证据的危机：为何概率与统计无法发现因果

概率模型仅在解释我们未知事物的不确定性时才有用，绝不应用于陈述我们已知的事物。概率模型与统计模型在识别因果方面毫无用处。经典统计程序在其频率学派和贝叶斯学派的具体实现中，均错误地暗示它们能够讨论因果。任何假设检验或贝叶斯因子都不应再被使用。即使假设我们已知某组观测结果的原因或部分原因，通过相对风险进行报告也会夸大我们对未来的确定性，且往往夸大程度很大。当使用参数方法而非预测方法时，这种过度确定性会严重加剧。遗憾的是，预测方法很少被使用；即使被使用，因果仍必须作为一种假设，这意味着（同样地）我们科学论断中的确定性过高。