这些议题， 不同于实验科学， 证实证伪很难， 很难达到 A causes B 这样的结论， 因为人和社会环境都有太多的variables， 几乎没有可能 control all other variables except for A and B ， 很多时候也 unethical 。 统计学， 还有其他， 用来弥补， 但是 sample 总会有缺陷。
聊一个用小鼠做实验的例子。 10 只小鼠， 假定都是同一breed， 分对照和实验两组， 假如先连续取出 5 只放到一组， 剩下的 5 只一组， 这种 sampling 就引入了一种 bias/variable ， 最好动/难抓的都进了第二组， 最好动/难抓的生物/生理基础也许刚好能调节B， 这样test a hypothesis A causes B ， 系统就出了问题。
科研中都很难免， 做的是人， 都想证明自己的 hypothesis ， 有一个词叫 cherrypick the data ， 据说遗传学鼻祖孟德尔都未能幸免。 像阎老这样的成功的科学家， 俺觉得， 对非实验科学的议题都该谨慎的， 不然是有些不负责任的， 因为他们科学家的光环， 会误导人们。
