本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定代表《大眾科學》的觀點
我已經有一段時間沒有在這裡寫作了，因為最近我一直忙於一種非常不同的寫作型別——完成我的博士論文。促使我回到部落格世界的原因之一是我對最近第四頻道節目《藥物直播：迷魂藥試驗》的反應。
現在，我不會討論在電視上服用非法藥物的倫理問題，因為這個問題已經被充分討論過了。相反，我想提請大家注意一個在某些人看來可能是一個很小的點，但我認為它代表了整個媒體科學報道中一個更大的問題。這篇文章比我通常的文章更廣泛，但它與動物行為有關，動物行為作為媒體呈現的熱門話題，經常以這種方式被誤傳。
首先，看看節目中的這張圖表
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這似乎表明，人們在服用迷魂藥（MDMA）後比沒有服用時（對照組）投入了更多的錢（在計算機模擬的臉上），並且這種影響從一天增加到八天……但真的是這樣嗎？這張圖表並沒有告訴我們這一點。
我想說的是，為了展示這些柱狀圖之間是否真的存在差異，我們需要看到所謂的“誤差線”。誤差線是一種直觀地顯示您所做的測量值的變化程度的方法。例如，如果我站在牛津街攔住 1000 個人，問他們是否可以數數他們的手指，如果人們讓我這樣做，而不是在退縮之前奇怪地看著我，我可能會發現平均手指數量是 10 個（或者略低於 10 個，因為有人失去手指的可能性可能比多一個手指的可能性更大）。然而，我抽樣的大多數人很可能都有 10 個手指。由於手指數量的這種微小變化，如果我在圖表上繪製它，誤差線就會很小。
另一方面（真的不是雙關語），如果我在街上攔住另外 1000 個人，數數他們錢包裡有多少沒用的東西，我可能會發現平均值也是 10 個，但這次變化會大得多：很多整潔、有條理（或者我喜歡稱之為反社會）的人會擁有零個沒用的東西，而其他人可能會有幾十張廢紙、可以追溯到 20 世紀 80 年代的收據以及他們甚至不知道存在商店的獎勵卡。這次的誤差線會很大。
透過在圖表上放置誤差線，我們可以看到我們正在檢視的資料中有多少變化，更重要的是，可以直觀地評估不同組的平均值實際上彼此不同的可能性有多大。
例如，這張圖表（我剛剛編造的資料）顯示，男性比女性喝更多的啤酒（平均每週 20 杯而不是 15 杯；紫色柱狀圖）。然而，英國人並沒有比美國人吃更多的餡餅（綠色柱狀圖）。即使平均數字相同（女性喝 15 杯啤酒，美國吃 15 個餡餅，男性喝 20 杯啤酒，英國吃 20 個餡餅），誤差線告訴我們資料彼此之間非常不同。在吃餡餅的數量方面，資料變化很大，英國和美國的一些人吃的餡餅很少，而另一些人吃了很多，最有可能的是位於曼徹斯特的人。由於每個組（英國和美國）內的資料變化很大，我們無法確定平均值在英國比在美國更多的事實是否是真實的發現，還是僅僅是由於偶然性造成的。
回到“藥物直播：迷魂藥試驗”，由於他們的任何圖表上都沒有誤差線，我們無法確定我們看到的任何差異是否真的存在。簡而言之，這些圖表毫無意義。
在藥物科學網站上，大衛·納特、瓦爾·柯倫和羅賓·卡哈特-哈里斯寫道，他們最初在圖表上包括了誤差線（和 p 值），但第四頻道為了清晰起見刪除了它們。這有點諷刺，因為這樣做，他們無意中使結果更難解釋。顯然，第四頻道認為，向普通觀眾解釋會“很困難”。我認為第四頻道不應該對他們的觀眾抱有偏見。人們喜歡被挑戰，並發現起初可能不清楚的事情；這就是人們繼續觀看懸疑謀殺案的原因。即使該節目沒有足夠的時間來解釋誤差線是什麼，我也不認為人們會發現圖表在有誤差線的情況下更難解釋，甚至可能會導致人們去谷歌搜尋並自己找出它們的用途。
我認為，讓人們更容易瞭解科學過程越好，而做到這一點的最好方法是透過像這樣的電視節目。作為一項既做了原創工作，又涉及許多人感興趣的話題的研究，它似乎非常適合電視。我在這裡的抱怨不是專門針對第四頻道，而是針對更普遍的科學呈現方式。人們掌握越多關於實驗如何設計、進行然後解釋（使用統計作為工具）的工具，科學家和所有人（包括立法者）之間的溝通就會越好。
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如果您渴望瞭解誤差線之外的更多統計資訊，我前幾天偶然發現了這個很棒的部落格。