するが，その中でも対局をなす，物理学vs.生物科学の違いをclose-upするなら，前者は理論主義的側面，後者は実証主義的側面が強いことであろう。つまり，前者の「理論（論理）先行型」と後者の「実証（evidence）先行型」的な性格である．
前者を誇張した比喩が，「風が吹けば桶屋が儲かる」的論法であり，論理のchainが少しずつでも食い違うと，最終stepではとんでもない結論が誘導される危険性が潜んでいる．これに対して，後者では，「風が吹く/吹かぬ」という入り口（input）と「桶屋が儲かる/儲からぬ」という出口（output）に着目して，その関連性を観測しようとするだろう。
足立堅一『実践統計学入門』はしがきより
物理学との対比については異論を持つ方もあるかも知れませんが、科学における実証というのは、なるだけバイアスを排したデータを集め、ある現象の input と output との関連に着目する所が重要である、という部分はよく考えておいてしかるべきでしょうね。そういう所に了解が無いと、議論はいつまで経っても噛み合わないおそれがあります。
