现在做实证研究大家都会追求“显著”，有时候显著了，但是符号确实相反的。然后就会有人去修改假设。因为目前理论有很多，对问题的两面都有支持，所以可以换一种理论去解释数据结果。

今天跟同学讨论这个问题，到底这样做合不合适。同学认为做数据就是因为还没看清楚，所以用数据去初步验证自己的假设。加入数据否定了，则原来的想法有误，那么就找其他理论去解释数据结果。反正是有理据的。

但这种数据倒推结果的模式，我觉得不太合理。

不知道各位有什么想法，纯粹想跟大家讨论一下