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2023年12月21日 星期四

台南人吃糖比較容易到糖尿病嗎?事實、觀點、相關與因果的教學

我覺得在激素的糖尿病課程中,加入這樣的科學概念引入非常的重要,也能讓國中生更早接觸到這些對人生影響很大的概念,以下是我的上課板書。

以上內容透過數據和案例引導學生了解,自己的觀點是否基於錯誤的成見,並教導他們如何辨別觀點與事實,了解相關與因果的關係。


讓我們來做一點練習吧!

觀點與事實的區分

請根據下列節錄文章找出哪些是事實,哪些是觀點

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許多網友紛紛留言「你知道為什麼台南有鹽田嗎?因為他們做菜只放糖,鹽賣不出去只好堆在那裡」、「台南的螞蟻都有糖尿病」、「螞蟻喝台南無糖綠得糖尿病」。

出自「台南食物真的很甜嗎?網友一句神翻譯:螞蟻糖尿病比例最高」(三立新聞網)

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臺灣地區民眾運動和吃消夜的狀況,臺中、彰化、南投的民眾吃宵夜的比例是全台灣最高的,而運動比率卻是全台灣最低。因此導致台中、彰化、南投地區的第二型糖尿病盛行率26.82%居全台之冠。

出自「2019健康大調查 中彰投最愛吃」(Yahoo新聞)

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攤開全國的健康數據來看,糖尿病盛行率最高的縣市是台中、彰化以及南投,盛行率達26.82%,竟然不是公認吃最甜的台南!而衛福部2019年的資料也顯示,在考慮了人口年齡結構的條件下,台南市因糖尿病而死亡率為全國第十。

由上可粗略推知,甜蜜的飲食文化,並未導致台南有特別嚴重的糖尿病問題。

地區

第二型糖尿病盛行率

有運動習慣

有吃消夜習慣

高屏

18.80%

43.18%

17.44%

雲嘉南

18.03%

38.10%

18.22%

中彰投

26.82%

34.26%

30.06%

桃竹苗

22.70%

37.33%

22.60%

北北基

19.99%

37.08%

22.18%

(資料來源:中研院分析人體生物資料庫,2019,整理自蘋果日報)

出自「關於糖尿病的社會與經濟影響的分析文章」(關鍵評論網)

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你可以分出上述三段文章內有那些事實跟那些觀點嗎?

在上述的三段文章中,我們可以看到不同的事實與觀點混合在一起。觀點可以進一步分為正確與錯誤的觀點,以及表達個人偏好或信念的觀點。明顯與事實不符的觀點屬於錯誤觀點,而只涉及個人偏好的觀點則沒有絕對的正確或錯誤。正確地區分事實與觀點,尤其是在面對含有部分事實的假訊息時,變得格外重要。

你可以區分出三段文章內有那些是錯誤的觀點,哪些只是陳述個人偏好或信念的觀點嗎?

而事實必須有資料來源、數據統計才能呈現的內容,事實有絕對的正確或是錯誤,錯誤的事實就是所謂的假訊息,要區分清楚正確或是錯誤的事實。另外假訊息也容易混和部分事實呈現,造成視聽觀眾的混淆,或是張冠李戴的分析結論,可能是倒因為果、只是有相關卻當作因果關係,或是三分真七分假的呈現,這些都是要特別小心,抱持科學態度的懷疑與實證,而非一味地接受這些訊息。


相關與因果的區分

在「關於糖尿病的社會與經濟影響的分析文章」中,我們從「第二型糖尿病盛行率地區別」的表格和「衛福部2019年的資料」可以得知:

  1. 運動習慣與糖尿病為負相關
  2. 吃宵夜習慣與糖尿病為正相關
  3. 吃糖多的台南人與糖尿病無明顯相關

這些相關性並不直接等同於因果關係。僅憑這些數據,我們無法斷言因果關係的存在,除非進行進一步的研究和分析。

舉例來說,「冰淇淋銷售量」與「淹水死亡人數」之間存在正相關。在冰淇淋銷售量高的時期,通常淹水死亡人數也較多。然而,這並不意味著冰淇淋銷售導致淹水死亡。實際上,這兩者可能都與炎熱天氣有更直接的因果關係。這正是「存在相關性,但不等同於因果關係」的例子。

同樣地,吃宵夜與糖尿病之間的正相關並不直接證明吃宵夜導致糖尿病。可能還有其他因素影響,如宵夜的食物類型、總熱量攝入量、生活方式等。

結論

總結來說,透過本文的探討,我們得以理解事實與觀點之間的細微差異,以及相關性與因果關係的區分。學習區分事實與觀點對於培養批判性思維和科學素養至關重要。特別是在面對現代資訊爆炸的時代,能夠辨識出哪些是基於實證的事實,哪些是個人的主觀觀點或錯誤的信息,對於我們作出明智決策和形成客觀見解非常重要。

此外,我們還須了解相關性並不等同於因果關係。在科學研究中,僅憑相關性是無法證明一事物導致另一事物的。這需要更嚴謹的實驗設計和數據分析來確立。因此,我們應當謹慎對待任何快速得出的結論,並尋求更多的證據和專業意見,以避免做出基於不完整信息的判斷。

最後,本文強調的是,保持科學態度的重要性。科學態度不僅意味著尋求事實和證據,還包括對已知知識的持續質疑和探索。在面對各種信息時,保持一顆好奇且質疑的心,是我們作為教育者和終身學習者所應追求的目標。


資料來源:

  1. 衛生福利部統計處. (2023). 國人糖尿病盛行率按性別及地區層別 [2005-2008]、各縣市糖尿病死亡概況[2003-2022]. 取自 衛生福利部統計處網站
  2. 三立新聞網. (2019). 觀點分析文章。取自 三立新聞網
  3. Yahoo新聞. (2019). 2019健康大調查:中彰投最愛吃... 取自 Yahoo新聞
  4. 關鍵評論網. (2020). 關於糖尿病的社會與經濟影響的分析文章。取自 關鍵評論網

另外抱怨一下台灣公開資料部分,真的有夠難找...,或者資料整理的很難理解,例如下面這個表格,這些分區到底是指什麼? 應該要統整在同一個檔案裏面在下方備註才是


3 則留言:

  1. 這些分析概念就是機器學習的前身呀~

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    1. 原來我已經不知不覺重AI毒這麼深了啊

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  2. 這些分析概念就是機器學習的前身呀~

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