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第16章 因果关系比统计学信息更具说服力（第3页）

因果关系基础比率的影响是非常明显的：阿杰恩告诉一组受试者，那些考生中有75%的人通过了考试；而告诉另一组受试者，考生考试的通过率是25%。

这项测试的困难自然在于，受试者需要用众多因果关系中的一个来判断每一个学生的考试结果。

不出所料，阿杰恩的受试者都对因果关系基础比率非常敏感，在高成功率的情境中，受试者估测出的每个学生通过考试的概率都要高于在高失败率的情境中那些受试者的估测值。

阿杰恩运用一个颇具独创性的方法指出了一个非因果关系的基础比率。

他告诉受试者，那群学生是从一个样本中抽取的，而且这个样本是从已得到考试结果的学生中抽取的。

例如，处于高失败率情境的那一组所看到的信息如下所示：

研究者主要是对考试失败的原因很感兴趣，所以选取的样本中有75%的学生是没通过考试的。

请注意其中的不同。

这个基础比率是一个关于选取示例整体的纯统计学事实。

这与所问的问题（即个别学生是否通过考试）并无关联。

正如人们所料，这个阐述明确的基础比率对判断产生了一定影响，但相对于统计学上的因果关系基础比率而言，其影响则要小很多。

系统1处理的事件中各项因素是有因果关系的，但是在统计推理中这样的关系很薄弱。

当然，对于一个以贝叶斯定理为模式进行思考的人来说，所有这些表述方式都是相同的。

我们很容易认为自己已经得到了一个令人满意的结论：因为我们使用了因果关系基础比率；我们只不过（或多或少）忽略了统计学上的事实而已。

下面这个研究是我一直以来最中意的一项，它表明了情境是非常复杂的。

我们并没有自己想的那样乐于助人

莽撞的出租车司机以及高难度的考试阐明了两个从因果关系基础比率中得出的推论：一是我们容易赋予个人以典型特征，二是情境的一个重要特点就是能影响个人的思考结果。

实验的受试者做出了正确的推论，他们的判断力也有所提高。

可事情并不总是那么顺利。

我即将要描述的典型实验表明，人们不会从基础比率信息中得到与他们的观点相冲突的推论。

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。

社会心理学家理查德·尼斯贝特（RichardNisbett）和他的学生尤金·博吉达（EugeneBorgida）很早之前就在密歇根大学做了这个实验。

他们向学生描述了前几年在纽约大学进行的那个著名的“帮助实验”

。

他们将实验受试者分别带入房间，并要求他们对着麦克风谈论自己的生活和烦恼。

他们轮流叙述两分钟，每个房间的麦克风只有在受试者讲述时才会出声。

每一组有6位受试者，其中一位是我们派去扮演受试者的工作人员。

这位工作人员是第一个叙述的人，他是按照研究人员准备的稿子说的。

他说他很难适应纽约的生活，并十分尴尬地承认自己很容易抽搐，在紧张的时候尤其如此。

接着，所有受试者都依次叙述。

当那位工作人员再次对着麦克风讲述时，他变得焦虑和不连贯，他说他感到一阵抽搐，希望有人能帮助他。

他最后几句说的是“有没有人……能……救救我……（喘气声）我……我要……死了，我要……死了（气哽声，然后安静了下来）”

。

此时，下一位受试者的麦克风被自动打开，人们再也听不到那位有可能濒临死亡的人的动静了。

你认为这个实验的其他受试者会做些什么呢？到现在为止，受试者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。

实验结果是：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。