量化

Ref.: Evil Capitalism Heroes: 讀者來函---五力分析

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Ref.: 量化研究典範的革命－結構方程模式概說 - 晨晰統計部落格（統計、問卷與SPSS的討論園地） - Yahoo!奇摩部落格

Ref.: 結構方程模式簡介 - 晨晰統計部落格（統計、問卷與SPSS的討論園地） - Yahoo!奇摩部落格

我之前去經濟系修了《歷史經濟學》。我忘記是高中還是大學時，我就已經讀過了劉老師譯的《制度變遷與經濟成就》和《經濟史的結構與變遷》，當時感到驚豔不已，所以後來才會專程跑去修課。劉瑞華老師的課非常精彩，比我期望的更好，不過，我卻沒有那麼感動了。

在歷史經濟學中，對同一個問題，常常有好幾種候選理論，都頗有道理，但是卻缺乏決定性的證據。老實說，根據他們的模型，雖然都頗有可能性，但是在模型的參數未明的情況下，結果是可能差距很大的。例如生產力的參數，可能就可以決定輪耕和休耕的合理解釋。

關於這點，我去請教過劉老師。但是劉老師似乎認為，這種兼容並蓄正是歷史的有趣之處我。

我認同在資訊不足，又無法做實驗的情況下，這些模擬非常難做；而且，量化研究也不代表沒有問題，甚至有更多東西可能被操弄。不過，我不太能接受這種兼容並蓄，我覺得努力去找答案的精神更加重要。

回過頭來，在我讀了上面的幾個鍊結之後，我還蠻驚訝的。一方面是自己對統計的無知，另一方面，其實我們計算機科學可能都還沒用到那麼複雜的統計方法。合理的原因，大概是計算機的實驗非常容易重複，所以沒必要這麼辛苦，跑半天模擬。不過這倒讓我想到傅斯年的『上窮碧落下黃泉，動手動腳找東西』。人文社會研究雖然被稱為軟科學，不過還是有很多值得尊敬的智慧和苦工，這是很多做理工的人無法想像的。

就我個人來說，我還是相信量化是有必要的，即使是在人文社會科學中也是一樣。這有點像是數學中的數值方法，雖然不是很被純數學家看得起，但還是一門意義重大的學問。對於生物資訊的研究者而言，這些統計的數學也應該多瞭解一點，才能夠更進一步利用計算機的力量去探索生命科學。

補注：剛剛發現，Structural equation modeling (SEM) 的發展，Herbert Simon 也有參一腳，我竟然不知道，真是該打屁股了。