蛋白质之屋（四）
相关性和因果性
在很多研究论文中，有两个词出现的频率很高，一个叫做“相关性”，一个称作“关联性”，这两个词用于描述两个因素之间的关系，有时甚至用于说明因 果关系。这是“中国健康调查”的特色，我们调查了65个县130个自然村的6500名成年人及其家庭成员，看是否存在不同膳食、生活方式和疾病模式。举例 来说，如果肝癌发病率较高的人群中，蛋白质的摄入量也比较高，我们说蛋白质摄入量和肝癌发病率之间存在正相关关系。因为这个例子中，其中一个因子水平升高 的时候，另外一个因子的水平也升高了。如果在肝癌低发人群中，蛋白质的摄入水平比较高，我们则说蛋白质摄入水平和肝癌发病危险两者之间存在负相关关系。换 句话说，这两个因子的变化趋势是相反的，一个因子的水平升高时，另一个因子的水平下降。
但是，在我们的假设性的模型中，蛋白质摄入水平和癌症发病率之间有关联关系，并不能说明蛋白质是导致癌症的病因。我知道这一点比较难理解，请允许 我举例来说明这一点。在有些国家，电线杆密度比较大的地方，通常也是心脏病或是其他疾病的发病率比较高的地方，我们说电话线密度和心脏病的发病率之间是存 在相关关系的，但这并不说明电话线是导致心脏病发病的原因。实际上，相关性并不等于因果性。
但这并不是说相关性是个没有用处的概念。如果阐释合理的话，相关性可以有效地用于营养和健康关系的研究。举例来说，《中国健康调查报告》中一共得 到了8000组具有统计学显著意义的相关关系，其价值是无可估量的。当这么庞大的数据都具有某种相关性的话，研究人员就可以凭此来确定营养和健康之间存在 着什么样的关系模式。而这种模式，反过来说，可以用于揭示膳食和健康相互作用和影响的过程。这个过程是相当复杂的，如果一个人真的想找出单原因导致单结果 的模式，仅仅具有相关性是远远不够的。
统计学显著性
你可能以为，判断两个因素之间是否存在相关性——相关或是不相关是很容易的，但事实并非如此。当你手头有大量的数据，你进行统计学分析，确定两个 因素之间是否具有关联性，这个问题的答案不能用是或者否来回答，它是一种可能性。用一个术语讲，这种可能性的大小被称为“统计学显著性”。统计学显著性用 于说明观察到的试验现象是否真实可信，或者仅仅是偶然发生的。如果你抛三次硬币，每次都是有头像的一面朝上，这是个概率的问题。如果你抛100次硬币，每 次仍然是有头像的一面朝上，那么你可以比较有把握地说这枚硬币的两面都是头像。这就是统计学显著意义的意义——关联关系（或其他结论）真实存在、而不是偶 然发生的可能性是多少。
我们说，某项数据和结果具有统计学显著意义，是指由于偶然因素造成这种结果的概率小于5％，举例来说明，就是你重复同样的实验，有95％的可能性 都得到相同的结果，这样的结果具有95％的统计学相关意义。95％这个截点是人为规定的，但确实是一个广泛接受的标准。另外一个人为规定的截点是99％， 这种情况下，结果吻合测试达到99％的时候，我们说具有高度统计学显著性。在我们有关膳食和疾病的讨论中，统计学显著性会经常出现在书中，这是我们评价数 据可靠性的重要依据，称为证据的“可信度”。
作用机制
很多情况下，如果有其他研究结果证明，两个相关因素在生物学上也是相关联的，往往认为相关性是更可靠的。举例来说，电线杆的密度和心脏病的发病率 之间存在相关性，但是并没有研究表明，电线杆怎样通过某种生物学机制与心脏病联系起来。但是现在已经有研究证明，蛋白质的摄入过程和肝癌发病过程之间在生 物学上和因果关系上是相关联的（见第三章）。了解某种物质在人体内是如何发挥作用的，我们称此为作用机制。而了解其作用机制则会强化证据。换言之，这即是 两个相关因素以一种“生物学上合理的”方式相关联。如果相关在生物学上是合理的，这种相关则被认为是很可靠的。
元分析
最后我们来理解一下元分析(metanalysis)这个概念。元分析是指将多个研究的多组数据整合为一组数据进行分析。通过整合分析大量的数据，可以使结果具有更高的可信度，结果也更具有说服力。尽管和其他的事情一样，例外的情况总是存在的。
从多个研究中得到结果后，我们可以使用某些工具和概念去考察这些证据的可信度。通过这些努力，我们可以知道哪些东西更接近于真实的情况，我们可以 根据结果来作出适当的判断。如果其他假说不太可能，我们对得到的结果就会非常有信心。从纯技术的角度来说，绝对证据是无法得到的，也是不重要的，但是出于 常识的证据是可以得到的，也是非常关键的。通过这样的过程，我们能对吸烟和健康的关系进行正确的分析，从而得到一个正确的结果。吸烟不会100％地导致肺 癌，但是说吸烟和肺癌绝对没有关系，那却是非常荒谬的，再花时间研究这样的结论是没有意义的。
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| 第一部分 中国健康调查 |
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| 第二部分 富贵病 在美国，我们生活得非常富裕。恰恰是因为我们这么富裕，我 们死亡的方式也带着一丝富贵的气息。我们每天都享受着过去参加宴会的国王和王后才能享用的大餐，这种饮食是导致我们死亡的主要原因。你可能认识那些被心脏 病、糖尿病、脑卒中、阿耳茨海默氏病、肥胖或是癌症等病痛折磨的人。 |
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