谁捉住了上帝粒子？

作者简介

\"作者简介 大卫？卢阿普尔，基础物理学博士，研究方向为“无限大与无限小的统一”，物理学研究者、科普传播者，致力于在互联网上推广应用物理。 译者简介 孙佳雯，英法双语译者、自由撰稿人，擅长翻译科普类、社科类作品。拥有理学学士、社会学硕士学位。法国巴黎社会科学高等研究院博士候选人，旅居法国多年。愿以翻译为桥梁，沟通古今上下东西文化，跨越知识与日常之鸿沟，让科学变得亲切，让眼界*加宽广，让心灵获得自由。 \"

内容简介

\\"18 化验结果呈阳性，我们一定是生病了吗 2015年10月27日 这一回，今年的秋老虎是真真正正地过去啦。过去几周里，天朗气清，惠风和畅，温度适宜，然而突然一阵寒流袭来，猝不及防。因为气温骤降，所以人体对于秋季的到来多多少少有点儿不适应。 我*小的女儿阿加莎在换季的时候咽喉肿痛，我们有点儿担心她得了咽炎。慎重起见，医生向我们建议做一个化验，看一看到底是什么毛病。如果是细菌引起的咽炎，那么可以通过抗生素治疗。如果是病毒引起的，那抗生素是没有用的。 阿加莎乖乖地接受了化验。*后，结果呈阳性，说明阿加莎的咽炎是细菌引起的。 “爸爸，阿加莎的化验是什么结果啊？”玛丽娜很关心她的小妹妹，向我问道。 “化验结果呈阳性，意味着是细菌引起的咽炎，用抗生素就能治疗。” “医生们经常做化验吗？” “对，经常，通过做这样的化验可以确定很多种疾病。” “那化验的结果永远都是对的吗？” “也不一定，要看是什么病、什么化验。有的时候化验结果呈阳性，但是我们并没有真的生病。我们称之为‘假阳性’。” “那样的话，我们不就白担心了吗？”玛丽娜不安地说道。 为了理解为什么说化验的可靠性问题并不是那么简单的，你可以想象这样一种情况。你刚刚做了一项化验，发现自己可能患上了一种在人群中发病率只有 0.1% 的疾病。医生向你宣布化验结果：很不幸，结果呈阳性。 然后，你问医生，化验结果的准确率是多少。“很简单，”医生道，“如果您真的患上了这种病，化验结果有 90% 的可能呈阳性。如果您没有患病，化验结果有97%的可能呈阴性。”这话听起来挺耳熟的，对吧？如果化验结果呈阳性，那么你很有可能患上了这种疾病。然而，在你看来，你患上这种病的概率是多少呢？ 97%、90%、87% 或者*低？ 好吧，正确的答案是：概率比你们想的低得多！为了证明这一点，让我们一起算算看。 一个反直觉的结论 假设我们在人群中随机抽取1万人进行测试。然后我们假设上面医生说的这种疾病在人群中的发病率是 0.1%，也就意味着，在这组抽样当中，大约只会有10人患病。对于患者们来说，测试结果有90%的可能呈阳性。因此，10个病人中的9人会获得阳性测试结果， 1人会获得阴性的测试结果（这是一种“假阴性”）。 现在，让我们来看一看另外9990个没有患病的人。根据医生给出的数据，未患病人群中有97%的人测验结果呈阴性，但是还有3%，也就是说大约300人，化验结果呈阳性，这就是我们所说的“假阳性”。 *后，让我们看看在这1万人的抽样当中所有化验结果呈阳性的人：有9个真的患了病的患者，还有300个假阳性的“患者”！因此，如果你的测试结果呈阳性，那么你只有2.9% 的概率真的患上了这种疾病。（图1） 你是不是觉得这个结果太违反常理了？其实不光是你，有一些健康专家也对这个结果一头雾水。看破这个悖论的关键在于，当我们的化验结果呈阳性的时候，我们往往直观地低估了假阳性的概率。然而，对于一个在人口中患病率很低的疾病来说，通常假阳性的数量比真阳性的数量要多得多。 如何正确看待概率 为了解答在面对此类奇怪的悖论之时自然而然产生的困惑，我们需要简单地了解一下什么是所谓的“条件概率”。当我被告知化验结果呈阳性的时候，我会考虑我是不是真的生病了，我一定会问自己：“如果已知的化验结果呈阳性，那我患病的概率到底是多少呢？” 所以，当医生告诉我说，如果我真的生病了，化验的结果有 97% 可能呈阳性，那么他回答的其实是：“如果已知自己生病了，那么我化验结果呈阳性的概率是多少？” 你看出这两者之间的区别了吗？还没有？那么再想想看下面这两个类似的问题： “如果已知自己是前总统，那么我是一个人的概率是多少？” “如果已知自己是一个人，那么我是前总统的概率是多少？” 我们可以看到，这两个问题的答案是大相径庭的！当概率问题涉及“如果已知”这个条件的时候，数学家们会告诉你这个叫作“条件概率”。这几个字看上去不起眼，但是正如我们刚才所看到的那样，这不但在医学诊断当中是一个至关重要的问题，在我们日常生活中也是常见的社会辩论话题。 假设我正在编辑一本犯罪统计数字的相关图书，然后我简单直接地告诉你说：“95% 的偷车贼穿红色的衣服。” 我敢肯定，此后你每当看到一个穿着红色衣服的人经过车旁的时候，小心脏都会抖一下。然而，这是**没有道理的，因为我并没有说“穿红色衣服的人中有 95% 是偷车贼啊”！ 下一次，当你遇到这种类型的统计数据时，花点儿时间想一想，这个数据究竟意味着什么，也想一想其中可能的陷阱在什么地方。考虑一下“条件概率”的情况，对于*好地理解数据会*有帮助。 既然我们常常遇到统计学的陷阱，下面让我再介绍一个*匪夷所思的悖论。 \\" \\"1. 精选20个科学问题，涵盖物理学、生物学、数学，甚至博弈论和行为经济学等众多学科，文字风趣，老少咸宜。 2. “量子引力学”博士、订阅量近百万的YouTube“神奇科学”频道博主科普处女作，法语版已再版。 3. 每章一个主题，篇幅适中，可从任何一个章节开始阅读。 4. 内文包括大量插图，双色印刷，图文并茂帮助读者理解知识点，轻松阅读无压力。 \\"