《思考快与慢》读书笔记-第一部分 启发法与偏见/第十六章：因果关系比统计学信息更具有说服力

读后感

基础比率分为2种：统计学的基础比率—取决于归类的总量、与单独事件无关；因果关系的基础比率—会影响你对单独事件的看法。

比如：你们班男女生比例1:3，那么会唱歌的学生更倾向于哪个性别？—这是统计学基础比率；你们班80%的男生都很有才艺—这是因果关系扽基础比率。

• 人们对于处理因果关系更加敏感，因为系统1的基本特征之一就是它代表了范畴规范和原型范例，决定我们如何看待世界。这就形成了思维定式。
• 相对应的，人们对于统计学的数据更不敏感，人们可以容易的记住这些定律、数据，但这些数据对于个体价值观的影响并不大，相反生动的个例对人的影响会更大。（我想起来一个实验，大概是你看不到对方的表情的时候，你就会更加残忍；以及统计数据没有真实画面更让人动容的实验）

举例1

背景：

一辆出租车在夜晚肇事后逃逸。这座城市有两家出租车公司，其中一家公司的出租车是绿色的，另一家是蓝色的。

你知道以下数据：·这座城市85%的出租车是绿色的，15%是蓝色的。

·一位目击证人辨认出那辆肇事出租车是蓝色的。当晚，警察在出事地点对证人的证词进行了测试，得出的结论是：目击者在当时能够正确辨认出这两种颜色的概率是80%，错误的概率是20%。

问题：

这场事故的出租车是蓝色而不是绿色的概率是多少？

结果

通常会忽略基础比例可能会考虑80%

实际根据贝叶斯定理计算：15*80/（15*80+85*20）%=41.37%的概率

为什么会忽略基础比例（统计学基础比率）

蓝色出租车的基础比率是关于这座城市出租车的统计学事实。大脑极其渴望找到其中的因果关系，但却一筹莫展

统计学基础比率

定义：是指某一事件所属类别的事实总量，与单独事件无关

举例2

背景及问题

两家公司拥有数量相同的出租车，但是在出租车造成的事故中，绿色出租车占85%。·关于目击证人的信息与上例相同。

结果

会对基础比率给予一定重视，他们的平均判断与运用贝叶斯定理解决该问题得出的答案相差不多。

为什么不会忽略基础比率（因果关系基础比率）

开绿色的比开蓝色的司机肇事率高5倍，会马上得出结论：开绿色的司机都很鲁莽。我们称之为思维定式。我们很容易将思维定式设定在因果关系里。因为莽撞是使出租车司机与肇事逃逸产生因果联系的相关事实。但这与目击者的证词相互矛盾的，因此如果其中一个成立就相当于另一个被推翻。这两种颜色的概率大致相同。

因果关系基础比率

定义：会改变你对单独事件的看法

思维方式：思维定式

• 定义：思维定式是指人们会（至少暂时会）将自己对某个团体的看法延伸到这个团体中每一个成员的身上（团体存在某些问题，其中的成员无一例外也都会有这些问题）。
• 形成思维定式的原因：思维定式都是我们对不同范畴事物的看法。系统1的基本特征之一就是它代表了范畴规范和原型范例。这样的规范和范例决定了我们怎样看待马、冰箱及纽约市的警察，因为我们会在记忆里存储与所有这些范畴的事物或人相关的一个或多个“规范的”典型形象。当这些范畴具有社会性时，这些典型形象就被称为思维定式。

表现：我们容易赋予个人以典型特征；环境的一个重要特点就是能影响个人的思考结果

统计学基础比率与因果关系基础比率的区别

• 统计学基础比率普遍受到轻视，当人们手头有与该事件相关的具体信息时，有时还会完全忽略这一比率。
• 因果关系基础比率被视为个别事件的信息，人们很容易将这一比率与其他具体事件的信息结合起来考虑问题。

反思

我们认为应该将基础比率视为与整体相关的统计学事实，而不是与个人相关的假设性事实。换句话说，我们反对利用因果关系基础比率。

统计学基础比率与因果关系的应用

举例1

背景及问题：帮助实验——几个相隔的受试者，他们知道他们中的一员癫痫发作并希望得到帮助，然而他们觉得可能已经有几个人冲出去并提供了帮助，所以自己可以安然地待在隔间中。

结果：15个受试者中，只有3个人立刻对请求做出了反应。6个人没有踏出过房间，另外5个人在“癫痫患者”明显气哽时才冲出房间。

原因：旁观者效应——当我阅读帮助实验的流程时，我想我会立刻对那个陌生人施予援手，就如同当时只有我和这个癫痫病患者一样。然而，我有可能错了，如果发觉自己所处的环境中还有许多人有可能去提供帮助，我可能就不会走出去了。别人的存在会削弱我最初的责任感。

举例2

背景：

实验1组：只了解到“帮助实验”的流程，并不知道实验的结果

实验2组：对实验的流程和结果都有所了解

问题：2组学生是否从“帮助实验”的结果中得到了一些信息，从而显著地改变了自己的思考方式？

结果：他们什么信息也没得到。1、2组实验所做的预测没有什么区别。他们都相信自己在视频中看到的人会很快为陌生的患病者提供帮助。学生“默默地将自己（以及他们的朋友和熟人）排除在外”。

举例3

背景：实验组——向他们描述了“帮助实验”的流程，但没有告诉他们实验的结果。他们播放了那两个视频，然后只是简单地告诉学生视频中的两个人没有帮助那个陌生患者

问题：这组学生是否从“帮助实验”的结果中得到了一些信息，从而显著地改变了自己的思考方式？

结果：学生们的猜测十分精确。向学生展示令人惊讶的统计学事实时，学生什么也学不到；但当学生惊讶于个体案例时，例如知道两个友好的人对求救的人袖手旁观时，他们会立刻归纳并推断出帮助他人似乎比自己想象的要困难。

结论

• 相较于非因果关系的信息来说，用因果关系进行解释的统计学结果对我们的想法影响更大。
• 但即使是具有说服力的因果关系统计数据也不会改变我们在个人经历中形成的长期坚守或是根深蒂固的信念。

应用

• 有些人的行为令人惊讶，了解这些行为的统计学事实的人也会将这些事实告诉别人，就在这种转述的过程中，他们的印象得以加深，但这并不意味着他们的世界观也会随之改变。（哈哈，这就是作者说的：这个实验还证实了一个让人苦恼的结论-教授心理学纯粹是在浪费时间。）
• 学习心理学面临的考验是，你对所处环境的理解是否发生了改变，而不是你是否了解到一个新的事实。（谢谢）
• 令人惊讶的个体案例影响甚大，是教授心理学更为有效的手段，因为个案与统计数据的分歧需要调解，并被嵌入一种因果关系里

正因如此，本书才包含种种直接向各位读者提问的问题。与从别人那儿听到令人惊奇的事实相比，你更有可能因为从自己的行为中发现惊人的事实而学到知识。（所以讲一个故事比给出一个数据更令人心动）

示例——原因和数据

• “我们不能假设仅仅通过统计数据他们就能真正学到知识，需要再给他们一两个有代表性的个体案例来影响他们的系统1（作出判断）。”
• “不需要担心这个统计学信息会被忽略掉。相反，它会立刻被应用到形成陈规的过程中。”