本段视频是在前面两个介绍统一测量学7个意义的视频（统一测量学简介（1），统一测量学简介（2））基础上，专门介绍统一测量学的一些具体内容。这三段视频介绍的科学知识内容，对大多数网友，甚至一些学术界的网友可能都有些难，但如果深入理解完统一测量学，再理解其他一切学科知识，难度就会极大减轻了。整个西方哲学事实上主要就是围绕实验与测量的基本问题所展开，如果没有统一测量学，这些争论是不可能有真正结果的。本段视频内容包括：
从反映、原始动物与人的感觉，到原始测量，度量衡，现代测量、计量。
测量中的转换、衰减与放大。
放大的各种类型：非质能放大，质能放大。
非质能放大的类型：转换式放大，聚集式放大（通过空间、溶液浓度、时间等进行聚集式放大）。
质能放大的类型：门控式放大，雪崩式放大。
另外没有讲的还有选择（滤波、分子筛、离心分离......）等。富集功能的同时往往也对应着选择。某些选择功能在分子生物学中常称为特异性。
......
从上面内容介绍可以初步体会到：为什么我说科学不可能有什么创新，即使是所有诺贝尔科学奖级别的成就，也都是“套公式”的结果。
视频中没有展开说随机双盲实验、科赫法则、循证医学等存在的问题。以下简单展开说一下。很多人都知道这些实验，但却不知道其原理是什么，也不知道它的局限何在。
随机双盲实验。它的原理是利用等精度多余测量时，随机误差可以相互抵消。另外通过相同条件下的对比测试结果分析，可以抵消一定的系统误差。因此，只有更深入地研究等精度多余测量、随机误差、系统误差的原理，才有可能对随机双盲实验是否有效，以及它存在的问题有清醒的认识。
首先是要明白“随机双盲”，其目的是为保证随机性，尤其是排除人为的干扰。但是，是否仅仅采用了随机双盲设计，就一定能获得随机性，并且实现随机误差的相互抵消呢？并不一定。例如，有企业开发了一种新冠药物，因为基础病如心脏病会对药物的疗效产生影响。为了屏蔽掉这种影响，我们希望通过随机双盲的抽签，使得安慰组与实验组里有相同数量且病情相同的心脏病人参与实验。但因为心脏病人数量的限制，在1千6百名被试者中，只有10名心脏病人。安慰剂组抽到了7人，用药实验组有3人，比安慰剂组少4人。安慰剂组有2人死亡。因为三期药物随机双盲实验中真正死亡的人非常少，安慰剂组这2名因心脏病死亡的人就会对实验结果产生非常重大的影响。由于对药物实验产生影响的基础病可能有非常多，那么在这些随机双盲实验中，对各种基础病的随机性作过充分的研究吗？我们在很多论文中都很难看到相关的内容。因为没有统一测量学的系统培训，这个领域的研究者对随机双盲实验最基本的原理真正明白的人少之又少。
一旦明白了等精度多余测量与随机误差的原理，事实上未必要随机双盲同样可以进行非常有效的实验。例如，可以专门寻找100名心脏病人，同时充分了解实验者是否有其他基础病。按照年龄、性别、其他基础病情况等尽可能均等地分成两组，其中一组为安慰剂组，另一组为用药实验组。这样的实验可以定向地对存在心脏病的基础病人中使用药物影响结果进行研究。这虽然不完全是随机双盲，并且也不需要那么多样本，但这种完全建立在统一测量学或医学测量学基础上的实验会获得更为有价值的实验结果。获得更多的样本一般来说会增大随机性，但同时，更多的自然样本也会引入更多的作用因素。例如，样本中有基础病人的疾病类型越多，其他影响因素也越多，数据分析起来越困难。
另外，等精度多余测量可以有效地抵消随机误差，但却无法完全抵消系统误差。例如，假设环境温度会对药物产生一定的影响，因在进行随机双盲实验时，获得样本的某地气温普遍偏高，使药物效果显著下降，那么在此进行的随机双盲实验虽然实验过程完全合格，但却因未能消除的系统误差而无法获得准确的结果。
双盲的目的是为消除受试者和实验者的心理影响。如果受试者知道自己用药了，可能会在心理上有很复杂的影响，导致其对用药效果的口述等出现偏差。这种方法也体现在其他类似的实验中。例如，找到一批某个饮用水品牌的忠实用户，他们坚定地认为这个品牌的水有一种特殊的口感，非常美味，与其他品牌的水和自来水口感有明显区别。实验者提供了这个品牌的水，其他某品牌的水以及自来水，但去掉一切标识，让所有受试者一个一个品尝，让他们说出哪个是他们钟爱的品牌，哪个是自来水，哪个是其他品牌的水。结果大部分人都说错了，甚至评价最高的居然是自来水。
对于实验者也可能出现偏差，例如事先就倾向于支持或否定该药物的疗效，会使其对实验过程、数据获取和数据处理产生主体干扰。
相关领域的研究一般都是用P值为判断实验结果数据是否可接受，根本就没有随机误差、高斯分布、系统误差、等精度多余测量等统一测量学的最基础概念，无论是发表在一般专业期刊上的实验论文和报告，还是发表在NCS期刊、柳叶刀等上面的论文，也大都是严重缺乏统一测量学素养，这如何保证实验设计和结果的科学性？如果实验论文中没有干扰因素的分布是否随机，随机误差，系统误差等等分析，无论其论文发表在什么刊物上都属于垃圾，只拿P值作为判断依据基本上也就算个P。
以上并不是对某研究者个人的批评，而是整个这个行业或领域都普遍存在的问题。
科赫法则是基于经典的穆勒归纳法制定的。在目前的基因科技时代，未必需要纯培养，通过核酸检测或基因测序，也可以直接确定病因。
“循证医学”这个术语本身就是莫名其妙的，难道以前的医学都是不需要科学证据就可以给病人治病吗？关键的问题是如何获得真正科学的证据并使用它。统一测量学是唯一的基础理论和知识。不要一个领域的人自己关起门来瞎琢磨，没有任何领域在这方面是有特殊性的，自己瞎琢磨半天最后得到的只可能是一些残缺不堪的半吊子货，以统一测量学为基础建立起医学测量学就足够了。难道还要搞出什么“循证物理”“循证化学”“循证天文”“循证船舶”.......？
视频中也毫不客气地批评了当前分子生物学等领域经常使用的“阳性率”“假阳性率”“阴性率”“假阴性率”等，它们本身就是一些错误的概念。
例如，说某抗原试剂阳性率是多少。它是怎么测出来的？就是在某个阳性群体中进行测试，看有多少结果是阳性。但是，作为一种测量工具，它核心的指标是灵敏度（可以叫“检测限”，因为它可以用统一测量学的灵敏度来进行严格定义）。如果一个阳性群体里的样本病度浓度全在灵敏度以上，阳性率可到100%，如果样本里病度浓度全在灵敏度以下，一个阳性结果也没有，阳性率就为0。只能说一个实际群体中用最高灵敏度测量工具测出的阳性者实际占比是多少，怎么可能会有一种测量工具存在阳性率的指标呢？这些也是整个行业普遍存在的问题。
这也是这个领域论文被撤稿占比特别多的原因所在，不要一被撤稿就认为是论文作者个人品德上有问题，严重缺乏统一测量学基本素养是最重要的原因，这也就等同于缺乏科学的基本素养，无论现在是什么学术头衔都没用。所以，别再去争什么中医西医谁科学谁不科学，它们都有一定道理，但都不太科学。
（统一测量学简介系列结束）
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