一再拿吃饭跟讨论熵来比较是不合适的。吃饭是人的本能，讨论科学问题，需要基本的门槛。人生下来就会吃奶，不代表生下来就能讨论相对论。如果思考问题如此简单，很难想象这样的思考会产生什么价值。
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本來不想回覆了，不過，因為海博先生的回覆，剝去那些沒有營養的譏諷，還是提出了有價值的問題，可以繼續討論。
海博先生認為，社會科學工作者討論熵，有兩個前提，一是需要瞭解熵的概念，而是必須計算社會科學中的熵。
第一個問題，其實我們幾乎沒有分歧，社會科學工作者沒有重新定義熵的概念，是海博先生代表自然科學工作者，壟斷了這個概念，不允許社會科學工作者使用。我願意再次重申（前面説過了，海博先生“就是不回答”是構陷，虛構事實進行批駁不光明正大），社會科學工作者理解的熵完全同熱力學第二定律中的一樣，沒有再造。
第二個問題，如何計算？回答是無需計算。社會科學工作者，衹是利用自然科學中的某些概念，說明社會現象，就像人們比喻中美關係是夫妻關係，來解讀其中的一些微妙的情況，按照海博先生的理解，既然是夫妻關係，中美之間是否必須要解釋性關係？創造概念的學科，對概念理解深刻，有公式、體系，是這個學科的榮耀，但從來不是其他學科的門票，生命科學運用熵的概念，他們計算了嗎？不計算沒有科學，非數字化不是科學，曾經（現在仍然有）是自然科學界質疑社會科學界的主要攻訐理由，社會科學界的一些人（主要是經濟學相關）也把公式化、數字化作為提高逼格，增加說服力的方法，這有好處，但沒有這些，並不意味著社會科學不是科學，就像海博在前貼中讚賞的林婉清女士，雖然沒有公式，仍然可以科學。
您對吃飯的例子不滿意，完全可以給您換一個。相信您平時一定經常使用數學工具，相信您一定沒有全面掌握數論科學，那麼，您一個不懂數論的自然科學工作者，憑什麼那麼自信的使用數學工具？您使用數學工具的自信，就是我們使用熵的自信。
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两个常识性错误：
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生命科学研究中的熵，有严格的定义和数学公式，可以计算。
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我在研究论文中所使用的数学工具，我必须完全懂。否则必然会受到来自同行的批评和证伪。我从来没用过数论的概念和公式，因为我不懂。
一个基本事实：热力学第二定律或者玻尔兹曼的熵，都是有公式的，能够计算的。至于什么公式，请看六度小六子的回答。如果社会科学家说，自己用的熵就是热二中的熵，但是又没有计算公式。我是不能理解的。
另外，林女士的研究范式，不属于科学。但是她符合基本的学术规范：言之有据。
其实主要是做实验，计算的部分倒很简单，常用的是hodgkin-huxley equation, 还有Nerst equation ，常用的统计工具也就是ttest， Anova 之类。
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Ttest 只做两组。ancova 没用过，不懂
Ttest 不就是计算p的嘛…
你这是要问得人怀疑人生嘛…
你说得特别专业。p值的使用当然也是有前提条件的。我们现在的文章都要求给出每个数据点，方便同行评议的时候，reviewers对统计结果进行审查 。
所以我每次用p值，都要请教做统计相关的同事给我把关。
好家伙，问得海博一愣一愣的，你也是博士？
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她肯定也是受过专业训练的啦
当然有些数据可能是不完全满足统计学要求的。只能在实验设计的时候尽量减少bias, 有充分的对照实验。
有些社会科学研究就没办法了，样本有限，周期长。数据的采集和分析很痛苦啊
当然可以应用。但是在应用的时候，也要重新给它新的定义和应用范围。而不是动不动就“宇宙真理”，“基本规律”，把一个普通的学术概念，当成包打天下的理论。
Extraordinary claims require extraordinary evidences. 没有事实依据，妄谈理论，那不是科学，那是科幻。您觉得对吗？
恭喜海博用“科学的理性计算精神，技术的道德中立地位，社会管理的工程化趋势态度”完美的结束了这个帖子的讨论。照此下去，不熟悉基本理科公式，怕是要在类似的帖子中被“毒打”了
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虽然看不懂，但是我支持你。 
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你支持了谁啊
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就是这个意思。不管是研究方法，数据采集，还是统计分析，都会有各自的局限性。
至于统计学方法。你没有重新定义统计学，但是你是充分理解数学上的统计学是如何定义，如何运用的，也理解你应用时候的局限性的。就比如正态分布，你知道这个理论很强大，但是你不会把它当成普遍规律，宇宙真理，因为你知道很多样本根本不符合正态分布，对不对？
我看到知乎上的讨论，然后对比了一下六度世界的讨论，心里还是有些难过的。
本来觉得六度网友们的水平应该要超过知乎。可能是我期待过高了。
快别寒碜我了。
希望六度世界能吸引更多有才华的专业人士加入。我就是临时打酱油的。实在是力有不逮呀…
博导也不一定
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