常見偏誤 | 精準決策

人腦的處理能力一萬年來幾乎沒變，但現代世界的人口、知識與複雜度卻持續飆升。為了處理資訊負擔，我們仰賴捷思法（heuristics）——也就是讓我們檢視較少資訊、簡化權重、考慮較少方案的「拇指法則」。捷思往往帶來足夠好的決定；但只要捷思被誤用在不適合的情境，就會產生偏誤（bias）。

本章針對第 1 章介紹的三種一般性捷思——可得性、代表性、確認——共介紹 12 種常見偏誤（情感捷思留待第 6 章）。

第四種一般性捷思——情感捷思（affect heuristic）——將在第 6 章討論。

一、源自可得性捷思的偏誤（Biases from the Availability Heuristic）#

偏誤 1：易回憶性（Ease of Recall）#

我們會把「容易從記憶中提取」的事件誤當作「常發生」的事件，而記憶提取的便利度會被鮮明度與新近度放大。

2008 年全球死亡原因排序測驗：戰爭與內戰、營養不良、肺癌、慢性肺阻塞、呼吸道感染。
多數人的直覺正好相反。實際上呼吸道感染（350 萬人）遠多於戰爭（18.2 萬人）與飢餓（41.8 萬人）的死亡人數。原因？戰爭、乾旱、饑荒這類戲劇性事件搶佔媒體版面；老年人因肺炎、肺氣腫安靜離世，難以引起注意。

可得性偏誤的真實案例：

9/11 後機場安檢脫鞋：2001 年「鞋子炸彈客」Richard Reid 試圖在飛機上引爆藏在鞋裡的炸藥，全球機場由此規定脫鞋過 X 光，儘管炸藥可藏於身體任何部位。
MBA 採購員案例：因為某供應商「名字最熟悉」而選之，後來才發現所謂熟悉是因該公司剛因勒索客戶上了新聞。
績效評估的近因效應：管理者對員工最近一個月的表現給予不成比例的權重，即使前九個月才更具代表性。
Schwarz 等（1991）的反直覺實驗：被要求列出 6 個自己「果斷」的例子的人，比被要求列出 12 個的人更覺得自己果斷——因為提取後者太困難，反而推論「我不太果斷」。
災後保險：剛經歷過地震的人最積極投保地震險，雖然地質學告訴我們大地震發生後短期內的風險其實降低了（Lindell & Perry, 2000）。

偏誤 2：可提取性（Retrievability）#

我們對事件頻率的判斷會受到記憶結構（retrieval structures）的影響。

多數人猜「以 a 開頭的英文字」比「a 在第三個字母位置的英文字」更多；事實正好相反——前者佔 6%，後者超過 9%。我們之所以猜錯，是因為腦中是依首字母索引單字，而不是依第三個字母（Tversky & Kahneman, 1973）。

對組織決策的啟示：

零售群聚效應：加油站、精品店、銀行傾向開在同一交叉口或同一商圈，因為消費者「按地點記住類別」，店家必須出現在消費者的搜尋路徑上。
靠人脈招募的副作用：透過社交網絡找新員工雖然能省時，卻會招進與既有團隊背景、文化、教育相似的人。一個由白人、高學歷男性主導的組織，未必有意歧視，卻會持續複製自身樣貌（Pager & Shepherd, 2008）。

二、源自代表性捷思的偏誤（Biases from the Representativeness Heuristic）#

偏誤 3：忽略基率（Insensitivity to Base Rates）#

Lisa 的唐氏症測試案例：33 歲孕婦罹患唐氏症基率 1/1000。檢測在病例中真陽性率 86%、偽陽性率 5%。Lisa 結果為陽性——她寶寶實際罹患的機率是多少？
直覺答案：86%
正確答案：1.7%
計算：1000 名孕婦中只有 1 例真有唐氏症（檢出機率 86%），其餘 999 例會產出約 50 個偽陽性。真陽性 / 全陽性 ≈ 0.86 / (0.86 + 49.95) ≈ 1.7%。

代表性捷思讓我們被「個案資訊」吸引而忽略基率。其實驗證明：

Kahneman 與 Tversky（1972）的工程師/律師描述實驗：當受試者被告知母群為「30% 律師、70% 工程師」或「70% 律師、30% 工程師」時，多數人忽略基率，僅依「描述像不像工程師」判斷。
但若沒有個案描述，受試者會正確使用基率。我們知道基率重要，卻在有個案資料時把它丟一邊。

實務後果：

創業者花太多時間幻想成功，太少時間檢視「新事業失敗的基率」（Moore, Oesch, & Zietsma, 2007）。
研究所招生委員偏好高分申請者，卻忽略不同學校的給分鬆緊度。
我們把「壞結果」歸咎於決策者，即使結果主要是運氣使然（Gino, Moore, & Bazerman, 2009）。

偏誤 4：忽略樣本大小（Insensitivity to Sample Size）#

大小醫院男嬰生育題：大醫院日均 45 名新生兒、小醫院 15 名。一年內哪家醫院記錄到「男嬰超過 60%」的天數較多？
直覺答案：差不多（多數人選此）
正確答案：小醫院——樣本越小，偏離 50% 的機率越大。

擲 3 次硬幣有一半機率得到 60% 以上正面，擲 3000 次卻只有百萬分之一機率。樣本大小是統計學的根基，卻很少進入直覺。

廣告話術「五位牙醫中有四位推薦」——若樣本只有五位，根本不能推論到所有牙醫。沒揭露樣本數的統計，本質上是無意義的。

偏誤 5：對機率的誤解（Misconceptions of Chance）#

連生三個女兒題：第四胎是女孩的機率？
直覺答案：低於 50%（「總該輪到男生了吧」）
正確答案：仍是約 50%——精子不知道前三胎是什麼性別。

人們期待隨機序列「看起來」隨機。Kahneman 與 Tversky（1972）發現受試者把 H–T–H–T–T–H 評為比 H–H–H–T–T–T「更可能」，儘管它們的機率完全相同。

延伸現象：

賭徒謬誤（gambler’s fallacy）：以為連輸後「該輪到我贏」。Tversky 與 Kahneman（1974）：「機率被誤以為是自我修正過程，事實上偏離不會被『修正』，只會被『稀釋』。」
手感熱（hot hand）：球迷、球員、評論員都相信連投幾球進的球員更可能投進下一球。Gilovich、Vallone 與 Tversky（1985）對費城 76 人與波士頓塞爾提克的射擊資料進行詳盡分析，完全找不到這個效應。我們的大腦擅長辨識模式，以至於在純隨機資料中也看到模式。

對手感的迷信不僅錯誤，且代價高昂。把球傳給「正熱」的隊友、對手集中防守「熱手」，可能反而忽略了另一位同樣或更有把握的隊友。

研究心理學家也躲不過——Tversky 與 Kahneman（1971）發現研究者掉入「小數法則」陷阱，以為小樣本就能代表母體，導致過度概化發現。

偏誤 6：均值回歸（Regression to the Mean）#

當結果含有運氣成分時，極端表現傾向於回歸均值——但人們對此沒有直覺。Kahneman 與 Tversky（1973）指出，我們天真地以為去年的表現可完美預測今年。

實際的棒球打擊率：賽季間相關係數約 0.4，遠低於人們的預設。

飛行訓練的錯誤結論：教官觀察到，飛行員著陸特別好之後常表現變差、特別糟之後常進步，因此推論「責備有用、稱讚有害」。這完全是均值回歸的假象——口頭回饋可能根本沒有效果，但教官們從此偏好責罵勝於稱讚。

當管理者忽視均值回歸：對表現特別好的員工抱有不切實際的期待，下個週期表現「變差」時開始找理由解釋失敗，做出錯誤的人事與規劃決定。

偏誤 7：合取謬誤（The Conjunction Fallacy）#

Linda 題：Linda 31 歲、單身、聰明、外向，主修哲學，學生時代關注歧視與社會正義議題。哪一項描述更可能？
F：Linda 是銀行櫃員。
H：Linda 是銀行櫃員，且活躍於女權運動。
多數人覺得 H 比 F 更可能。但所有「女權運動的銀行櫃員」都是「銀行櫃員」的子集——子集不可能比母集更可能。

合取謬誤源自我們以「描述代表性」取代「機率」。Linda 的描述更像「女權運動者」而非「銀行櫃員」，於是我們覺得「女權銀行櫃員」比「銀行櫃員」更貼合。

合取謬誤也會被「合取的可得性」放大。Tversky 與 Kahneman（1983）發現人們認為「1989 年加州地震引發的水災淹死千人」比「1989 年北美某地水災淹死千人」更可能——儘管前者是後者的子集。

三、源自確認捷思的偏誤（Biases from the Confirmation Heuristic）#

偏誤 8：確認陷阱（The Confirmation Trap）#

Wason（1960）2-4-6 規則題：給你序列 2-4-6，請推論規則，可以提出新序列來測試。
多數人提出 4-6-8、10-12-14、100-102-104 這類「等差遞增 2」的序列，並一路得到「對」的回答後，自信地猜「等差為 2」。
真實規則更廣泛：「任何遞增三個數」。要找出真規則，必須主動測試會被證偽的序列（如 1-2-100），而非堆積支持證據。

我們對符合既有信念的資訊問「我可以相信嗎？」並輕易接受；對不符合的資訊則問「我必須相信嗎？」並尋找拒絕的理由（Gilovich, 1991）。

例子：

政治保守派傾向只聽 Rush Limbaugh，不看 Rachel Maddow；自由派則相反。
Lord、Ross 與 Lepper（1979）讓死刑支持者與反對者讀同一批死刑研究。雙方都批評不利己方的研究設計糟，雙方都更堅信自己原本的立場。
買新車後，多半只看「肯定我選擇」的評比，忽略質疑它的資訊。

同事 Dick Thaler 設想兩家顧問公司：「Yes Person」永遠說客戶想法很棒；「Devil’s Advocate」永遠列出十大不該做的理由。Thaler 自己也承認兩家都不會成功——沒人會請魔鬼代言人。但對決策品質而言，Devil’s Advocate 才是真正有價值的。

偏誤 9：錨定（Anchoring）#

電話號碼錨定題：取你電話號碼最後三碼，前面加 1 變成四位數年份。再估泰姬瑪哈陵（Taj Mahal）完工年份。實際完工：1648 年。
受試者的估計被自己電話號碼影響——尾數高的傾向估較晚的年份。

錨定效應的研究地標：

Tversky 與 Kahneman（1974）的聯合國非洲國家比例題：受試者觀察到「轉盤隨機停在 10」的人估非洲國家比例 25%，「停在 65」的人估 45%。錨值即使被告知是隨機的，仍強烈影響判斷。即便有金錢誘因要求準確，效應依然存在。
Mussweiler 與 Strack（2000）的德國新車均價實驗：被高錨定的人對「賓士」「BMW」反應更快；被低錨定的人對「Golf」「VW」反應更快——錨點啟動了與其相符的記憶網絡。
Joyce 與 Biddle（1981）對審計師的實驗：被問「重大舞弊是否多於 10/1000」的審計師估 16.52；被問「是否多於 200/1000」的估 43.11。
Englich 與 Mussweiler（2001）：法官的判決年數會被「擲骰子」決定的隨機錨值影響。

錨定的成因：

外部錨點觸發選擇性搜尋——我們找出與錨點相容的資訊。
自己設定的錨點則來自不充分的調整（Epley & Gilovich, 2001）。

偏誤 10：合取與析取事件偏誤（Conjunctive and Disjunctive Events Bias）#

三選一機率題：
A：從 50% 紅 50% 白的袋子抽到紅球（50%）。
B：從 90% 紅 10% 白的袋子連抽 7 次都是紅球（48%）。
C：從 10% 紅 90% 白的袋子抽 7 次至少抽到一顆紅球（52%）。
直覺排序：B > A > C；正確排序：C > A > B——剛好相反。

人們高估合取事件（多步都成功）的機率、低估析取事件（只要一個成功就算）的機率。

實務後果：

規劃謬誤的根源：複雜專案需要多個步驟全部順利完成，每一步即使機率高，全部成功的機率仍可能低。
複雜系統的失效：核反應爐或人體任何一個關鍵元件壞了就出事，即使每個元件失效機率小，整體失效機率仍可能很高。

合取/析取偏誤有時讓人過度悲觀。例如打電話給五家航空公司問機位，候補機率分別為 30%、25%、15%、20%、25%——直覺以為很沒希望。但若機率獨立，至少搭上一班的機率是 73%。

偏誤 11：後見之明與知識的詛咒（Hindsight & the Curse of Knowledge）#

事後我們常說「我早就知道」「這是顯而易見的」「我們不必花這麼多錢做這份研究」——這是後見之明偏誤（hindsight bias，Fischhoff, 1975）。

Fischhoff 的歷史事件實驗：受試者讀完關於 1814 年英國—廓爾喀戰爭的資料後，得知不同結局的群組，都傾向認為自己「即使沒被告知結局，也會猜到那個結局」。

後見之明的代價：我們以結果（而非過程與邏輯）評價決策者。一個高品質但運氣不好的決定理應受獎勵，但後見之明讓我們把所有失敗都歸咎於決策者，從而懲罰好決策、獎勵運氣好的壞決策。

知識的詛咒（curse of knowledge，Camerer, Loewenstein, & Weber, 1989）：擁有知識的人很難想像沒有該知識的人是什麼狀態。

老師難以調整講解到學生的理解水準。
產品設計師高估一般人能多快上手高科技產品；高達一半的「故障退貨」其實是消費者不會用（den Ouden, 2006）。
行銷專家對消費者偏好的預測，反而比一般消費者差（Hoch, 1988）。
你以為對方收得到你「明顯」的諷刺；對方因為沒有你那塊資訊，把它當真心話看待（Keysar, 1994）。

Todd 等（2011）發現，刻意聚焦於「人與人之間的差異」（而非相似），能讓人更善於採取他人視角。職場多元也有同樣效果。電子郵件因為缺乏語調與肢體訊號，會放大知識的詛咒（Kruger, Epley, Parker, & Ng, 2005）。

整合與評論（Integration and Commentary）#

本章共介紹 12 種偏誤（含過度自信為第 12 項，於第 2 章詳述）。捷思之所以根深蒂固，是因為它與人類記憶與認知的內建機制相符——例如可得性偏誤對應著我們對情緒、新近與鮮明資訊的記憶優勢。

捷思並非全然有害：當決策品質損失小於節省下來的時間時，使用捷思是明智的。但盲目接受捷思有兩個問題：

許多情境下，決策品質的損失遠大於時間節省。
我們沒有意識到自己在用捷思——因此無法選擇性地避開它們。

賭注大、決策品質重要時，值得啟動更費力的系統二思考來避開偏誤。改善判斷的關鍵，是學會辨識何時會依賴捷思、哪些捷思在哪種情境下是危險的。