（原文寫於2011年12月）
我首先要說，這篇文章會涉及到科學實在論與工具論之間的爭論，以及貝氏統計學的一些基本概念，我會試著以我的能力將二者講清楚。但哲學或統計的範疇不是我想講的主軸，因此帶過這些簡單的前題後，會講比較多一些我個人對社會科學的心得。如果有任何不清楚或是想回應的地方，歡迎指教。
在探求自然的過程之中，無非要使用邏輯作為科學方法。邏輯分成兩大類別：「演繹邏輯」與「歸納邏輯」。科學家首先透過觀察自然現象，對於經驗使用歸納邏輯產生可能的自然規律以及法則，並設定以此作為形而上的前提，然後再根據演繹邏輯產生各種推論、預測，然後觀察事實證據給予證實，並且產生各種學說與理論。然而，歸納法不能排除出錯的可能性，有限的觀察經驗也不可能推廣至無限的事件（相關的討論可以看Hume的懷疑論）。儘管歸納法不是個好方法，但是要從自然界汲取經驗並產生科學法則，似乎沒有更好的路可以走了。
然而，在知識論上的討論，從笛卡爾一路吵到康德還有後繼很多哲學家，都在問「人到底有沒有可能獲得完全的真理？」。目前的結論是人類做不到，至少不能排除所有出錯的可能性。因此，知識論已經唱衰科學不可能獲得完全的真理。還好科學家們並不放棄，試圖使用邏輯與科學方法盡力地產生理論以逼近自然真理。相關的討論在科學哲學非常的多。
科學界與哲學界之中的科學實在論（realism）觀點，是承認科學理論實體的客觀存在並堅持客觀真理的學派。例如在某種科學理論與觀察證據的相互應證下，認為電子存在，即相信此科學定律所指稱的實體「電子」是以科學所定義之概念方式存在的。另一方面，統計學，尤其是頻率學派的統計學（也就是一般大學初等統計學的內容），作為一種歸納法的濫觴，在社會科學流行的程度可以反映了科學家願意使用歸納法以汲取經驗的態度。而其中一些統計性質如「不偏性」、「一致性」等等，無非都是在回應知識論哲學家的挑戰，宣稱統計的方法確實是在某些條件下，可以有效地去逼近真理。在此看來，統計學似乎可以給與科學家們一個逼近科學真理的機會，信仰科學實在論的科學家們也可能因此樂於使用統計。
然而，科學實在論可能會出錯，例如「燃素」是個過去失敗的例子，至少被後續實驗證據推翻了燃素實存的可能性。有另一群科學家和哲學家，他們不相信當下有效的科學理論所指稱之實體為一定真實的存在，至少可能在未來的證據中被否定，一如燃素的下場。這些科學家，他們可能認為，科學的目的是要致力於發展可以在小範圍內有良好預測能力的模型，至於這個模型所指涉的本體概念是否真實變成不是最主要的議題。這群科學家可以被稱為工具論者，他們在乎的是科學的有效性，不那麼試圖去討論科學理論與自然法則，而致力於發展精密預測力高的模型。在這邊看來，科學實在論與科學工具論似乎是兩大對立的信念，影響著科學發展與科學方法的使用。
貝氏統計（Bayesian statistics），是從條件機率所發展而來的統計方法。基本上的信念是，自然現象的發生必然是有一個形而上的「參數」所決定。如果我們將已知觀察值設定為先決條件，在某種「參數」之下觀察到這些觀察值的機率為何。在頻率學派的統計框架之下，預設了每筆資料的重要性是相同的，因此一筆資料一票，共同決定這一群資料的分配型態與估計之參數。但貝氏統計會先假設這些事件先決機率的分配情況，把不同的觀察事件做加權，也就是說每一筆資料「票票不等值」。儘管在邏輯方法上，把歸納法倒轉成演繹法，也就是說不全然從觀察資料去汲取訊息，而是檢驗在給定的前提下事件發生的機率。貝氏統計似乎突破了歸納法的缺點，以及符合了科學形上學認為「自然法則決定事件」的因果關係。
但貝氏統計最大的問題是，怎麼知道自己給定的前提為真？使用演繹邏輯來做科學最容易犯「型式主義的謬誤」。也就是說，儘管使用了正確的演繹法，但是在給定之前提產生錯誤的情況下，演繹邏輯所推演出的結論只會產生錯誤。也就是說，在貝氏統計的框架下被要求給出先驗的資訊，這個資訊可能會產生演繹法的形式主義錯誤。這樣的錯誤導致貝氏統計方法在大部分時後不如頻率學派的統計具有逼近真理的能力，但可能具有產生良好模型的能力。因此，貝氏統計方法在根本的預設上，已經放棄了科學實在論的目標。貝氏統計在小樣本的資料上的優越性，更顯示出了貝氏統計的工具論性質。
在給定前提的這個性質上，貝氏統計的另一個問題就是主觀性，不同的科學家可以假設不同的先驗機率型態，可以推演出不同的結論。主觀性不僅是無法保證為正確，且科學的一大特點就是排除主觀性，希望科學結論是可以客觀地由證據在系統性理論之中去支持某些現象，而企圖去排除人為的詮釋與操弄，科學結論不因科學家而有變化。僅管這個項目上，頻率學派統計在諸如顯著水準等等操作方面上仍有很大的主觀成分參與。但這是科學家企圖使用頻率學派統計方法得到單一或是少數結論的結果，事實上頻率學派的統計是可以呈現在不同模型之下的歸納法結論，而到解釋現象之錢都還可以保證歸納法的客觀性。但是貝氏統計方法在前提上就必須容許主觀成分的介入，這點在科學方法的表現是不如頻率學派。
其實繞了一大圈，要講的東西非常簡單：就是貝氏統計在無法保證前提為真的情況下，所推演出來的結論無法保證是逼近實存本體的樣貌。我並不是要說理想的科學信念是實在論或是工具論，但如同哲學系苑老師上課所說，當代社會科學家要堅守實在論的信仰是有相當挑戰的，畢竟社會科學所研究的對象本質與科學方法是有著根本上的不容。貝氏統計開始進入社會科學界甚至流行，其實已經反應了工具論在社會科學界的流行程度。只是在從事科學活動的時候，我覺得仍需要關心，到底科學家所追求的是工具論式的科學還是相信有那個實存的本體？所使用的方法又能夠帶領科學家走到哪裡？方法學與科學觀的聯繫是一個需要被注意的議題。
無藥可救的糖衣 