本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点
我已经有一段时间没有在这里写作了，因为最近我一直忙于一种非常不同的写作类型——完成我的博士论文。促使我回到博客世界的原因之一是我对最近第四频道节目《药物直播：迷魂药试验》的反应。
现在，我不会讨论在电视上服用非法药物的伦理问题，因为这个问题已经被充分讨论过了。相反，我想提请大家注意一个在某些人看来可能是一个很小的点，但我认为它代表了整个媒体科学报道中一个更大的问题。这篇文章比我通常的文章更广泛，但它与动物行为有关，动物行为作为媒体呈现的热门话题，经常以这种方式被误传。
首先，看看节目中的这张图表
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这似乎表明，人们在服用迷魂药（MDMA）后比没有服用时（对照组）投入了更多的钱（在计算机模拟的脸上），并且这种影响从一天增加到八天……但真的是这样吗？这张图表并没有告诉我们这一点。
我想说的是，为了展示这些柱状图之间是否真的存在差异，我们需要看到所谓的“误差线”。误差线是一种直观地显示您所做的测量值的变化程度的方法。例如，如果我站在牛津街拦住 1000 个人，问他们是否可以数数他们的手指，如果人们让我这样做，而不是在退缩之前奇怪地看着我，我可能会发现平均手指数量是 10 个（或者略低于 10 个，因为有人失去手指的可能性可能比多一个手指的可能性更大）。然而，我抽样的大多数人很可能都有 10 个手指。由于手指数量的这种微小变化，如果我在图表上绘制它，误差线就会很小。
另一方面（真的不是双关语），如果我在街上拦住另外 1000 个人，数数他们钱包里有多少没用的东西，我可能会发现平均值也是 10 个，但这次变化会大得多：很多整洁、有条理（或者我喜欢称之为反社会）的人会拥有零个没用的东西，而其他人可能会有几十张废纸、可以追溯到 20 世纪 80 年代的收据以及他们甚至不知道存在商店的奖励卡。这次的误差线会很大。
通过在图表上放置误差线，我们可以看到我们正在查看的数据中有多少变化，更重要的是，可以直观地评估不同组的平均值实际上彼此不同的可能性有多大。
例如，这张图表（我刚刚编造的数据）显示，男性比女性喝更多的啤酒（平均每周 20 杯而不是 15 杯；紫色柱状图）。然而，英国人并没有比美国人吃更多的馅饼（绿色柱状图）。即使平均数字相同（女性喝 15 杯啤酒，美国吃 15 个馅饼，男性喝 20 杯啤酒，英国吃 20 个馅饼），误差线告诉我们数据彼此之间非常不同。在吃馅饼的数量方面，数据变化很大，英国和美国的一些人吃的馅饼很少，而另一些人吃了很多，最有可能的是位于曼彻斯特的人。由于每个组（英国和美国）内的数据变化很大，我们无法确定平均值在英国比在美国更多的事实是否是真实的发现，还是仅仅是由于偶然性造成的。
回到“药物直播：迷魂药试验”，由于他们的任何图表上都没有误差线，我们无法确定我们看到的任何差异是否真的存在。简而言之，这些图表毫无意义。
在药物科学网站上，大卫·纳特、瓦尔·柯伦和罗宾·卡哈特-哈里斯写道，他们最初在图表上包括了误差线（和 p 值），但第四频道为了清晰起见删除了它们。这有点讽刺，因为这样做，他们无意中使结果更难解释。显然，第四频道认为，向普通观众解释会“很困难”。我认为第四频道不应该对他们的观众抱有偏见。人们喜欢被挑战，并发现起初可能不清楚的事情；这就是人们继续观看悬疑谋杀案的原因。即使该节目没有足够的时间来解释误差线是什么，我也不认为人们会发现图表在有误差线的情况下更难解释，甚至可能会导致人们去谷歌搜索并自己找出它们的用途。
我认为，让人们更容易了解科学过程越好，而做到这一点的最好方法是通过像这样的电视节目。作为一项既做了原创工作，又涉及许多人感兴趣的话题的研究，它似乎非常适合电视。我在这里的抱怨不是专门针对第四频道，而是针对更普遍的科学呈现方式。人们掌握越多关于实验如何设计、进行然后解释（使用统计作为工具）的工具，科学家和所有人（包括立法者）之间的沟通就会越好。
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如果您渴望了解误差线之外的更多统计信息，我前几天偶然发现了这个很棒的博客。