第二部分深入探討捷思法(heuristics)與偏誤(biases)——人類在不確定情境下進行判斷時,系統性地偏離統計理性的方式。

核心主題#

為什麼統計思維對我們如此困難?因為系統一天生擅長因果思考與隱喻類比,卻不擅長處理機率、樣本大小與基率等統計概念。

各章概覽#

標題概要
1小數法則為什麼我們對小樣本的結果過度自信
2錨定效應數字如何不知不覺地影響我們的估計
3可得性科學容易想到的事例如何扭曲風險判斷
4可得性、情緒與風險情緒與媒體如何放大恐懼
5湯姆的專業代表性捷思法與基率忽略
6琳達:少即是多合取謬誤與代表性如何壓過邏輯
7因果關係勝過統計數據為什麼生動的案例比統計更有說服力
8迴歸到平均值最被誤解的統計現象
9馴服直覺預測如何修正直覺判斷,使其更接近理性

注意: 捷思法在大多數情況下是有效且實用的,但在特定情境中會產生系統性偏誤。認識這些偏誤,不是為了完全消除直覺,而是為了知道何時該對直覺保持警覺。