高斯方法误导社会科学

核心讲解

作者批评社会科学（经济学、社会学、政治学等）普遍使用高斯方法，而这些方法并不适用于它们。因为社会科学处理的数据——收入、财富、市场波动、社会事件——多数属于极端斯坦（肥尾），而非高斯分布。滥用高斯方法，会让研究者系统性地低估极端事件、高估均值与稳定性，从而得出误导性的结论。作者认为，这是从凯特勒错误延续下来的普遍现象。理解这一点，提醒我们在阅读社会科学结论时，警惕其背后可能是被高斯化扭曲的认知。

要点

• 社会科学普遍滥用高斯方法。
• 社科数据多属极端斯坦，非高斯。
• 滥用会低估极端、高估稳定。
• 阅读社科结论需警惕高斯扭曲。

常见误区

• 盲信社会科学的高斯式结论。
• 忽视社科数据的肥尾本质。
• 用平均与稳定去理解极端世界。

编者注

• 观点作者批评的是把高斯方法不加判断地用于极端斯坦型社科数据；并非否定社会科学使用统计本身。

多方视角

作者的看法

高斯方法在社会科学中被普遍误用。

不同的看法

• 有观点认为，部分社科数据确实近似高斯，不能全盘否定。
• 统计界确认，收入财富等社科数据呈肥尾。

支持作者的理由

• 收入、市场等社科核心数据普遍非高斯。