長久以來人們都會習慣性認為連續相伴發生的兩件事存在因果關係，並且前一個為因後一個為果：烏雲密布，傾盤大雨，所以烏雲就是雨的原因。傾盆大雨，道路泥濘，所以下雨時泥濘的原因——這種習慣推理在大部分時間是起作用的。而人們也用它來確定藥物的療效，讓患者吃下某種藥物或者進行某種治療，然後觀察患者是否痊癒，如果痊癒，則認定該治療是有效的——這是傳統臨床的醫學階段。
然而18世紀英國哲學家休謨改變了人們的看法。休謨認為，我們從來沒有親身體驗或者親眼證實過因果連接關係本身，我們看到的永遠是兩個相繼發生的現象，所以一切因果關係都是值得懷疑的。舉個例子，公雞叫了，太陽升起。這兩個事件同樣是相繼發生，但是公雞叫並不是太陽升起的原因。休謨提出，一切因果關係都應該重新審視。
1789年，在法國的巴黎學派，以Pierre Louis為代表的醫生掀起一次醫學革命。他們主張治療不能依據傳統古典理論和盲從權威，而是要觀察事實做出推理和決策。Louis第一次引入「對照組」的概念，發現當時廣為流行的放血療法和吐酒石其實並無療效，發出了循證醫學的先聲。
單盲
人們發現，有些疾病無需治療也能自動痊癒，例如口腔潰瘍，感冒等，有些疾病即使病人在吃安慰劑後，在心裡暗示下能很好痊癒。而在以上兩類情況下醫生所進行的藥物和治療都是多此一舉的，這些所使用的藥物和療法都是無效的「假治」。疾病自愈和安慰劑效應的發現，使得人們對藥物和療法的有效性的確定更為謹慎了。
首先我們得把一定數量的病人隨機分為三組。
為什麼要大樣本呢？因為統計學的「大數原則」告訴我們，樣本越大，統計結果越能稀釋掉那些特例（例如某些人免疫系統特別強或特別弱），也就越能逼近真實情況。為什麼要隨機呢？因為這樣可以有效避免病人由於病情輕重而導致的痊癒效果階段性差異。
第一組是對照組，不做任何治療，用來觀察病人疾病在沒有治療情況下的自愈效果。
第二組是安慰劑組，給病人吃沒有治療成分的「假藥」，用來觀察病人的心理作用對疾病的影響。
第三組是治療組，給病人吃真藥，觀察這種藥物或療法的真實治療效果。
當然，病人們並不知道自己屬於哪一組。然後根據結果統計，只有第三組的治療效果明顯高於前兩組，才能證明該藥物或療法的有效性是真實的。
雙盲
後來人們又發現了一個事實：假如參加治療的醫生知道自己屬於哪一組，出於自己的主觀目的，能自覺或不自覺地對病人產生暗示，例如說，我知道你是安慰劑組，而我希望該療法能被盲測認定，我就會暗示你你現在吃的是假藥。又或者，我身處治療組，我會更加認真細心，從而使三組病人並不是處於公平的位置。這些來自醫生的主觀偏見會對結果產生影響。
所以人們改進了盲測的方法，把醫生的眼睛也「蒙起來」——所有數據加密，連醫生都不知道自己身處哪一組，而統計工作由第三方來進行。這樣一來，就能很好屏蔽來自醫生的偏見影響，讓實驗更加客觀公正了。
這種大樣本隨機雙盲測試是現在醫學界公認的確定藥物療效的機制，也是一把嚴格的利劍，無情地砍掉了那些虛假的療法，不管這種療法背後有多雄厚的文化支撐（順勢療法），也不管這種療法被實施了多少年（放血療法），總之無效就是無效。