主题：【原创】社会科学的全面数字化 -- 同人于野

比如说钢产量的比较等等，这些都是总量上的大小比较，是一种宏观上的东西。而我所说的统计方法，主要是用回归分析的手段寻找事情之间的因果关系，可以说是微观的。

给了足够的数据，使用正确的分析方法，很可能得出的结论恰恰是，左右战争胜负的因素的权重中，钢铁产量是不重要的，而人口基数是非常重要的。比如说我们可能会通过分析古今历史上的100场战争，得到一个左右战争结果的公式：

胜利 ＝ p*人口 + q *工业 ＋m*地形 。。。。

这个公式甚至可能不是线性的。而且这个公式完全由统计给出。你做模型的时候可能给了100个随机变量，而最后得到的结果可能会跟你的直觉大大相反：那些通常人们认为重要的随机变量，比如说钢产量，可能会被发现根本是无关紧要的。这就是数字的力量。

凭直觉去看数字，不是搞科研。让数字自己说话，才是搞科研。