國科會計畫：摘要•目標•方法

歡迎先進指導「接龍實驗」工作坊邀請函

統雄老師向國科會評審請教：（1）評審本人會不會解接龍？（2）據評審所知，全世界有無其他人會解？靜待回應結果。

從：都不相信…到：也許有點道理

接龍實驗要區別：什麼是科學知識？（相對於運氣）什麼又是創新性知識？（相對於演化性知識）什麼又是知識光譜？
當前教科書認為「以n個未知編號樣本作規則性排列，當n很大時，其出現與排列是不可預測的」。但是，統雄老師實證預測給你看。
統雄老師其實是要提醒：當前所有社會科學的教科書所述，是知識？還是運氣？還是中世紀的聖經？
只是這樣的破題太大，所以從一個容易了解的小遊戲開始。

為什麼要實驗？因為科學知識必須是：可預測、可實證、可複製的。

為什麼以接龍為例？因統雄老師經此建議「創新」的科學知識是基於「不同思想方法」的可能存在。亦即真正的創新知識，可能就是和大眾的認知是不同的。

在類似接龍的人類行為中，任何包括n個事件的集合，事件並非如當前機率論所認定，彼此完全相同。其實是由2種：Se事件、和Su事件組成動態的Interior Structure，並由2類動態的Latent Factors: Se Factors and Su Factors 所影響，形成的是動態排列組合，而不僅是當前教科書所認識的靜態排列組合，只要能觀察測量上述核心變項，n個排列組合還是可以預測的。

本實驗也希望說明：一種創新理論可以用「實驗法」、與/或「計量法」來證明。「實驗法」更經常是「計量法」的前奏。

正如伽利略設計的「滾球實驗」，希望說明當時人類沒有察覺到的「重力」的存在。也如卜豐的「投針實驗」，以機率行為產生圓周率π的近似值，提出了「不同思想方法」的存在。

更重要的是，伽利略設計的「滾球實驗」其實不僅要說明「重力」的存在，最希望的是要對當時頂尖學界所認同的物理知識，其基礎理論與方法作一革命-統雄老師命名為第1類知識。創新知識，就是與當時社會所相信不同的知識。

卜豐的「投針實驗」也不僅是玩遊戲，而是展示一種非物理現象，反映過去不曾思考的機率問題，後來又經皮爾生發展為新計量邏輯的統計學體系-統雄老師命名為第2類知識。

我們努力學習之後，可以觀察到各種知識領域並非彼此獨立無關，而會呈現「知識光譜」現象：知識可分為連通、但相異的3類知識：物理知識、生理知識，與行為知識（請參見「行為研究/知識創新」）。相異之處在於研究對象性質不同，分析方法不同；但分析的計量方法在不同中，又有繼承與連通的程序。

唯當前行為知識的理論建構與計量方法，幾乎均借助於前2類知識，可能產生基礎上的扞格。統雄老師也因此建議應該探索是否有「第3類知識」與「不同思想方法--包括理論建構與計量工具」的存在？

統雄老師的學習與研究核心是「人類取用行為模式」，希望能夠作為反省當前研究行為研究的起點， 但統雄老師沒有能力在幾分鐘內，完全說明30多年的觀察、學習、嘗試錯誤、與不斷改正的「不同思想方法」，所以設計了接龍實驗。

TX取用模式簡介

統雄老師學習探索人類行為的「TX取用模式(TX Adoption Model)」簡介如下：

「TX取用模式(TX Adoption Model)」是指人類的取用(Adoption)行為，會隨著時間軸形成「類正切雙曲函數 (tanh-like) 的 S 型曲線」而成長。

強調「類正切雙曲函數 (tanh-like) 」，因其為「行為反應函數（類正割雙曲 (sech-like) 曲線）」，與「社會氛圍作用函數（類正弦雙曲 (sinh-like) 曲線）」的交互作用函數。

取用行為趨勢成長方式包括3項「一般模式(General Model)」，與4項進階模式：

1.取用行為趨勢函數

人類對新事物(Adoptee)的取用行為成長趨勢，是「反應行為人數」與「社會氛圍作用」的積函數，呈現「類 tanh 」曲線。其概念模式為：

A = RB * SA

A: Growth of Adoption Behavior 取用行為趨勢成長

RB: Degree of Response Behavior 反應行為人數程度

SA: Degree of Social Ambience 社會氛圍作用程度

這項模式可以解釋並預測一項新事物(Adoptee)，是否會被、以及如何被社會所取用。新事物可以是具體或抽象的；取用行為包括「實體取用物」-如網路、房屋、候選人…-的取得與使用、和「抽象取用物」-如科學知識、政治制度、價格…的認同與接受。

所以，本理論和一般相關經濟行為理論有一項重大差異：許多經濟行為理論是將「價格」視為是否會取得取用物的「自變項」，本理論則發現，「價格」本身是在取用行為過程中等待被認同與接受的「抽象取用物」、與「應變項」，或可解釋為與實體取用物不可分割的「共變項」。

模式的 X 軸為時間軸， Y 軸為取用方式。原點是發生「社會相信(Social Belief) 」、產生「集體行為(Collective Behavior)」的臨界點。

Y<0: 主動取用，取用方式類似「理性抉擇 (Rational Choice)」的行為。

Y>0: 被動取用，或接受「被取用物發生在自己身上」，是一種依據「社會相信」的取用行為。

X<0: 潛移默化(Cultivation)階段，社會氛圍在醞釀中，但多數人不會感覺到。

X>0: 集體行為階段，多數人沒有嘗試其他選擇，按照社會相信而取用。

「社會氛圍」的變遷不是立即的，而是遲緩、長期與延後(lag)的，是為吳統雄發現的「潛移默化效果(Cultivation Effect) 」。但一旦過了臨界點（y>0)，就會形成「社會相信」，進入少數帶動多數、快速成長的集體行為階段。

進一步與完整的說明，請按這裡。

以上模式的分析與建構，說明人類的認知取用，靠「相信」多、靠「實證」少，但其數學證明需要「不同的思想方法」，無法使讀者很快了解。

為了使讀者在了解什麼是「第3類知識」之前就失去興趣，所以用一個低門檻的「連環新接龍」遊戲實驗，來證明「不同的思想方法」的存在。

接龍其實可視為人類行為機率行為現象的具體而微。 

不可能的任務？大型複雜組合決策

下載連環新接龍

接龍實驗是一個體驗如何以創新 數量方法追求「創新知識」的群體、生活化趣味實驗。

實驗目的是要成功完成Windows XP版「連環新接龍」遊戲的「難度：進階」等級： 有4組花色、8付牌、只有10張明牌、94張未知。

限XP版因其規定「起手無回」，難度接近人類的真實決策環境。而Vista版之後已降低難度、並可反悔，使決策方法的影響性隨之降低，而運氣成分提高。

這項實驗不僅是玩遊戲，更是探討解決「大型複雜組合與排序決策」問題的方法。

譬如：如果某一工作若是成功，須牽動大n（如總共有104張牌）個事件與程序。

其中有i（如8付牌）組事件，組內的事件必須有一定程序，組間是否獨立（即不能彼此壓到）又與成功有連帶關係。

某組中有j（如1付牌有13張）個事件，必須具備一定的程序關係。

各組內與組間有互斥關係，亦即組內外事件如果未按照規畫發生，會造成立即失敗。

而我們能夠完全已知的只有極少數b（低於百分之10，如已開的牌有10張）個事件，而能夠機率控制的事件a 也不足總數一半（低於百分之50，如可繼續開牌數有50張），其他事件如何發生，為完全隨機、完全未知。

我們如何以這樣少的資訊、這樣高的難度，而達到排序成功？

這個問題，其實也就是機率研究、決策科學界、計量管理（ISyE, OR）界長期試圖解決的「超級排序 Sequencing, Scheduling, Decision 問題」。所謂「超級」，因為在真實應用中，常會出現與接龍相同的許多不可控制變項。

譬如，在大型營建計畫中，我們知道：施工、人力募集、物料進場…都必須有一定順序。但我們不能控制：

某項勞工的能力與敬業精神：會不會無法符合計畫進度。

天氣：會不會使某一項工程環節卡住全體。

某物料的供應商：會不會生產能力、市場價格無法到位。

…

任何一項不能「順利排序」，都會導致「失敗」：在實務上就是時間拖宕、預算攀升…。而這種情況在真實世界屢見不鮮。

其他如：新產品銷售、候選人競選公職…其實在核心都有相同的排序問題。

為何當前已知的決策方法都不能解決這類問題？因為思想被傳統機率論-表面看起來很嚴謹的體系所制約住了。

所以統雄老師建議以下的簡單「大型複雜組合決策」預測方法：（「簡單」是指接龍相對於人類行為的相對簡單，所以移除完整分析中的變遷與生息計量程序。）

T(Se, Su)=(Su_i)^i!~(Se_j)^j!

Ex[T(V_ij)] where V_ij ε {Su_i, Se_j}

If E(V_BE) > P_BE 

And if E(C_e, V_AE) > P_AE 

T(Se, Su): Trend Function including Se Set: Multiple Trend Probability and Su Set: Discrete Decisive Variables。

Ex: Extraction Function

E(V_ij) : Parameters of Experiments

BE: Before Experiments

AE: After Experiments

C_e: Cost of Experiments

P_d： Probability of Successful Combined Trend

Note: Cost is different from the conventional "risk". There are two costs that are "Experiment costs" and "Implement costs". There are also high-order parameters exit in general function. There is a second-order parameter for this case.   

相對於當前的統計觀念：

當前的因素萃取方法，如Factor Analysis（或更大型的 Data mining)，基本上是線性的，是違背人類真實行為的，所以經由這種方法所導出的Regression，通常β很小，而error (不可測的 residuals)很大，也就是預測力不會高。統雄老師的方法則是非線性的類型萃取。

而常見的非線性模式，如經濟成長指數模式：y=Ce^βt，像e這種環境變項，在物理環境（如牛頓冷卻定律）可以存在。在人類歷史上是不存在的，這類模式可以記錄過去，預測力卻是微弱的，否則各國政府、各著名經濟研究組織，何須時時「修正」預測？

又如Bayes' formula 中，對決策成功的機率，推給事實上不存在的prior probability 與likelihood；即使以過去的歷史平均機率作為prior probability，也沒有向前預測的基礎。而統雄老師的方法則是發明如何預測不可見、但存在的、延續-或不延續的趨勢變項。

當前所有教科書與各種 重要國際期刊CIs 上，都沒有人提出過這種「問題類型」的解決方案。

Google國內外的遊戲討論區，許多人認為除了運氣好，解決接龍問題是近乎絕對不可能的任務！

向同學實驗證明：不可能的任務是其實可解的。

本項實驗自1993進行以來、數百位學生試過，從來沒有人成功過；也請數位得過國際級學術獎的統計大師試過，也沒有人成功過。

但經過吳統雄老師「在限定時間內、一定能成功」（亦即實證決策預測控制力，大於運氣）的示範、分析，前述幾位國際學者終於願意參考統雄老師必須靠「不同思想方法」解決的意見，甚至接受擔任統雄老師國際研究團隊的成員。再經過統雄老師的教學與解說，同學也能夠成功了。證明其中確有 「可反復預測成功」的科學知識。

如如果能夠解決「連環新接龍」，就有可能進一步探索到解決這類問題的基礎知識與應用方案。（當然，接龍的影響事件是 finite的，而進一步的應用，如新產品、選舉的影響事件是 infinite的。）

這個「知識的思想方法」與數學解決方案，全世界目前似乎只有吳統雄老師提出。

統雄老師要再提醒：這個「數學解決方案」難度不在計算，而在「思想方法」。所以重要的數學基本公式，形式上都非常簡單。複雜的計算，通常都是既有思想方法的深化、演化。真正基礎性、創新性的思想方法，應該是符合 Simplicity 的。

老實說，統雄老師的數學模式並不是天書，正如 Newton 奠定現代科學的力學第二定律 f=ma ，看起來平淡無奇，重要的是 Newton 和Galileo 探索了和過去所有人類不一樣的「思想方法」。 Einstein 的 E=mc² 一樣外貌簡單，但他勇於探索了「Newton完美框架」之外的領域。

歡迎任何有疑問的人，在作好充分練習與準備後，來向統雄老師挑戰。

邀請學術先進指導

敬邀學術先進參與指導這個實驗。請提示幾位博士研究生專門研究這個問題、並指定大學部學生全體在課餘盡量練習，在充分練習-譬如1學期後，安排吳統雄到貴校協助進行一個2-3小時的工作坊，內容是吳統雄和全體博士生、大學生對戰。以及戰後討論這場實驗的知識意義。

吳統雄可以在這裡事前預測，如果只是想靠：人多、牌好、運氣好、很會玩電腦遊戲（一般是指反應快、動作快、長時間玩），而不是對數學思想方法的突破，要贏統雄老師的機率可能很低。（統雄老師根本不玩 電腦遊戲，當初選擇這個範例，只是確信：只要有數字，就會有科學知識。）

但如果這個刺激與挑戰，果然能引導年輕人思考什麼是不同的數學思想方法，而且和統雄老師一樣找到了解法。那麼就達到統雄老師期望分享的「創新思想方法」，也就可能會對統雄老師以下所講的更多事項產生興趣。

還有：選舉、電子商務、取用與抉擇…

請不要誤會吳統雄的學習建言，就是玩遊戲。

他在1999年度，國內外正高唱電子商務的時候，就公開預測出了2000年春季的大崩盤。

在：http://tx.liberal.ntu.edu.tw/SilverJay/index.htm

他在1983年就發現了臺灣選舉行為有循環的趨勢，在1994年就明確預測出政黨將輪替1循環，更明確預測出了2008年完成循環時的得票率。

在：http://tx.liberal.ntu.edu.tw/~BlackPool/chinese.htm

但統雄老師深知：他沒有能力在非常短的時間內，讓人們了解他學習、思考、嘗試錯誤30年以上的思想歷程。（他不是「一直作得完全正確」，而是「一直不斷發現錯誤」而「一直在實驗、改正方法」。所以，他的成果呈現很簡單-如果具備科學基礎知識，也必然簡單-但過程極為複雜，非三言兩語能夠帶過。）

所以，接龍實驗是相對比較容易、趣味、能夠請人們稍微正視的例子。也希望若能發生稍微正視的效果，而進一步檢視統雄老師其他的學習心得與建言。

在行為研究中最抽象、最機率化的美學領域，統雄老師仍在積極研究中，希望在未來有機會證實，連這種極難量化的領域，也有相當程度的科學可預測性。

以以上這些，確實是圍繞著吳統雄的核心學習心得：希望在全世界、人類歷史上可能提供更重要參考啟示、尋找基礎答案的 Adoption Modeling 和 Cultivation Effect。

不過，這2項知識太基礎、Time frame太寬、規模太大、不易複製。如果統雄老師的Adoption Modeling理論是正確的，也就是愈正確（尤其改正過去錯誤概念）的創新知識，愈難讓人們很快相信。

在過去多年的學習過程中，統雄老師體驗到2項主要學習過程：

第一、尋找「人文、社會端」的「基礎知識」、建立「知識光譜」取代「框架知識」。
第二、尋找適合「人文、社會端」的「計量工具」，探索「不同的思想方法」。

知識光譜與框架知識

知識可能是一道光譜，，從最左側的物理知識（因果型知識）經過中間的生理知識，到最右端的各種行為知識（機率型知識）。 在：http://tx.liberal.ntu.edu.tw/~PurpleWoo/chinese.htm

吳統雄觀察到：似乎當前的教學與研究制度，可以深化已知的成熟研究領域，鼓勵研究的 Evolution；但可能不足以發現、甚至反而抑制尚在發展中研究的 Revolution。

那麼行為研究是成熟還是待發展呢？其實不用大掉書袋也可以輕易觀察到：

以當前認為最接近科學的經濟研究而言：即使是獲得諾貝爾獎(Myrdal et al.,1974)與不少中央銀行奉行的貨幣理論，對世界上相對少數國家有部分效果，但對於大部分國家並沒有作用。甚至有人整理出，在2008全球金融風暴發生前，也無人預測出這個災難。

管理：如何促進組織進步發展？有人用X 理論大成功、有人大失敗；有人用完全相反的 Y 理論，結果反而大成功，但也有人大失敗。

市場：許多教科書與論文的內容，藝術性多於科學性；對於重要產品的成長，除了吳統雄十餘年的研究實證外，國際上長期觀察、並能相對預測穩定的例證不多。

選舉：雖然有幾項重要具啟發性的理論，但國際上除了吳統雄近30年的研究外，一樣缺乏長期、相對預測穩定的例證。

上述各領域教科書、著作內容，都還沒有「普遍性」解釋、預測各領域內問題的能力，都是在相對甚小的空間、時間、社經框架中，才有相對局限的作用。如果我們已經滿意當前可能並不成熟的框架，甚至還被限制在框架中，我們可能失去尋找真正基礎答案的機會。
真正的知識應不是各自分離的框架，可能是像光譜一樣，形成「物理-生理-行為（人文社會）」的彩虹狀，彼此分散不同，但又有由「基礎知識」連通之處。
如果存在「基礎知識」，它應該能夠解釋、預測較普遍的現象，甚至能夠連通相鄰領域的知識。（譬如可連通應用在：電子商務、選舉行為、數位內容…，因為它們都共同建基於「人類如何取用」。）

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當當前的人文社會科學研究有2大主流，一派是絕對不碰數字；另一派則是使用計量方法，或泛稱的行為研究法。

後者是全盤移植、完全套用物理或生理科學的數量方法。統雄老師在這方面長期學習後，終於領悟到，物理科學的數學基礎：認為不證自明的「反身率」「等加率」…等，在觀測人類一般經驗中的物質時，是經常成立的；但在觀察人類行為時，是經常不成立的。

生理計量就是推論統計，使用前提是測量對象具備常態分配。人類行為相對於線性解釋，固然更接近常態分配，但究竟仍然不是常態分配。所以，現行的數學、統計體系在測量人文社會現象時，工具「效度(validity)」是相當有限的。

有鑑於此，另一主流則是全盤「反量化」，完全不用數字的。但完全不使用測量工具，研究理論將始終停留在藝術層次，而不能達成可驗證的科學知識。

所以，統雄老師建議尋求一種新的測量方法，所謂「新」，不是在計算方法，而是對測量的「不同的思想方法」。

多元學習•獨立好問 教改與快樂學習 核心理念-全人教育 網路教學 英語教學 人格教育 虛擬平等校園 六藝的詮釋 教育與社經地位 知識創新與知識光譜 接龍實驗-學習金字塔

「「專而能精」？還是「博而能精」？統雄老師覺得可能兩者都有道理。

但「專而能精」指的是在已知領域中的深化，貢獻是 Evolution。

「博而能精」，才可能探索未知的領域，創造知識的 Revolution。

搞音樂詩劇的人，怎麼能夠作統計分析方法？

作統計分析方法的人，怎麼會去搞音樂詩劇？

這是最常見的直覺反應，也是最遵從社會形象認知的作法。

不不過，Galileo, Einstein 都沒有受到社會框架的限制，他們最大的才藝都是音樂。

同理，Saint-Saëns 也沒有自我封閉，他雖然以音樂家身分聞名，他對數學、物理及其他科學也有貢獻。

在不斷向歷史學習的過程中，吳統雄似乎感到：學習是建造金字塔的過程，可能要從4面基礎作起：

第一、人文的：包括作為人的信仰、熱忱、性靈、藝術、健康、體能、表現、溝通、和學習方法。

第二、科學的：這裡是指知識光譜左側、相對狹義、相對比較容易量化、物理的、生理的因果關係。

第三：社會的：人與人的關係，人際的倫理、權力產生、階層結構、正義公理、合作互利與仇恨俱傷的因素。

第四；經濟的：人與物質的關係，生產方式、生產程序、生產與行銷、產品與有價服務的消長、交易與其財務結構。

回到「大學教育的目的為何」？

當前大學教育已不可避免的走向「買賣業」模式，「專而能精」是較必然的選擇。

但統雄老師還是期待，大學裡能夠有一小塊空間，留給「博而能精」的追求。

挫折、堅持、與多方嘗試

統雄老師在過去多年介紹學習心得時，雖然曾經受到國內外極少數頂尖學者的鼓勵，大多數情形並不順利。可能的原因是：
1.統雄老師是因多元學習而慢慢累積起來的領悟。而當前的教育、研究制度卻是分科、分流的，使大多數人較不易感受「知識光譜」的存在與相關問題。
2.當前的數學，在自然科學應用的工具性非常完足，對它的信任已經成為堅定的信仰，想要挑戰它，比15世紀Galileo要挑戰聖經更困難！
3.統雄老師的「Adoption Model」發現人類的認知程序，「形象」是先於「證據」的，統雄老師的學習與心得和主流的「形象認知」並不相符。統雄老師並非不知社會形象肯定什麼，但統雄老師就是對主流理論有所疑惑，才另尋答案，正如統雄老師在懷疑聖經，就不可能以闡述、讚美聖經的方式去取得紅衣大主教的資格。這是統雄老師的兩難。
4.統雄老師的「Adoption Model」同時發現，「創新」固然是人人朗朗上口的口號，人類的真正認知結構，對「真正創新( revolution 而非 evolution)的反應是：65％以上漠不關心，30％以上強烈反對與抨擊，不足5％半信半疑，不足1％樂見其成。
5.了解「不同的思想方法」需要強大的興趣與時間，統雄老師雖然在網站上放了統雄老師對電子商務十餘年、選舉行為二十餘年成功的預測與分析，但一則可能很少人有耐心看完；再則，歷史上、國際上能夠對這些領域作堅持觀察、長期預測的極少，也許有人覺得只是統雄老師「運氣好」。

6.最大的障礙還是統雄老師自己，統雄老師沒有能力使用大家習慣的語言、習慣的符號、在大家還有興趣的短暫時間內，說明與大家習慣完全不同的思想方法。

所以，統雄老師未來的努力是：
第一、繼續思考用什麼表達方式，邀請大家指導統雄老師的學習。
第第二、用行銷、選舉、美學…等例子，很難快速讓大家複製，所以很難令人信服。所以統雄老師要想一些參與門檻較易的例子，像Galileo的滾球實驗或金星實驗，大家可以容易參與而感受。「接龍實驗」就是統雄老師想出來的一個例子。
統雄老師在2009年向國科會提出一個「接龍實驗-不同思想方法工作坊」的計畫，巡迴挑戰國內排名前20的大學系所數量研究課程的師生，希望爭取更多的參與實驗者。

多元學習與知識創新

統雄老師對「多元學習」的檢討與實踐，很可能被認為是吹噓、狂妄、神經病、樣樣通、樣樣鬆；但從另一個角度看，是否「金字塔式的學習」更有可能在廣博的基礎上，創造歷史的高峰？

統雄老師在學生時代，聽到老師提的一個主張，想起胡適與梁啟超有一個相關的辯論，就舉了這個例子，建議不妨有不同的看法，結果被老師痛罵「自以為是胡適」。使得統雄老師在往後數十年，為了避免誤會，不太敢公開強烈建議不同的思想方法。

不過，統雄老師現在年事已高，社會顧忌或能略為減淡。這種老仍好學、就是單純的好學興趣，盼能與人分享。

人性有如「潘朵拉的盒子」，極大部分是負面的、被動的、依賴權威的；創新知識只有經過實證，去逼迫人們相信。

所以，他用了以上這個實驗，證明只有以創新的思想與統計方法，才能解決超難的機率知識問題。

幸而，「潘朵拉盒子」的底部，也一定有積極的、主動的動機，如果願意放空成見，每個人還是都能啟發出追尋創新知識的興趣。

經過這項實驗，也許會有人終於覺得：統雄老師主張的「人人都可以、也都應該多元發展」論，也許可以參考吧？

知識、機率知識、與知識的實證程序

顧及資料品質因素，本實驗「線上互動」部分目前只主動對修課學生開放。但有興趣的人士仍可在自己的個人電腦上實驗。但如果你對這個論題有興趣，仍然歡迎來函申請參與。來函請附簡歷，並說明參與目的。 

實驗程序

競賽與贈獎

開啟「連環新接龍」遊戲

如果電腦上沒有，請按這裡下載。

難度：選「進階者」程度

若有人能贏老師，並說得出可複製的理由，就送贏者NT$16萬元歐洲進口名牌大型旅行包。若是純碰運氣，說不出理由，就送NT$4萬元歐洲進口名牌手提包。

思考競賽中的問題-理論建構與研究方法

本項遊戲實驗，希望啟發你思考什麼是：

什麼是知識？

什麼是基礎理論？計量方法？

什麼是實證知識？

什麼是動態機率型知識？

為什麼有數字，就可能有知識？

接龍是否具備機率型知識？或是碰運氣？兩者有何不同？

其其中那些是決策性因素(Sufficient Conditions)-亦即什麼是建構「基礎理論」的真正核心「預測自變項」。

其中那些是技術性因素(Necessary Conditions)-亦即那些是因應環境不同，而需要處理的「表面變項」（可能是前置變項、條件變項 、中介變項或無法計量的概念，而人性比較能立即感受的，多是表面變項。）。

這些變項如果是動態機率變項，如何測量？

如何測量各種機率變項、產生交互作用事件時的 combined exact probability?

實驗開始-資料收集

實驗5次以上

實驗報告-資料分析

實驗討論-理論辯難