好，讓我們檢驗一下……我剛剛拋了10次，有8次頭像朝上，實踐證明頭像朝上的概率為80%。那么，關于牙膏的數(shù)據(jù)也一樣?，F(xiàn)在，你自己試一下，也許你會得到50對50的結果，但更有可能是別的結果。你我的結論以相同的可能性偏離50對50的比例。不過，如果你有足夠的耐心，拋上1000次，你基本上（雖然不一定）能得到一個接近半數(shù)的結果，它才代表了真實的概率。只有在進行了足夠多次的實驗后，平均數(shù)定律才是一種有用的描述，并可用來預測。

那么，多少才算夠呢？這又是個棘手的問題。它取決于其他的因素，即你采用抽樣方式所研究的總體容量有多大、變動程度有多大。值得一提的是，有時樣本的規(guī)模與看上去的并不一致。

這里有一個典型的案例：幾年前，有個小兒麻痹癥疫苗實驗。一個社區(qū)中有450名兒童接種了疫苗，而680名兒童作為對照組沒有接種疫苗?？瓷先?，這是個極大規(guī)模的醫(yī)學實驗。不久，該區(qū)域感染了流行病，在接種疫苗的兒童中，所有人都沒有患上小兒麻痹癥。對照組的兒童也沒有發(fā)生。這是怎么了?其實在設計實驗時，實驗人員忽略了或者沒能真正了解到該病的低發(fā)生率。一般情況下，這種規(guī)模的小組預計只會產生2名患者。因此，實驗從一開始便注定是毫無意義的。也許將規(guī)模擴大到15至20倍才能產生足以具有說服力的結果。

許多偉大的醫(yī)學發(fā)現(xiàn)--即使曇花一現(xiàn)--也都是同樣地急急上馬，"要快，"醫(yī)生這些話歸功于威廉·奧斯勒（William Osler）爵士和愛德華·利文斯頓·特魯多（Edward Livingston Trudeau）。你可以隨便選擇一個，既然他們都是醫(yī)生，而且對這個題目都很內行。也許他們都說過這句話，頂多一兩個詞不同。說，"在還來得及之前，嘗試用新的治療方法。"

我們不能總是只怪罪于醫(yī)務職業(yè)者，有時公眾壓力和草率的輿論宣傳，也會促使沒有經(jīng)過證實的治療方法匆匆上馬，特別是當需求很大而統(tǒng)計背景又很模糊時。這也是以前流行的感冒疫苗幾年后卷土重來，從而導致近年來抗組織胺藥越來越多的原因。由于疾病的不確定性和缺乏邏輯的嚴密性，造成了許多不成功"治療方法"的流行。其實，只要有足夠的時間，感冒會自行痊愈。