多莉阅读笔记第288/ 365天
今日阅读《思考，快与慢》
［美］丹尼尔·卡曼尼 著
胡晓娇 李爱民 向梦莹译
第2部分：启发法和偏见
第10章:大数法则与小数定律
我们的大脑和统计数据之间关系复杂。当系统1面对“纯统计学”的数据时是束手无策的，因为这些数据虽然可以改变结果出现的概率，却不能直接导致结果的发生，而我们的系统1，非常擅长一种思维模式——自动且毫不费力的识别事物之间的因果关系，即使有时这种关系根本就不存在，它也会这样认定。
统计学理论告诉我们，观察结果与样本大小相关，相比于大样本，极端的结果更容易出现在小样本中。所以大样本的结果更精确。
一、小样本的出错风险可能高达50%。
没有接受过统计学方面训练的人是出色的直觉性统计学家。样本变差会让研究者，付出了时间和精力，却无法证实一个实际正确的假设。心理学家并不是通过计算来选定样本大小的，他们听从自己的判断，但这些判断往往是错的。如果心理学家选择的样本过小，将致使他们有50%的风险，不能够证实真正的假设。
使用一个足够大的样本，是降低这一风险的唯一方法。想要对样本错误的风险作出评估，只需要一个简单的步骤就可以实现，通过计算来选定样本的大小，而不是依靠直觉印象作出决定。
二、信任多于质疑的普遍性偏见。
小数定律是普遍性偏见的一种表现，即对事物的信任多于质疑。人们对样本大小没有足够的敏感性。
1.信息的可靠度与信息本身。
比起信息的可靠度，我们更加注重信息本身的内容。但当信息的可信度明显降低时，信息所包含的内容也就不足为信了。
2.相信小样本的调查结果。
相信小样本能反映调查对象的整体情况，这一强烈偏见中的问题，是我们常夸大所见事物的相容性和连贯性。系统1不善于质疑。系统1在了解事实之前就会根据，零散的证据拼凑了一个饱满的形象，如果相信小数定律，急于下结论的机制就会运作起来，通常情况下，它会构建一个言之成理的说法使你自己相是相信自己的直觉判断。
我想到：
我们常说没有调查就没有发言权，但是我们往往忽视了调查的范围是否足够大。如果调查对象过于少（甚至被人操纵）就会造成结果的偏差。
在生活中不仅要关注调查结果也要关注调查的范围是否足够大，足够全。防止因为样本过小造成调查结果不能真实反映情况。尤其是对于网络中的事件要听取各方面的情况，全面的了解情况，慎重的作出判断。
三、对随机事件作出因果解释，必然是错的。
依据统计学观点，我们不应关注当前事件的成因，而应当关注其未来走向。这件事的发生并没有什么特殊原因，一切只是机缘而已。
因为偏好进行因果思考，我们在估测真实事件的随机性时会犯严重的错误。
我们追求模式，相信所处的是一个各方面都相互联系的世界。在这个世界里，规律并不只是偶然发生的，它还是机械的因果联系或是人的意志的结果。
人们很容易在根本没有模式的情况下创建模式。
许多研究人员在那些声名显赫的院校中做调查，希望发现这些院校的与众不同之处，从而寻求成功教学的秘密。这项研究的结论之一是这些著名院校规模普遍较小。你可能觉得这个说法有道理，我们很容易从因果关系的角度去解释小规模的院校为什么可以提供优质的教学。我们认为，比起大规模院校，小规模院校可以给予学生更多的关注和鼓励，因此能培养出卓有成效的学者。但是不幸的是，这样的因果分析是毫无意义的，因为得到的结论都是错误的。如果统计学家们调查过最差学校的特点，他们会发现那些较差的学校也比水平一般的学校的规模小一些。事实上规模小的学校办学水平并不一定高，只不过他们更懂得变通而已。
许多事实其实只是巧合，包括事件的采样，对偶发事件作出因果关系的解释，必然是错误的。
