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到底是英國人特別喜歡作奇怪的研究，還是台灣的媒體特別喜愛"誤"用英國的研究結果來大作文章。姑且不論其研究的可靠性，光目下標的新聞標題就夠醒目，讓你不尤自主地點進連結。
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以統計的關點來看，不論其研究命題的方式，其大多犯了一個統計上常見的錯誤。
迴歸分析(Regression analysis)是統計上的一大利器，但如果你不了解其中的函義前就直接套用，相信你也可以導出像英國研究這樣的大膽假設，無心求證的結果。
常見有七大濫用的情況：
- 使用迴歸分析來分析非線性關係的問題。 (就像是硬要在分佈極遠的3個點之間劃上一條線，而就希望該線能代表3個點)
- 數據間具相關系並不等於具有因果關係。(某一時期美國自閉症人數上升，中國的GDP也上升。這並不意味其間有真接的因果關係)
- 顛倒的因果。(A 與B具相關性，並無法推論出是A導致B，還是B導致A。常見的英式作法就是看那種推論較為聳動就選那一個)
- 遺漏變數偏誤。(生活壓力大的人大多是"年輕人"，做愛次數本來就比年長者多。故其分析遺漏了"年紀"的這個變數)
- 高度相關的解釋變數(多重共線性)。(只有走路3次就可以......? 但常走路的人不代表就不從事其它運動。一個統計模型中放入太多高度相關的變數，會使分析的焦點模糊)
- 超出資料範圍的推測。(用身高來推算智力? 那你很能得到身高=負25公分這樣的可笑結果)
- 資料地雷(太多變數)：
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