有时候，采访要求被华丽丽地拒绝，竟然还会替对方觉出百般道理来。比如，课题组的某些非最终数据分析结果，因为涉及地表水重金属含量、人体内抗生素含量等健康话题，一不小心被公布于世后便持续发酵。研究人员不愿站到台前来做所谓的解读或澄清，理由也无可厚非：这分析结果还真就只是它的字面意思，没有什么言外之意可挖，也没有什么确凿结论可下。这让我想起读雅思考前强化班时听过的一句“至理名言”：学会了这些应试技巧，也不过意味着你学会了如何考雅思，并不意味着你的英语有多好。

　　还真是如此。当我们总是试图透过现象看本质，有些时候，还能不能接受现象就是现象的事实呢？有两件事儿，看起来是沾边儿的，但没准就是井水不犯河水的，不过是在数据的海洋里被同时打捞了上来而已，它们的缘分仅止于此。没那么复杂。或者说，两者之间可能存在某种直接或间接的因果关系，始终未经确认，你便不能妄下结论。也没那么简单。

　　有一类研究结果和发现，我私下里管它们叫“统计学研发”。只负责用统计数据来推测表象的关联，不负责解释内在是否有必然联系，如此这般的观察视角很多时候还真有意思极了。比如，美国亚利桑那大学的研究者曾在提取了1715名57岁至85岁志愿者的血液样本，并检测了其中可预测多种疾病风险的C-反应蛋白含量水平后，推测说一段长久的婚姻可能降低男性患上严重疾病的几率。当然，文章的最后，专家会提醒你，这不意味着已婚的、长情的男人就可以对健康放任自流。

　　老实说，我是此类“统计学研发”的粉丝呢，每每看得心情愉悦。诀窍是：享受那些趣味盎然的视角，并且不对那些推测啊提示啊什么的太过当真，尤其别把那些抽样调查的结果放大成放诸四海皆准的公断。不是没道理，只是没个准。世界那么大，谁和谁之间还扯不上点儿沾亲带故的联系呢？现在都大数据时代了，咱就别老自个儿吓唬自个儿了，您说是不是？