「All models are wrong, but some are useful」(George E. P. Box) 這句話是在教 modeling 的人必定聽過也會引用的一句話。就像「大叔」的電腦模型，是把高樓結構中跟強度有關的參數考慮進去，對其他用處來說一定是「不對」的。我們在考慮裝潢或買家具時，為了更清楚可能的效果，所自己製作的紙模型或電腦模型，也沒辦法真正住進去。但是有了模型就有了比較具體而微的概念，加上可以操作的點（放個櫃子進去、假設有個六級地震等等），可以協助做決策的人理解證據到哪裡、可能的弱點在哪裡、要補強的地方、之後對甚麼地方要加強管理。
我應邀在「第三波健保改革-醫療資源分配正義再探討」研討會演講。講題是「台灣走向NICE之路 ─ 從醫藥科技評估組到國家健康及臨床卓越研究院」。在這裡先把文本放上網路。裡面的想法重重疊疊，我會分多篇再跟大家解釋。
前一篇討論 uncertainty，講到在決策分析的世界裡，總是有很多不確定性。在這裡要再強調，這裡所謂的不確定性，是這個分析的本質，是這種分析因為證據上有限、在對未來的預測上有未知變數等困難而一定會有的。不過這種不確定性在經濟分析、在決策分析上，是可以利用敏感度分析去概括描述出來的。即使是這樣的本質，決策分析的這個學門，與其他科學一樣，一路從建立模型、尋找參數、進行分析、敏感度分析的過程，都應該努力追求的嚴謹、負責、邏輯、可驗證的種種態度。而這種態度，才能值得信賴；有了可信賴的分析數字，也才能真正支持決策的過程。
決策分析模式，是視研究問題將之量化為各種統計模式，主要目的是評估量化各種結果，包含成本及效性等。它可以是簡單的決策樹、或是複雜的馬可夫鏈模擬模式。
做分析的人要做好科學的工作，讓決策者可以盡量掌握這件新科技在目前的科學或經濟價值，及其估算的不確定性。決策者則應該理解這些努力，是為其在當下做決策之時，對這項新科技的未來應用，有比較好的猜想與估算，以便做出較好的決策、甚或及時準備其他配套措施。
