人们经常想知道为什么一项营养研究告诉他们吃太多鸡蛋会导致心脏病，而另一项研究却告诉他们相反。根据今天发表在《临床营养学杂志》上的一份报告，这个和其他相互矛盾的食品研究的答案可能在于统计数据的使用。
由利兹大学和艾伦图灵研究所(国家数据科学和人工智能研究所)的科学家领导的研究表明，研究食品与健康之间关系的标准和最常见的统计方法可能会产生误导和毫无意义的结果。
主要作者乔治亚·托莫娃(Georgia Tomova)，博士。利兹大学数据分析研究所和艾伦图灵研究所的研究员说：“这些发现与我们认为我们所知道的关于食物对健康影响的一切有关。
“众所周知，不同的营养研究往往会发现不同的结果。一周一种食物显然有害，而下一周它显然对你有益。”
研究人员发现，在统计上控制或允许某人的总能量摄入的广泛实践可能会导致对结果的解释发生巨大变化。
控制吃的其他食物会进一步扭曲结果，因此有害食物看起来是有益的，反之亦然。
托莫娃女士补充说：“由于个别研究之间存在巨大差异，我们倾向于依靠评论文章来提供对特定食物是否以及在何种程度上导致特定健康状况的平均估计。
“不幸的是，因为大多数研究有不同的方法来控制其余的饮食，很可能每项研究都在估计一个非常不同的数量，这使得‘平均值’变得毫无意义。”
该研究通过使用新的“因果推理”方法来确定问题，该方法由“为什么之书”的作者 Judea Pearl 推广。
资深作者、利兹医学院健康数据科学副教授 Peter Tennant 博士解释说：“当你无法进行实验时，很难确定某件事是否以及在多大程度上导致了其他事情。
“这就是为什么人们说，‘相关不等于因果’。” 这些新的‘因果推理’方法有望帮助我们从相关性中识别因果效应，但在这样做的过程中，它们也突出了很多我们没有完全理解的领域。”
作者希望这项新研究将帮助营养科学家更好地了解不适当控制总能量摄入和整体饮食的问题，并更清楚地了解饮食对健康的影响。
Tennant 博士补充说：“不同的研究可以提供不同的估计，原因有很多，但我们认为这一统计问题可以解释很多分歧。幸运的是，这在未来很容易避免。”
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