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本文編輯字數6830字，預計閱讀時間18分鐘。

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我經常聽到身邊一些老人說：

今天這個專家這麼說，明天那個專家那麼說，真不知道應該聽誰的。

還不如聽自己的，誰的都不聽，自己怎麼舒服怎麼來。

其實每次聽到這樣的話，我都覺得很可惜的，現在信息越來越多，對於大部分人來說，真假難辨。

沒有判斷力的人，被各種信息搞亂了之後，會變得麻木，最後放棄，失去了瞭解真相，改善健康的機會。

就拿雞蛋來說，以前經常聽人說：

多喫雞蛋，會增加心臟病的風險，因爲蛋黃裏的膽固醇太高

每天只能喫1個雞蛋，喫多了營養消化不了

於是你每天只喫1顆雞蛋，還可能扔掉半個蛋黃，但是，現在你又看到很多最新的消息說：

蛋黃裏的軟磷脂對心血管健康非常有益，可以降低心臟病風險。

雞蛋非常健康，膽固醇沒有問題不用害怕

圖片來自Inspired Taste

可能你還沒有反應過來，另一個營養研究就映入眼簾：

一定要多補鈣，這樣可以降低骨質疏鬆的風險。

然後，你買來一堆鈣片，每天按時按點花樣補充着，喫了1、2年後，又看到另外一個研究：

補鈣沒有太大好處，還可能增加骨折風險。

還有人說，肉不能喫，有各種危害，有人說喫素不好，會導致營養不良，還有人說動物油不能喫，要喫植物油，而最新又有人說，豬油是十大最健康的食物之一。

總之，對於任何一種食物，都有好心人告訴你，這個不健康，要少喫。

也可能有另外一個人，告訴，這個食物好，要多喫。

對於一般人來說，真的很苦惱，爲什麼這麼亂，還都是專家，到底應該相信誰？

爲什麼營養學理論，差異那麼大？換句話說，現代營養學，它到底有多不靠譜。

今天我們來聊這個話題。▼

一樣的人，2個研究結果卻不同

美國電影製作人、作家Tom Naughton，在2011年進行過一次演講，主題是《給聰明人的科學》Science For Smart People。①（視頻太長，我沒有翻譯，留了鏈接給大家，感興趣的可以自己去YouTube看）

演講中，他深挖了現代營養學的底，解開營養科學的神祕面紗，告訴大傢什麼纔是真相。

如果這些年，你也各種亂七八糟的營養研究和建議，搞得一頭霧水的話，接下來的內容，也許是你最想要的：↓

先說一個很經典的案例，營養學歷史上，有一個非常大的護士研究，是關於雌激素和心臟病關係的。②

研究的對象是成千上萬絕經後的護士，這些護士需要給研究人員，報告自己的健康狀況，以及攝入雌激素的情況。

來自哈佛大學的科學家們，蒐集了這些數據，然後彙總分析，得出來的結論是：

絕經後喫雌激素的女性，比不喫雌激素的女性，心臟病風險降低了40%。

這樣的研究結果，遭到一羣科學家的質疑，於是，爲了保險起見，他們針對這些人，開展了另一項大型研究，不同的是，這一次，換了一種方法。

科學家把健康狀況相當、生活習慣類似的護士（大約16,000人），分成了2組，給予其中一組護士喫安慰劑，另外一組護士喫雌激素，這樣堅持了5年半，最終得出的結果是：

絕經後喫雌激素的女性，比不喫雌激素的女性，心臟病和中風風險增高了30%。

看到這裏你是不是已然驚呆了？

爲什麼，同樣是科學研究，研究對象也一樣，爲什麼結果完全相悖？

想知道答案的話，就得從這2個研究所用的方法下手。

研究方法不同，結果就不同

爲了更嚴謹的探究2個事物的相關性，或者因果關係，科學有一些方法。

護士研究中所使用的方法，是最常見的2種。

第一個研究用的方法是：觀察，被稱爲觀察性研究。

它的操作方式是，不干預和影響研究對象，對其直接進行觀察，或者數據分析，然後形成一個假說，或者結論。

舉個栗子，通過觀察一羣吸菸的受試者，發現吸菸年限越長，患上肺癌的風險越高。

於是得出結論：吸菸有導致肺癌的風險，且年限越長風險越高。

第二個研究用的方法是：臨牀試驗性研究。

它的操作方式是：將條件相同或相似的受試者，隨機分成2組或多組，然後改變其中1組或多組的狀況（比如喫某種食物，進行某種飲食等）。

然後，收集試驗數據，然後得出結論。

瞭解這2種研究方法後，接下來就帶大家解開謎底：爲什麼結果會不一樣呢？

觀察性研究，不靠譜

觀察性研究的缺陷很明顯，所以，它得出的結果不一定都準確。

→ A和B有關，並不能說，A導致B

我們經常看到很多這樣的研究，只發現相關性，無法證明因果關係

什麼意思呢？舉個最通俗的例子，有個拳擊手，共計進行了10場比賽，這10場比賽中，他勝了6次，這6次他都穿着紅色底褲，其他4場沒有穿紅色底褲。

你能由此得出一個結論：穿紅色底褲，就可以讓獲勝麼？

顯然不是，紅色底褲和勝利只有相關性（比如，同期出現），但並不能說明，穿紅色底褲，導致他贏了比賽。

聽起來感覺是不是很荒唐？

但是，在營養學上，這種研究卻被大量應用，甚至作爲全球的膳食指南的理論基礎。

→ 其他不同的變量，容易被忽略

回到護士研究，第一個研究採用觀察的方法，結果發現：喫雌激素可以加持心臟健康。

可第二個研究結果正好相反，這到底是怎麼回事？

科學家深究其裏才發現，第一個研究中那些喫雌激素的絕經女性，也大都更具健康意識。

換句話說，她們更注重健康的生活和飲食方式，比如不抽菸、不喝酒、喜歡鍛鍊、睡眠質量良好等等。

而這份健康意識，纔是真正改善心臟的原因，並不是所看到的喫雌激素。

雌激素不過是觀察到的表象，即具有相關性，但並沒有因果關係。

而這些女性的健康意識，被稱爲這個觀察性研究中的混雜變量。

還有很多素食者的研究也一樣，雖然我們現代營養學都知道，素食不是什麼健康飲食，肉類種有很多營養是很重要的，而且膳食脂肪也很重要。

可是，就有大量研究發現，素食者更加長壽，更加健康，肉食者更不健康，真相是什麼呢？

因爲素食者更加關注健康，他們更愛運動，更不會抽菸，喝酒，更不會給自己很大的壓力。

反之，愛喫肉的人，更愛喝酒，都是那些不注重健康的人，所以，喫肉被認爲是不健康的行爲。

→ 按照目的要求，玩弄數據

Tom Naughton在演講中舉了一個有趣的例子，假設你觀察了一批人的飲食。

1、40%的人，高脂高糖飲食

2、20%的人，高脂低糖飲食

3、20%的人，低脂高糖飲食

4、20%的人，低脂低糖飲食

試驗結束的時候，高脂高糖組的人有3個得了心臟病，也就是說有3/4的風險，低脂高糖組有1個人得了心臟病，也就是說有1/2的風險。

於是，不考慮其他組別，有的科學家就可能得出結論，高脂不好，能加倍心臟病風險。

但是，咱們回過頭來再看，高脂低糖組沒有心臟病，低脂低糖組也沒有心臟病。

那我能不能也得出一個結論：低糖飲食，可以降低心臟病風險呢？

看到了麼，在觀察研究中，原來是存在切割數據的，你選擇的數據不同，得出的結論，也完全不一樣。

這些缺陷，讓很多觀察性研究並不具有參考性，但現實是，太多人卻被這些研究結果迷惑。

歷史上最具迷惑性的一個觀察性研究，開始於1956年，發表於1978年，卻坑了全球人近40年。

史上最坑人的觀察性研究

這就是我多次提到的『七國研究』，它促成了全球的低脂飲食風潮，讓脂肪，特別是動物脂肪，背黑鍋幾十年③

他的主要研究者是Ancel Keyes（下圖來自Tom Naughton的演講截圖，他給Ancel Keyes的照片加了長鼻子，是的，說謊的匹諾曹）。

Ancel Keyes在研究中，共計觀察了22個國家的國民飲食和健康數據。

然而，爲了符合自己的假想（注意是假想！），他從這些數據中挑選出7個國家的數據。

然後，堂而皇之的告訴世人：飲食中的脂肪，尤其是動物脂肪（富含膽固醇），會導致心臟病。

整個世界譁然！而後幾乎所有人面對膳食脂肪，尤其是來自於動物的飽和脂肪，都害怕到要死。

看到沒？改變你飲食習慣的所謂科學依據，居然是建立在這種不靠譜的，被砍掉大量數據的，觀察性研究之上。

沒錯，觀察性研究就是這麼不靠譜，你或許會說，那臨牀試驗性研究是不是會更準確？

臨牀試驗性研究一定準確麼？

沒錯，比起觀察性研究，臨牀試驗性研究相對來說是更嚴密的。

但是，這並不代表它就100%準確。

→ 試驗結果，也可能通過數字遊戲被誇大或者縮小

舉個栗子，有關他汀類藥物（降低膽固醇的藥物）最有名的一個研究，被稱爲：立普妥（Lipitor，他汀類藥物）臨牀試驗性研究。（公衆號回覆他汀類，獲取相關文章推薦）

受試者是一羣有高心臟病風險的男性，他們被分成2組，一組人喫立普妥，另外一組人喫安慰劑。

10年之後，觀察到的數據是：喫立普妥的那組人，每100箇中有2個心臟病發作，喫安慰劑的那組人，每100箇中有3.05個心臟病發作。

2組的差距是，安慰劑組每100個人中，比立普妥組多1.05個心臟病發作者。

什麼意思？就是說，你讓100個心臟病高風險的人喫10年立普妥，有可能只能多阻止1個人遭遇心臟病發作。

只有1%的差距，這樣的數字幾乎沒有參考意義，那是不是意味着藥賣不出去了？

並沒有，研究者用2(最小值)/3.05（最大值）=0.64，再用1-0.64=0.36

最後得出的結論是：立普妥（他汀類）可以把心臟病風險降低36%，牛逼吧。

然而，這樣靠數字遊戲得出來的結果，卻左右着無數人的治療方式。

很多人膽固醇高了就喫他汀類藥物，從來不考慮它是不是有害，也不質疑它的效果，實際上這個藥物的副作用非常大→MIT科學家：『他汀類』降脂藥無效，還危害無窮......

看到沒有？科學家可以操作數據，把沒有任何參考意義的數據，誇大或者縮小，影響醫學指南，影響人類營養學，因爲背後牽扯到太多的利益關係。

除了操控數據，還有很多其他操作，更加匪夷所思。

→試驗過程和試驗對象，也可以隨意操作

2016年，墨爾本大學發佈了一項研究，對高脂肪低碳水飲食做了對比。④

得出的結論是：高脂肪低碳水飲食不靠譜，把老鼠喫胖了。

沒錯，研究者選擇的受試者是老鼠，並且把它們分成了2組。

一組喫高脂肪低碳水飲食，一組喫高碳水低脂肪飲食，堅持了9周。

乍一看嚇一跳，翻開試驗數據才發現，研究人員給高脂組的老鼠餵食的碳水化合物雖然低，但全部選擇白砂糖。（而真正高脂低碳飲食建議喫的碳水化合物是富含纖維的蔬菜）

圖片來自The Cheat Sheet

那麼，老鼠們喫的脂肪是什麼呢？精煉植物油，甚至包含反式脂肪酸。（而真正高脂低碳飲食建議喫健康的椰子油、橄欖油、黃油等等）

老鼠的蛋白質來源是酪蛋白，是一種容易引起消化不良的抗原性蛋白質，在人類的任何高脂低碳飲食中，都不會把它作爲直接推薦的。

餵食給老鼠的纖維就更可笑了，是和紙差不多的纖維素。

別說老鼠了，你要是每天喫這些，身體不出問題纔怪。

但是，還沒有完，試驗中所用的老鼠，都刻意選擇了新西蘭肥胖（NZO）小鼠。

這是一種經過基因修飾後，本身葡萄糖耐受量就低，並且特別容易出現心血管疾病、脂肪肝，和糖尿病等問題的小鼠。

綜合所有因素，可想而知，試驗所得到的結果也不出所料，操控實驗結果，真的易如反掌。

→ 試驗最終結果，和結論不一樣

沒錯，就說結果出來了，某些科學家（流氓）也可以根據自己的需求，改變研究的結論，我們來舉個例子。

2007年，有一個關於低碳飲食的研究。⑤

科學家把137名受試者分成3組，一組堅持低碳水化合物飲食，一組堅持低脂肪中碳水飲食，一組作爲對照組正常飲食即可

結果發現：低碳水飲食組減重最多，而且心血管疾病風險指標都有最大程度的好轉（包括甘油三酯水平、LDL水平等等）。

但是，搞笑的事情發生了，研究人員給出的最終結論卻是：低脂中碳組是獲勝方，是更爲謹慎可選的飲食方式。

後來被發現，這場研究是某全球知名穀物早餐和零食製造商，提供資助的。

你可能覺得好笑，原來一直視爲更加嚴謹的臨牀試驗性研究，竟然也有貓膩。

那麼，面對紛繁複雜的各類營養研究，我們就一點辦法也沒有了？並不是！

面對營養建議，如何更加理性？

斯坦福大學醫學院，醫學與健康研究與政策教授John Ioannidis，和自己的團隊，回顧和分析了海量的醫學和營養學研究。

最後指出：觀察性研究中得出的結論，有80%可能是有缺陷的，臨牀試驗性研究得出的結論，有20%-25%是錯誤的。⑥

是的，科學前行的過程中，是帶着缺陷踏步的，但這並不代表我們可以輕易被其左右。

面對營養建議，如果你能連續提出如下幾個問題，就能練就一身去僞存真的能力：

圖片來自J. Levine Auction & Appraisal

→ 這是觀察性研究，還是臨牀試驗性研究？

如前面所說，如果是觀察研究，可能需要更警惕些，但並不代表臨牀試驗性研究就可以隨意相信。

→ A和B的相關性，是不是因爲C？

這個很重要，如前面的護士研究一樣，喫雌激素（A）的女性，心臟病風險（B）低，是因爲這些女性大都具有很高的健康意識（C）。

換句話說：並不是喫雌激素（A），降低了心臟病風險（B）。

→ B會不會導致A？（換句話說：會不會B纔是可能的原因）

如果有研究告訴我們A和B之間有聯繫，會不會出現不是A導致B，而是B導致A的情況？

比如，中學男孩要選擇2個體育項目（籃球或者足球）。

其中，打籃球（A）的男孩個子普遍更高（B），你不能就此得出結論：打籃球（A）導致個子長高（B）。

但是，卻可以反推：在這所中學，個子高（B）的男孩更偏向於選擇打籃球（A）。

→A會始終如一的導致B麼？

試驗結論是不是有可重複性？如果今天得出這樣的結論，明天用不同的方法，重複試驗，又得出另一個結論，可信性就可能降低。

另外，試驗結論是不是具有普遍性？在這羣人身上做試驗是一個結果，在另一羣人身上卻得到別的結果，就可能有不準確的地方。

→ 試驗對象是什麼？

有時候，試驗對象對結果的影響也是巨大的。

舉個栗子，1913年，俄國病理學家Nikolaj Anitschkow，給兔子注射了大量膽固醇，結果造成兔子動脈粥狀硬化式損害。

這個研究，第一次將膽固醇和心血管疾病聯繫到了一起，很多人開始認爲，膽固醇很可怕，可能會導致心臟病。

但問題是，兔子真的不是人啊，它的系統和人的系統不一樣，人體會自動調節，消化，利用膽固醇的能力，而兔子壓根一直在喫素，根本沒有人調節膽固醇的能力啊。

→試驗結果的數據差異，到底有多大

就比如前面提到的立普妥（他汀類）研究，喫和不喫可能造成的心臟病風險，只有1%的差距，根本不具有參考性，要警惕那些估計誇大的數據。

→ 科學家有沒有操作變量？

前面有提到，科學家給高脂低碳飲食的老鼠，喂氫化植物油，酪蛋白，纖維素等等，得出的結論是高脂低碳飲食有害。

另外，他們還特意選擇了有糖尿病高風險的老鼠品種。

→試驗結果，是否和結論一致？

這個就更簡單了，前面提到的低碳水飲食研究，數據結果顯示低碳組最佳，但科學家給出的結論確實中碳組最好。

關鍵的瘦龍說

人類在不斷進步，發現各種規律、進行各種科學試驗，爲了探究真理，找尋真正的答案。

我們通過科學觀察發現：

婦產科醫生洗手後，嬰兒的成活率提高了很多，然後，我們都養成了洗手的習慣，以前的人不知道手上有細菌的。

喝了有污染源的水，生病的風險高一點，喝乾淨的水，生病的風險可以大大降低。

於是，人就會在飲水上做出選擇，或者處理，才使得更多的人保持健康。

這些是科學觀察的積極意義，我們也因此瞭解到很多真相，但這並不意味着我們要盲目信賴所有的科學研究。

任何真理，都是值得推敲，質疑的，我們一定要學會自己去判斷，自己去僞存真的過程，其實沒有那麼難，並不需要你懂得多高深的數學計算公式。

大部分時候，你只需要懂得簡單的數學，以及基本的邏輯，就可以做一個更加明智的信息接受者。

我真心希望，每一個人都慢慢形成自己的判斷力，不要拒絕深度思考，學習。

現在社會，越想簡化，越想逃避，自己越容易付出更多的代價，想要了解真相，就要比別人多花點時間。

（叨叨完了，是不是又說多了？）

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