統計學誕生的黑歷史:為了給「劣等人」絕育

統計方法、統計顯著性如今已經成為科學界的通用標準，被視為客觀的標尺，但它們在誕生之初卻是為論證種族歧視、殖民主義的合理性而服務的。

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來源 Nautilus

撰文 Aubrey Clayton

翻譯 阿金

編輯 戚譯引

2018 年初，倫敦大學學院（University College London，以下簡稱 UCL）的校領導們震驚地獲悉，在過去四年內，學院內一直舉辦著由「種族科學家」和新納粹主義者組織的會議，稱為「倫敦智力會議」（London Conference on Intelligence）。

會議的存在讓人驚訝，但會址的選擇並不讓人意外。UCL 曾經是 20 世紀初優生學運動的中心，前身是納粹的「種族衛生」（racial hygiene）項目，與優生學之父弗朗西斯·高爾頓（Francis Galton）及其知識的繼承人卡爾·皮爾遜（Karl Pearson）和羅納德·費希爾（Ronald Fisher）聯繫到一起。2018 年 6 月，UCL 為了回應對上述會議的抗議聲，宣布已經從教學樓和教室上撤下了高爾頓和皮爾遜的名字。

之後，面對同樣反對優生學的呼聲，統計學會主席委員會（Committee of Presidents of Statistical Societies）重新命名了每年的費希爾講座（Fisher Lecture），而演化研究學會（Society for the Sutdy of Evolution）也同樣更名了自己的費希爾獎（Fisher Prize）。在科學界，這些做法等同於拆除代表白人至上的邦聯雕像，扔進大海。（編者註：美國南方邦聯指南北戰爭時期，南部蓄奴州組成的維護奴隸制的組織。）

清除統計學中曾經的優生學家幽靈並非一個直接產生的主張。我們現在理解的是，統計學大部分來源於高爾頓、皮爾遜和費希爾的研究，他們的名字已經和統計學術語融為一體，比如「皮爾遜相關係數」（Pearson correlation coefficient）和費希爾信息（Fisher information）。尤其值得一提的是備受爭議的「統計學顯著性」（statistical significance）概念，數十年來都用來測量經驗研究是否值得發表，也可直接追溯到這三人身上。

在理想狀態下，統計學家們很希望將這些統計學工具和創造它們的人以及時代分離開。然而統計學好比透鏡，科學家藉此來探查真實世界的問題，但鏡面上總會沾滿握著透鏡的人的指紋。實際上，統計學思維和優生學思維早已深深交織在一起，許多理論問題使用的顯著性檢驗之類的方法，都保留著其最初使用目的的殘餘，比如顯著性檢驗最初用來識別種族差異，支持優生學。

顯著性檢驗方法及其發明者的聲譽同時崩塌，並非偶然。和他們一起坍塌的，還有統計學作為完美客觀學科的形象，這也是三位優生學家的另一遺產。高爾頓、皮爾遜和費希爾不僅給工具盒添加了新工具。他們聲稱，為了服務於社會政治需求，他們樹立起統計學的權威形象——本質上公正的數字裁判，因為統計學分析是純粹無偏倚的數字計算。然而在他們自己的研究中，他們曾透露，實現客觀性神話的希望是多麼渺茫。如今，統計學內劇變不斷，需要重塑學科準則，重新認識它的起源。教學樓和講座是我們肉眼可見的優生學紀念碑。而在更隱秘的部分，優生學已嵌入統計學的語言、邏輯和哲學思想中。

弗朗西斯·高爾頓

統計學先驅，給非洲人貼上「嘮嘮叨叨的野蠻人」標籤

優生學的英文是 eugenics，來自希臘語「出身良好」，這是高爾頓的思想產物。高爾頓本人出身良好，家庭顯赫，和查爾斯·達爾文（Charles Darwin）有一半的表兄弟關係，因此他在進化論剛出現的時候就採納了它，並饒有興致地將其用到人類身上。他假定說，成功人士的特徵來自先天（nature），而非後天（nurture，這個英文單詞正是他發明的），因此具有遺傳屬性，所以國家應該鼓勵精英人士多多生育，反對「愚蠢、低能、慣犯和貧窮」的人生育後代。

1869 年，在《遺傳的天賦》（Hereditary Genius）一書中，他統計了各行各業的著名人士以及他們的著名親戚，來估計自然能力在家族中遺傳的強度。但可以預見，這些計算很快往種族主義方向奔去。在「不同種族之間的比較價值」一章中，他估計「黑人種族的平均智力標準比我們低兩個等級」，並認為這是遺傳原因。高爾頓頻頻表示對非洲人的嫌惡之情，在寫給《泰晤士報》（Times）的一封信中，他將其稱為「懶散、嘮嘮叨叨的野蠻人」，同時還鼓吹放棄非洲海岸，交給中國殖民者，這樣中國人也許能「取代劣等的非洲人」。

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但是，這其中的一個重要假設是，所有個體的增量概率（incremental probability）都一樣。舉個例子，如果一半人使用平整的硬幣，另一半人使用一面不平的硬幣，後者擲硬幣時會有 60% 的概率頭像朝上，那麼最終一整組人將會呈現「雙峰」分布，裡面的兩個集群對應兩種拋硬幣方法。因此這其中實際上可能存在兩個「平均人」，而不是一個。朗博·阿道夫·雅克·凱特勒（Lambert Adolphe Jacques Quetelet）理解這一可能性，並不遺餘力地將自己的數據分為足夠相似的集合進行分析。

凱特勒的正態曲線研究對高爾頓產生了深遠的影響，因為該研究提供了一種尺度，能夠用來分門別類地給人評個三六九等。然而，當高爾頓自己用這一曲線的時候，他預測說其始終適用於「同一種族的人」。所以，高爾頓給歐洲白人想像出了一條鐘形曲線，給非洲人想了另一條，給亞洲人第三條，以此類推。相互比較曲線就能表明種族之間的巨大差異。

在殖民主義盛行時期，像高爾頓這樣的種族主義觀點在英國上層社會並不罕見，但是高爾頓賦予了它們科學背書。他擁有全球旅行家的威名，這是維多利亞時代博物學家的傳統操作，就像他那位搭乘過小獵犬號的表親一樣。他對其他人種劣於英國白人的評價進一步將這些觀點推上常識的神壇，合理化殖民者在亞洲、非洲和美州難以估量的暴行。

與此同時，在高爾頓的時代，對優生學的支持鳳毛麟角。在自己人生的最後時光，高爾頓發表了題為《概率——優生學的基礎》（Probability, the Foundation of Eugenics）的演講。他感嘆公眾尚未了解優生學，尤其是那些仍然和「幾乎隨便什麼人」結婚的人，惋惜他們不考慮優生潛能，他還預言公眾的意見將會動搖，在「當收集到足夠的證據，讓所有人都能夠理解真相的時候」。

卡爾·皮爾遜

數學先驅，卡方檢驗提出者，讚揚美國的原住民大屠殺

優生學運動最偉大的聖戰士就是卡爾·皮爾遜，此人如今主要的功績在於創造了數學統計學科。皮爾遜涉獵多個學科領域，是一位知識淵博的多產學者。劍橋畢業之後，他先後學習過物理、哲學、法律、文學、歷史和政治科學，隨後成為 UCL 的應用數學教授。在那裡，他接觸到了高爾頓的思想，這兩位卓有成效地合作了多年。皮爾遜稱優生學為「人類種族的自覺定向演化」，他還說高爾頓帶著「先知般的熱情」理解他的想法。

皮爾遜擁有極端的種族主義政治觀點，而優生學為這些觀點提供了發聲的語言和平臺。在皮爾遜看來，種族之間的衝突不可避免，也合理可取，因為衝突有助於淘汰劣等群體。正如他本人所說，「歷史向我展現了一種方式，也只有這種方式，能夠造就高級文明，就是種族之間的鬥爭，生理和心理都更優越的種族才會生存下來。」他將美國對美洲原住民的種族滅絕視為一場偉大勝利。

作為統計學家，皮爾遜擁有高爾頓缺乏的數學技巧，極大完善了統計學理論的嚴謹性。1901 年，他與高爾頓和生物學家拉斐爾·威爾頓（Raphael Weldon）一起創立了《生物測量學》（Biometrika）期刊，幾十年來一直是統計學理論的首要刊物（直到今日仍受到高度重視）。皮爾遜一直擔任編輯，直至 1936 年逝世。

皮爾遜嘗試解決的第一批理論問題之一，就是困擾凱特勒和高爾頓的雙峰分布，並引出了顯著性檢驗的最初案例。到了 19 世紀末，隨著科學家們開始收集更多數據，以更好理解演化過程，這樣的分布開始更經常地出現。威爾頓收集過一些擁有特別與眾不同測量值的螃蟹殼，這啟發了皮爾遜，想要搞清楚，究竟如何確定觀察結果是否呈正態分布？

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在皮爾遜之前，最佳做法就是將結果收集起來，用直方圖展示，看看是否像貝爾曲線。皮爾遜的分析引領他研究出如今著名的卡方檢驗（chi-squared test），使用 χ2代表經驗結果和理論分布之間的「距離」。如果理論正確，利用皮爾遜計算的概率，那麼量值不太可能會很高，因為這意味著偏差過大。這形成了我們如今理解的顯著性檢驗的三大組成模板：

1. 假設數據中的某種分布（比如：所有個體都來自同一物種，所以其測量值應呈正態分布）。如今這被稱為「零假設」，如同一個稻草人，其對立面是更有趣的研究觀點，例如兩種人口在某種方面表現出實質性差異。

2. 使用像皮爾遜的 χ2那樣的檢驗統計，去測量現實觀測與理論預測差距有多遠。

3. 判斷觀測到的偏差是否足以擊倒「稻草人「，該偏差通過統計數據偶然變大（至少如此）而得出，如今稱為 p 值。通常來說，當 p 值小於 0.05，就有足夠的理由否定零假設，其結果具有「統計學顯著性」。

在皮爾遜的用法中，「顯著性」這個詞不一定代表重要性，或者量級，只是形容詞「顯著的」（significant）的名詞化，意思是「有指示性」。也就是說，如果實驗結果明顯指示，理論假設在某種確定程度上是真的，那麼實驗結果對於理論假設具有「顯著性」。

應用自己的檢驗方法，皮爾遜得出結論，一些像威爾頓螃蟹測量值的資料庫並不是真正地呈正態分布。然而，種族差異卻是他從一開始就最主要的興趣點。皮爾遜的統計學研究離不開他對優生學的擁護鼓吹。他最早的一些案例計算就涉及到一系列頭骨測量，他認為頭骨測量值能夠表明種族之間的差異，通過將差異擴大到智力或者性格方面，形成了其優生學思想。以看似科學的方式來建立差異，向為種族優越性正名邁出了一大步。

與此同時，皮爾遜正在描述識別非正態數據的方法，他寫道：「不對稱可能由以下事實導致：檢測材料中組合到一起的單元並不同質。」而將統計學陳述和優生學陳述結合起來的「同質」一詞，對皮爾遜來說具有特別含義，意指種族純粹性。數據同質性以及其暗示的人種同質性，都無可避免蒙上了種族主義的色彩。

這裡有另一經典事例：1904 年，皮爾遜在《生物測量學》雜誌上發表了一項研究，他使用自己發明的「四分相關」（tetrachoric correlation）技術，報告了 4000 對兄弟姐妹中，眼睛顏色等遺傳性狀與諸如「活力」、「自信」和「內省」等這樣的心理素質擁有同樣的相關性，並總結這些特質擁有同等的遺傳性。最後，他斷言英國人無法跟上美國人和德國人的進化速度，並建議：「智力可以通過輔助和訓練得到培養，但是訓練或者教育無法創造智力。你必須通過生育創造出來，這也是治國策略的普遍結果，源於人類心理和生理特徵的平等遺傳。」

換言之，他測量兩個方面：兄弟姐妹間身體的相似程度，他們個性的相似程度；然後他發現這些測量值大致對等，因此得出結論，這些品質一定以同樣的方式產生，通過這種方式戲劇性地跳進了優生學結論。

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同年，高爾頓設立了優生學記錄辦公室（Eugenics Record Offcier），後來更名為高爾頓國家優生學實驗室（Galton Laboratory for National Eugenics）。皮爾遜在高爾頓實驗室工作的時候，創立了另一本期刊——《優生學年鑑》（Annals of Eugenics），如今更名為《人類遺傳學年鑑》（Annals of Human Genetics），通過這本期刊，他能夠更加明確地闡述優生學理論。第一條論點出現在 1925 年新刊第一期，內容涉及猶太移民逃離東歐大屠殺，蜂擁進入英國。皮爾遜預測，如果移民持續湧入，他們將會「發展成寄生種族」。

這本期刊立刻受到了尋求科學支持的反猶太主義者的擁護。皮爾遜給優生學蓋上了一層厚實的統計學外衣，披上了數學事實的偽裝，讓人難以反駁。任何想要批判他結論的人必須先啃下長達上百頁的數學公式和技術術語。

1911 年，高爾頓離世之後，他給 UCL 留下了巨額遺產，用來支持學院的優生學專業。皮爾遜當時是高爾頓實驗室主任，高爾頓任命他為國家優生學（National Eugenics）學會的首位高爾頓主席（Galton Chair），這一職位保留至今，更名為遺傳學高爾頓主席（Galton Chair of Genetics）。UCL 優生學系內的一個分支專業後來將會成為世界上首個數學統計學系。皮爾遜同時擔任實驗室主任和學院教授，對英國第一批統計學家產生了巨大影響。

在那段時期，皮爾遜的工作是繼續高爾頓的使命，推廣優生學「真理」，為全面改革社會規範制度做準備。這將意味著會干擾家庭內部的親密關係。皮爾遜說：「我擔心我們現行的經濟和社會制度還不夠成熟，難以適應優生學運動，我們仍然普遍認為，父母養育只是家庭問題，而不具有國家重要意義……從國家的角度出發，對於心理或者生理素質都不適合的弱勢父母，我們要給他們灌輸羞恥感。」

鑑於這種想法必然會引起人們反感，保持表面客觀性至關重要。皮爾遜聲稱，他只是使用統計學揭示了人類最基本的真理，這與引力法則一樣，不容置疑。他教導自己的大學生說：「社會事實能夠被測量，因此可以通過數學計算。」《優生學年鑑》的副標題正是達爾文的至理名言：我從不相信任何缺乏精準測量和三法則的事物。

在皮爾遜看來，只有讓數字講出自己的故事，我們才能看到它們所代表的真理。如果任何人反對皮爾遜的結論，比如種族滅絕和種族戰爭是進步的工具，他們就是否認冰冷堅實的邏輯思想，用激情澎湃來取代真理。

羅納德·費希爾

生物學先驅，鼓勵給「弱智低能的人」絕育

羅納德·費希爾是皮爾遜的繼承者，他同時成為了優生學高爾頓主席以及《優生學年鑑》的編輯，是 20 世紀最有影響力的統計學家。費希爾對生物學也有著舉足輕重的影響力。1930 年他出版了《自然選擇的遺傳學理論》（The Genetical Theory of Natural Selection）一書，試圖統一孟德爾的遺傳學理論和達爾文的演化論，這是被稱為「現代合成學」（modern synthesis）的演化生物學項目。因為種種科研貢獻，無論在當時還是現代，他都名聲遠播。2011 年，理察·道金斯（Richard Dawkins）稱他為「自達爾文以來最偉大的生物學家」。

但在生物學家或者統計學家之前，他首先是一名優生學家。他的學術轉變發生在劍橋本科生階段，在那裡他接觸到了高爾頓和皮爾遜的研究，並協助創立了劍橋優生學學會（Cambridge Eugenics Society），成了學會的學生主席。從 1912 年到 1920 年，他為高爾頓的期刊《優生學評論》（The Eugenics Review）寫了 91 篇文章。

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這種優生學主導的民族主義主題將會貫穿費希爾一生的事業。《自然選擇的遺傳學理論》最後五章，佔據了全書的三分之一，包含了一份國家衰落的宣言，包括以下三個部分：精神和道德素質決定生育繁殖；階級差異的經濟和生物方面；統治階級的衰敗。費希爾聲稱，社會更低階層的過高生育率會拖垮任何文明，包括大英帝國，所以他提出一套針對更低社會階層或者移民大家庭的限制和抑制措施系統。

到了費希爾的時代，優生學作為 20 世紀初期大型社會改革計劃的一部分，獲得了發展勢頭。運動遭遇了強烈的抵抗，尤其來自宗教機構的阻力，因此在英國從來沒取得顯赫地位。英國優生學家們僅僅成功地將一些想法變成現實，最著名的就是移民限制，還有一個極為糟糕的國民政策——1913 年的《智力缺陷者法案》（Mental Deficiency Act），根據法案，任何被認為是「弱智」或者「道德上有缺陷的人」，都自動受法案約束。因為評判標準眾所周知地模糊不清，一時之間，最多曾有 6.5 萬人生活在國家管理的「殖民營」中。

與此同時，高爾頓的運動傳播到了美國，主要通過哈佛教授查爾斯·達文波特（Charles Davenport）的努力。達文波特是《生物測量學》的共同編輯，他直接從高爾頓和皮爾遜那裡了解了優生學及其統計學論點。1910 年，達文波特在紐約的冷泉港（Cold Spring Harbor）創立了優生學記錄辦公室，和高爾頓實驗室一樣，從成百上千名個體身上收集社會和物理特徵。達文波特使用高爾頓和皮爾遜的技術，撰寫了許多文章，論證了跨種族婚姻和「劣等」種族國家移民的危險性。達文波特還建立了美國高爾頓學會（Galton Society of America），頗具影響力的科學優生學組織。在上世紀 20 至 30 年代，他們利用自己的職權指導美國的相關科學研究，並成功遊說實施各種措施，比如婚姻禁令，移民限制，並強迫給精神病患者、身體殘障人士或者任何浪費社會資源的人進行絕育。

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如今，大部分人將優生學和納粹德國聯繫在一起，但是納粹的思想在很大程度上來自於這些美國優生學家和高爾頓的追隨者們。阿道夫·希特勒曾經說過：「我饒有興趣地研究了美國幾個州的法律，這些法律禁止某些人繁衍後代，因為他們的生育極有可能對社會沒有價值，或者會傷害國家種族。」希特勒還給自己的偶像，美國高爾頓學會的聯合創始人麥迪遜·格蘭特（Madison Grant）寫過一封信，稱格蘭特的《偉大種族的過去》（The Passing of the Great Race）是「自己的聖經」。

當時，同樣的絕育政策在英國仍然違法，但是費希爾和其他英國優生學家致力於改變這一情況。這與納粹政策的可怕相似之處並非偶然。1930 年，費希爾和其他英國優生學學會成員建立了優生絕育合法化委員會（Committee for Legalizing Eugenic Sterilization），委員會撰寫了一本宣傳手冊，論證給「智力低下的高度缺陷人士」絕育的益處。基於美國優生學家收集的數據，費希爾提供了支持性的統計學分析，力證智力缺陷的遺傳程度。

為了利用額外的數據強化自己的論點，學會直接聯繫上了納粹優生學家恩斯特·魯丁（Ernst Rüdin），他是為希特勒德國的殘忍暴行提供偽科學辯護的主要貢獻者。魯丁隨即向費希爾委員會的工作表達了敬佩之情。甚至在戰後，費希爾仍然繼續與納粹科學家保持著令人不安的密切聯繫。

作為一名統計學家，費希爾塑造了許多如今構成標準用語的基本術語，比如「參數估計」（parameter estimation），「最大似然估計」（maximum likelihood），以及「充分統計量」（sufficient statistic）。但是，他的主要貢獻是顯著性檢驗。費希爾 1925 年版的教科書《科研工作者的統計學方法》（Statistical Methods for Research Workers）包含著不同問題的統計學方法，向科學界介紹了顯著性檢驗，並且成為了行業標準，任何不遵守其任何一種方法的人都難以發表文章。費希爾最著名的學生要屬統計學家和經濟學家哈羅德·霍特林（Harold Hotelling），他轉而影響了兩位諾貝爾經濟學獎得主：肯尼斯·阿羅（Kenneth Arrow）和米爾頓·弗裡德曼（Milton Friedman），還有在美國建立了第一個統計學專業院系的喬治·斯內德克（George Snedecor）。

費希爾將顯著性檢驗推廣為通用框架，用以決定各種形式的問題，聲稱其邏輯「通用於所有實驗手段」。他將來自皮爾遜卡方檢驗的同樣模板應用到其他問題中，提供了許多我們沿用至今的檢驗方法，比如費希爾 F 檢驗、方差分析（ANOVA）和費希爾精確檢驗（Fisher’s exact test）。因此，費希爾的許多貢獻僅僅是這些檢驗需要用到的數學公式的推導。在這一過程中，他的方法使整個全新的研究假設成為可能：諸如兩個變量是否相關的問題，或者多個總體是否全都擁有均值。

和皮爾遜一樣，費希爾堅持認為，他只是一直跟隨著數字，讓數字帶著自己往前走。顯著性檢驗對費希爾來說，是交流統計學發現的方法，如邏輯證明一般無懈可擊。1932 年，他還寫道：「只需要數據就能得出結論……如果我們問的問題看似要求先於數據而存在的知識，那是因為我們提出了錯誤問題。」

破除優生學遺產和虛假的客觀性

如今，為了回應針對高爾頓、皮爾遜和費希爾的抗議聲，三人的捍衛者們爭論說，講座和教學樓以他們的名字命名，是為紀念其科學貢獻，而不是他們本人。但是，科學和科學家真的能輕易分離嗎？

沒有了借費希爾名頭的努力宣傳，顯著性檢驗這一領域在逐漸衰落。去年，一封由 800 多名科學籤署的公開信要求終結統計學顯著性這一概念，而美國統計學協會的領導曾發表了一項直言不諱的行政令：不要再說「統計顯著」。顯著性檢驗問題的核心在於，做出關於同質性的二元決策從來不是有意義的統計學任務。有了足夠多的數據，足夠仔細的觀察，總會出現某些非同質性、統計學顯著的差異。在真實世界中，數據總是在發出某種信號。只是那可能不是明確的信號。

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1986 年，美國明尼蘇達大學（University of Minnesota）的心理學家大衛·萊肯（David Lykken）和保羅·梅爾（Paul Meehl）從經驗角度證明了上述觀點，他們讓明尼蘇達的 5.7 萬名高中生填寫問卷調查，並做了分析。調查包括的問題範圍涉及學生家庭、課餘活動、對學校的看法、課外組織等等。梅爾和萊肯發現，在 105 個可能的變量交叉列表中，每一單個關聯都具有統計學顯著性，而 101（96%）個 P 值小於 0.000001。所以，舉例來說，出生順序（最大的、中間的、最小的或獨生子女）與宗教觀點、家庭對大學的態度、對烹飪的興趣、農場青年俱樂部的成員、課後活動安排等等都有顯著的相關性。但是，梅爾強調說，獲得這樣的結果並非純粹出於偶然：「它們是關於世界的事實，而且 N = 57,000，它們相當穩定……隨便拿些理論，然後異想天開地將其和變量配對，會產生令人印象深刻的[零假設]，駁斥『確定性』。」也就是說，根據皮爾遜和費希爾的標準操作，這 105 項發現中的任何一項都可以成為非同質性的證據，顯著地駁斥零假設。

梅爾成為最直言不諱批評顯著性檢驗的科學家之一。他呼籲擺脫顯著性檢驗，並將自己的呼籲描述為「要革命，不要改良」。針對在科學中使用統計學的類似批評擁有漫長的歷史。1919 年，心理學家埃德溫·伯靈（Edwin Boring）第一個爭辯說，科學假設永遠不僅僅是統計學假設，比如總體中的兩個均值不同，比如兩個變量相互關聯，比如治療具有某種非零效應，而是要嘗試解釋原因、數量以及重要性。

經濟學家迪爾德·麥克洛斯基（Deirdre McCloskey）和史蒂芬·齊利亞克（Stephen Ziliak）在 2008 年共同出版的《統計學顯著性之崇拜》（The Cult of Statistical Significance）一書中，將其稱作「統計學顯著性的視而不見」。他們寫道：「統計學顯著性不是科學檢驗。它是哲學的質量檢驗。它不問『多少』，而是問『是或否』，比如，是否只存在一種結果或者關聯性。」

儘管存在反對意見，但統計學仍然是非常常規的操作。當我們聽到，在線聚會要比面對面聚會更讓人幸福，某些食物會降低癌症風險，或者這樣那樣的教育政策在增加考試成績中具有統計學顯著性等等，我們只會聽到關於「是或否問題」的答案。我們應該問的是什麼因果機制能夠解釋這些差異，是否能應用到其他地方，這麼做能夠獲得多大的益處。

在優生學背景下，只要陳述存在不同的種族亞群，或者智力和衛生程度之間存在「顯著」相關性，又或者不同社會經濟階層的人的犯罪率、生育率或者發病率中存在「顯著」差異，那就足夠了。顯著性檢驗並不是一下子就完美形成於這些人的頭腦中，它經過經年累月的精心打造、不斷完善，專門用來解釋進化論和優生學觀點。高爾頓、皮爾遜和費希爾這樣的優生學家需要一種量化的方式來論證這些差異的存在。

沒有統計學家的幫助，他們對統計分析能夠揭示真相的態度也在逐漸瓦解。大部分科學家現在明白了，數據無法說明自身，它從來都做不到。觀察總是能夠通過多種方式來闡釋，這取決於科學家和更大的共同體，他們決定哪一種闡釋最符合事實。

為了擺脫優生學的印記，除了修復其方法的邏輯，統計學家們還要將其從完美客觀的理想狀態中解放出來。這可以從解決自身多樣問題開始著手。不斷有調查表明，在各種級別的美國住校生中，黑人/非裔美國學生和西班牙裔/拉丁裔學生在統計學上的代表性嚴重不足。

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費希爾的優生學提議在某些情況下曾直接針對統計學界。1917 年，他在《優生學評論》中寫道：「一項專業必須掌握挑選成員的權力，將所有劣等類型嚴格排除在外，因為他們會拉低生活標準和專業水平。在這一過程中，優生學家看到一種理想類型，該類型因其優秀品質而被挑選出來，在相對富裕的情況下，受到該專業所擁有的獨特權力的保護。」正如他自己的話語所表明的，他認為合適的統計學家類型，正是最像自己的那批人。

學術界如何看待自己是檢驗其如何看待世界的有效方式。深陷於晦澀難懂數學術語中的統計學，也許有一天會成為純粹的理論學科。但真相是，統計學比它所承認的更加接近人文學科。在人文學科中，關於誰的聲音能被聽到的鬥爭，學術話語中固有的權力動態，往往都具有破壞性，並且進步來之不易。如今，這樣的鬥爭可能已經打到了統計學門口。

在 1972 年出版的《作為巫術的社會科學》（Social Sciences as Sorcery）一書中，斯坦尼斯拉夫·安德烈斯基（Stanislav Andreski）論證，在尋找客觀性的過程中，研究人員已經確定了一個廉價版本，躲藏在了「定量偽裝」的統計學方法之後。「理想的客觀性，」安德烈斯基繼續寫道，「遠遠不僅是遵循驗證的技術規則，或者訴諸於深奧難懂、沒有感情色彩的技術術語；它是對公正的道德承諾，公平對待他人和機構的意願，避免一廂情願和有毒思想的誘惑，鼓勵對威脅和誘惑的抵抗。」

即使使用最最技術的語言，我們也無法迴避以下事實：統計學是人類的工作，從屬於人類的願望、偏見、共識和闡釋。安德烈斯基向我們提出了挑戰，要誠實面對那些影響我們的因素，避免為那些不公正的大師服務，他們會迫使我們得出最符合他們意願的結論。我們需要讓統計學科變得更加包容，不僅僅是因為這是正確的事情，也不僅僅是因為它增加了才華橫溢的統計學家的數量，還因為這是消除我們集體盲點的最佳方式。我們應該努力做到客觀，不是高爾頓、皮爾遜和費希爾所聲稱的保障自己權威的不可能意義，而是以他們無法做到的方式，他們在研究開始之前就讓統治階級的利益決定了研究結果。

作者簡介：Aubrey Clayton 是一名數學家，生活在波士頓，也是即將出版的新書《貝努利的謬論》（Bernoulli’s Fallacy）的作者。

http://nautil.us/issue/92/frontiers/how-eugenics-shaped-statistics