肖申克与辛普森：Alpha错误和Beta错误

记得学统计的时候有一组很有趣的概念：Alpha错误（type I error)和Beta错误(type II error)。

Alpha错误是false positive（假阳性）, 指得是本来不属于某组的数据被误判定于属于该组。从法律角度上来说，就是无辜的人被判有罪，我们可以称之为肖申克类错误。

Beta错误是false negative（假阴性），即将本应属于某组的数据错误归为不属于该组。法律应用中，这就是有罪的人被判无罪。我们可以叫它辛普森类错误。

当然，在一个ideal的世界，我们希望这两个错误的值都是零，以实现完美的实体正义。但在现实世界里，这两个错误往往是trade-off的关系，即如果我们试图系统性地减少一个错误的值，那么另一个错误的值就会增加。

于是我们有了两个选择：是宁可错杀一万也不放过一个呢，还是宁可让有些罪犯逍遥法外，但保证不让无辜者背黑锅呢？

大多数国家的选择是不让无辜的人背黑锅。而疑罪从无，程序正义等做法也是在这种背景下产生的。换句话说，为了尽可能不冤枉普通人，我们不得不面对一个现实：不是所有罪犯都能被绳之以法。

那么结果正义，是真实现了实体正义吗？如果只因某一单案里犯了Beta错误，我们就以实体正义的名义越过程序正义，那么最终的结果，只是在整个法律系统中，增加了无辜者被冤的概率而已。

其实，正是有了程序正义，才在最大程度上实现了不冤枉好人的实体正义，当然，您认为宁可错杀不可错放才是正义，这篇分析就肯定不合您的观念啦。

最后，虽然Alpha错误和Beta错误无法同时很低，但它们却可以同时很高。在法制不灵的地方，尽可以同时实现无辜者蒙冤，而有罪者走路的实体“正义”。