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第14章 猜一下汤姆的专业是什么（第3页）

在尤金工作的那一年，我与阿莫斯十分卖力，我有时还会在办公室里通宵达旦地工作。

彻夜工作的任务之一就是将典型性和基础比率之间的冲突描述出来。

汤姆的形象就是我努力的结果，我是在清晨时分完成了对他的描述。

那天早晨第一个来上班的是我的同事兼好友罗宾·道斯（RobynDawes）。

他是一个富有经验的统计学家，也是直觉判断有效性的怀疑者。

如果说有人能意识到基础比率的话，这个人一定是罗宾。

我将罗宾叫过来，给他看了我刚打出来的问题，并让他猜测汤姆的专业。

我至今仍然记得他试着回答时露出的狡黠笑容，他说道：“计算机科学吗？”

那是一个令人开心不已的时刻，我心想：你也有失算的时候啊。

当然，我一提到“基础比率”

，罗宾很快就更正了他的错误，但他开始并没有自主地想到这一点。

尽管他比任何人都清楚基础比率在预测中的作用，但当他看到某个人的性格描述时，就会忽略掉这些比率。

不出所料，他用对典型性的判断替代了对概率的评估。

随后，我和阿莫斯搜集了3所重点院校里114名心理学研究生对这个问题的答案。

这些学生都上过几门统计学课程。

结果确实没让我们失望。

他们对9个专业概率的排序与和典型形象相似程度的排序并无太大差别。

在这个实例中，替换起了很大作用：并无迹象表明除了判断典型性以外，受试者还用了别的方法。

因为关于概率的问题较难回答，而关于相似性的问题就比较简单，所以在回答时受试者就置换了问题。

这是一个严重的错误，因为对相似性和概率的判断所遵守的并不是同一个逻辑规律。

我们对相似性的判断可以完全不受基础比率的影响，不受可能会出现的不当描述的影响，但是在判断概率时，如果忽略基础比率和证据的可靠性的话，就注定会犯错误。

“汤姆是学计算机科学的概率”

并不是一个简单的概念，逻辑学家和统计学家对它的意义各执己见，还有一些人认为它根本就没有意义。

对于很多专家而言，概率是信念主观程度的评估手段。

有些事你确信无疑，例如今天早晨出太阳了；而另外一些事是你认为根本不可能的，例如太平洋突然结冰了。

还有许多事会令你半信半疑，例如你隔壁的邻居是一个计算机科学家—这便是此事在你眼中的概率。

逻辑学家和统计学家相互争论，提出了多个关于概率的定义，全都非常精确。

然而，对于外行人来说，概率（在日常生活中和“可能性”

是同义词）是一个相对含糊的概念，与不确定性、倾向性、貌似正确以及出乎意料等词紧密相关。

模糊性和令人不爽的感觉不都是这个概念所特有的特性。

当我们使用“民主”

或“美丽”

这样的词时，我们或多或少明白自己究竟要表达什么意思，我们的谈话对象也或多或少能明白我们究竟想要说什么。

在我潜心研究事件的概率问题的这些年来，从来没有人举手问过我：“先生，请问概率指的是什么？”

如果我问他们的是一个奇怪的概念，例如适应全球化的能力，他们肯定就会举手问问题了。

尽管每一个人都表现出他们知道该怎样回答我的问题，但我们都明白要求他们去解释这个词的含义有些难。