不是说探春的错,是经济学的毛病。
假装是科学,从数据到结论,加一套数理工具,看似非常严谨。
可问题出在基本假设上,然后再加上数据构造上的Garbage In, Garbage Out.
先说假设吧,当年上学时,老有诸如此类的作业考试题:接学派A,从数据B,证明结论C。更恶心的是,很多时候,A都不指定,而是你根据学校、教授去猜A是A1、A2...还是An,得出的结论自然就可以五花八门了。
再说数据构造,大家说了各种原因,象亚裔种族细分与否?非裔男性结婚率太低而出现的严重取样偏差(就像拿早期老留来取样代替中国人口)?欧裔种族要不要细分?所以,很多研究调查是自觉或不自觉的从结论到数据的逆过程。