(圖/shutterstock)

 

普林斯頓大學心理系退休教授丹尼爾．康納曼

（DanielKahneman）在2002年得到諾貝爾經濟學獎，

隨後他被問到，在一百三十多篇學術論文中，

最喜歡哪一篇？他選了〈論預測心理學〉

（On the Psychology of Prediction），

該論文是1973 年與阿莫斯．特弗斯基

（Amos Tversky）合寫，後來發表在

《心理學評論》（Psychological Review）。

 

該文主張，

人類的直覺判斷向來不可靠，

因為人們在做預測時，

往往只看事件是否符合腦中的認知。

他們沒有考慮到這個認知是否合理，

或者過去類似情況的結果為何。

 

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康納曼和特弗斯基主張

有三種資訊與統計預測有關

第一是過去的資訊，或所謂的基本比率（base rate）。

舉例來說，如果一個城市有85%的計程車是綠色的，

那麼85%就是基本比率。如果沒有其他資訊的話，

就可以假設，當你看到一台計程車時，

有85%的機率會是綠色的。

第二種資訊是個別事件的明確證據。

第三種資訊則是預測的預期準確度，

也就是基於當下既有資訊，

你認為這個預測究竟有多精準。

 

 

某次和一位泌尿科醫生的談話

正好清楚解釋了上述三種資訊類型是如何運作

他提到，他有一種專門治療特定疾病的療法，

成功機率大約50%（也就是基本比率）。

但他提到，只要簡單提一句話，

就幾乎能說服所有病人接受這種療法：

「上一位接受這種療法的病人，目前狀況很好！」

（也就是個別事件的明確證據）。

對於正在評估療法的病人來說，

成功故事讓統計數字陷於無用武之地。

 

統計預測的重點是要讓你明白，

究竟該如何在基本比率與明確案例之間，

決定孰輕孰重。

如果預測的預期準確度很低，

你應該多仰賴基本比率；

如果預期準確度很高，

就可以仰賴個別事件多一些。

 

在這個案例中，

醫生其實沒有給病人足夠的理由相信，

療程用在自己身上成功率會超過五成。

所以病人不該仰賴發生在某人身上的個別事件，

而是應該用基本比率來做決定。

 

 

要權衡基本比率與個別案例之間

能力和運氣的關係

當結果大半由能力所決定時，你可以仰賴個別事件。

如果你要和汀斯利下西洋跳棋，

由於已知對方一擊必殺的本事，

所以可以輕易預測贏家是誰。

在運氣成分較高的活動中，

你做預測應該仰賴基本比率。

如果有人贏了100萬美元，

並不會改變贏得彩券頭獎的機率。

就算有人贏得旋轉輪盤，

也不會幫助你猜中下次球的落點。

 

 

不幸的是，我們通常不這麼想。

做預測時我們往往

沒有意識到運氣的存在

以至於太重視個別事件，特別是近期發生的事。

這也使得我們更難以評估成果。

某件事情發生時，

我們會自然而然想出一個原因來解釋結果。

問題是，我們常常扭曲、誤解或忽略了

運氣在事件成敗中所扮演的角色。

仔細思考運氣對我們生命的影響，

將有助於減少這種認知偏見。

 

本文摘自：《成功與運氣》

作者： 麥可．莫布新  出版社：天下雜誌

責任編輯：Luke

 

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