醫學論文中的悖論散文
醫學論文中除了剽竊、抄襲、作假等等，還有一個悖論問題，主要是論證方法學方面的錯誤，造成了似是而非的結論。尤其是在“學位晉升”或“拜金主義”影響下，醫學論文中的悖論有上升趨勢。悖論本身就是一門科學。本文僅舉六方面的悖論加以論述。
因果相關
一項病理報告表明：北美印第安紅種人一大腸癌中，O型血者占77。7%，A型血者占20。2%，B型血者占2。1%，AB型血者占0%。能不能得出結論：大腸癌與血型密切相關呢？不能。
醫學研究的設計是十分重要的，必須經得住推敲。常用的對照組、雙盲法、數理統計等等一般來說是可用的。上述結論不能成立的原因是，沒有“非大腸癌組”中的血型分布數據。其實兩者的血型分布結果基本一致，所以大腸癌與血型不相關。
另一個問題是：即使某兩個事物密切相關，也不能做出因果關系的結論。一項研究表明：吸煙組、二手吸煙組和非吸煙組的肺癌發病率有顯著差異，屬于密切相關，但不能說是因果關系。數學家們證明：相關性論述聯系到因果關系時很容易造成誤解，并且認為，現代廣告尤其是許多電視廣告，常常是以這種誤解為其根基的。
數理統計
兩個醫院接受一項新藥試驗，采用了雙盲法。甲醫院新藥組900人中603人有效，占67。0%，297人無效，占33。0%；對照組1400人中863人有效，占61。6%，537人無效，占38。4%。統計學處理，X=6。802，P<0。01。乙醫院新藥組1100人中502人有效，占45。6%，598人無效，占39。4%；對照組700人中276人有效，占39。4%，424人無效，占60。6%。統計學處理，X=6。717，P<0。01。新藥研究單位十分高興。
當他們把兩組數據一合并，奇跡出現了。新藥組2000人中1105人有效，占55。25%，895人無效，占44。75%；對照組2100人中1139人有效，占54。2%，961人無效，占45。8%。統計學處理，X=0。423，P>0。5（不僅僅P>0。05）。
這個悖論說明：要設計一種試驗，使其統計分析結果總是可信，這是多么困難啊！
假如新藥研究單位把試驗結果分成兩份分別發表，就有欺騙病人之嫌。
中立原理
概率論的“理由不充足原理”：“如果我們沒有充足原理說明某事的真偽，我們就選對等的概率來定每一事物的'真實性。”經濟學家約翰·凱恩斯在著名的《概率論》一書中把它更名為“中立原理”。它在科學、倫理學、統計學、經濟學、哲學、心理學等等多種領域中的應用歷史長久。一個硬幣落地，國徽面和字面出現的概率各為1/2。但是，“中立原理”常常出現悖論。例如：法國天文學家、大數學家拉普拉斯曾經用“中立原理”給出了一個古怪的關于太陽會升起的概率的方程，他聲稱這個概率是（d+1）/（d+2），其中d是過去太陽升起的天數，并計算出太陽在第二天升起的概率是1/1826214。拉普拉
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