（32）2019年第26周.这才是心理学.偶然性在心理学中扮演的角色

2019年6月27日 22:53

写在前面：这是个人每周读一章活动的第32次打卡，2019年第26周。我决定每周读一章书，坚持十年以上。

本周学习的书目是《这才是心理学》，本章题目为《第11章偶然性在心理学中扮演的角色》。

01 大脑有试图解释偶然性事件的倾向

我们大脑的进化始终以这样一种方式，就是让我们能够不懈地寻求世界中的各种模式。我们寻求身边事物的关系、解释及其背后的意义。埃里克·瓦戈（Eric Wargo, 2008）在美国《心理协会观察者》（APS Observer）上写道：“脑可以被描述为一个‘无由来的关联性器官’——贪得无厌的意义制造者。”
世界上的许多事件不能以系统性的因素来完全解释清楚，至少现在还不能。然而，当一个特定的现象没有现成的系统解释的时候，我们头脑中的概念寻求“设备”往往仍在隆隆运转，试图将无意义的理论强加于原本随机的数据。

例子：心理学家曾对此现象进行了实验研究。在一个实验情境中，要求被试观察一系列在多个维度上有所区别的刺激物，并告诉他们其中的一些刺激物属于一类，而其他的则属于另一类，被试的任务是去判断每一个刺激物属于这两类中的哪一类。实际上，刺激物是研究者随机归类的，因此除了随机性，并没有任何其他规律。但是，被试很少敢做随机猜测。相反，他们通常会煞费苦心地编织出一套理论来解释刺激是如何分配的。

02 股票市场价格的波动大多只是随机波动而已

金融分析师通常会对股票市场价格的每一次小的波动都编造出精细的解释，而实际上这种变化大多只是随机波动而已（Kahneman, 2011; Taleb, 2007）。我们每晚应该在电视上听到的是“由于存在交互作用的系统的随机波动，道琼斯今日平均上涨27个百分点”。但你永远听不到这种头条，因为金融分析师会暗示他们能够解释一切——交易行为的每一次小的波动。他们不断地对客户暗示他们可以（也许他们也相信自己可以）“征服市场”，即使当大量的证据表明他们中的大部分其实是做不到这一点的。

例子：过去几十年中，如果你购买了标准普尔指数中的所有500种股票，然后放着不去管它（我们称之为“傻子策略”的办法——去买一种依照这一指数的互惠基金），那么今天你获得的回报会比2/3的华尔街股票经纪人为他们的顾客所赚得还要高，你的成绩也会打败80%订阅费已经涨至每年1000美元的财经通讯杂志。

03 错觉相关

人们有解释偶然事件的倾向，这一现象在心理学的研究中称为错觉相关。当人们相信两个事件在通常情况下应该同时发生时，就会认为自己频繁地看到了同时发生的现象，甚至当这两个事件的同时出现是随机的，并不比任何其他两个事件同时发生的频率更高时也是如此。
许多有控制的研究都证明，当人们头脑中已经预设了两个变量相互关联的想法时，他们甚至能够在两个变量根本毫无关系的数据中发现联系。

例子：许多从事心理治疗工作的人一直都对罗夏墨迹测验的效度深信不疑。这个著名的墨迹测验要求被试对一张白纸上的墨迹作出反应。因为这一墨迹缺乏结构，所以其理论是人们会以自己对模糊情境的典型反应来对这些墨迹作出反应，从而揭示其“潜藏的”心理特质。这种测验也被称为投射测验，因为它假定被试会将他们潜意识的内心活动和感受投射到墨迹上。然而，问题是没有任何证据表明当罗夏测验作为一个投射测验而使用时，提供了任何额外的诊断价值。对罗夏测验的信心是源自于错觉相关现象。临床心理医生从病人的反应模式中看到了关联，是因为他们相信本来就有这种关联，而不是真的从反应模式中观察到了什么关联。

04 控制错觉

试图去解释偶然事件的倾向可能源于我们深切地渴望相信自己是可以控制这些事件的。心理学家已经对所谓“控制错觉”（illusion of control）现象进行了研究，这一现象指的是人们有一种倾向，愿意相信个人能力可以影响偶然事件的结果。

例子：这一错觉广泛存在的证据来自于美国各州彩票发行的经验。这些州充斥着教人们如何“征服”彩票的伪科学书籍。这类书之所以畅销，是因为人们不懂得随机性的含义。事实上，自从20世纪70年代中期新泽西州引入了参与式彩票售卖之后，美国各州才爆发购买彩票的热潮。所谓参与式就是让购买者可以自行刮奖或自行挑选号码。而这类参与性博彩正是利用了当时兰格研究的控制错觉现象：人们错误地相信他们的参与行为能够决定随机事件。这种错觉在某些喜欢赌博的人身上非常强烈，他们愿意花1495美元学习被认为能够帮助他们控制掷骰子结果的所谓“特殊课程”。这样的“课程”当然是彻头彻尾的骗局。

05 公平世界假设

有一些心理学家研究了一个现象，该现象被称为“公平世界假设”。它是指人们倾向于相信自己是生活在一个公平的世界里，在这里，每个人都得到他们应得的东西。研究者发现了一些实验证据，证明了公平世界中存在一种“罪有应得”的信念：人们会鄙视那些偶然不幸的受害者。为偶然事件寻求解释的倾向导致了这一现象。人们很难相信一个完美无瑕的或是道德修养高的人会因为偶然事件而遭遇不测。固然我们想要相信“好人有好报、恶人有恶报”，但是偶然性是不偏不倚的，它以完全不同的方式运行：好事坏事都以相同的概率发生在不同人身上，它不会对“好人”有所眷顾。

『何远舟的得到』：「所以，做一个好人，也要学会概率，学会避开风险。做危险的事情，是有同样的危险呢！」

06 巧合并不需要特别的解释

为纯粹偶然的事件寻求解释的这种倾向，也导致我们对许多巧合事件的性质产生误解。许多人认为巧合需要特别的解释，他们不理解巧合的发生并不需要偶然性之外的因素，巧合并不需要特别的解释。

例子：下面讲的这个故事你一定已经听过无数次了：“那天我正坐在那儿寻思，我好久没给得克萨斯州的老比尔叔叔打电话了，紧接着电话铃就响了，你猜怎么着！正是我那老比尔叔叔打来的。这种心灵感应的背后肯定有点儿什么原因！”这就是一个典型的为巧合事件编造解释的例子。每天，我们大多数人都可能想到很多或远或近的人，这些人在我们想起他们时，有多少人可能会打电话来呢？几乎没有可能。这样一年之内，我们可能想过数百个不曾打来电话的人。最终，在经历数百次这种我们不曾意识到的“错误尝试”之后，某个人在我们想他/她的时候正准备给我们打电话。这种事情难得一见，但难得一见的事情也会发生——纯粹是偶然。其他解释都是画蛇添足。

07 罕见偶合是会偶然发生的

心理学家大卫·马科斯（David Marks, 2001）建议大家今后用“罕见偶合”（oddmatch）这个比较中性的名词来形容令我们感到惊异的两个事件的同时出现。”
概率法则确保了随着事件发生次数的增加，一些罕见偶合出现的可能性会变得很大。这一定律不仅允许罕见偶合出现，而且从长远来看几乎保证了它的出现。

例子：

1. 请看马科斯（Marks, 2001）的例子，如果一次掷5枚硬币，结果它们都是正面朝上，你将认为这是一个几率偶合，一件不太可能的事情。是的，它发生的概率是1/32或0.03。但是如果你将这5枚硬币掷100次，再问，在这100次中，至少有一次全部正面朝上的可能性是多少呢？答案是0.96, 就是说，100次中，这一罕见偶合是极有可能发生的。简而言之，基本上你能想到的所有罕见偶合都会出现，只要你等待的时间足够长。
2. 1913年秋天，蒙特卡洛赌场的一盘幸运轮中，黑色连续出现了26次！

08 卡尼曼不调查小样本

懂得在什么时候避免对纯粹随机因素导致的事件编造复杂的解释，这是具有实际作用的。认知心理学家卡尼曼描述了在Yom Kipper战争中以色列空军打交道的事例。两个飞行中队出发并返航，一队损失了四架飞机，另一队则没有损失。军方希望卡尼曼调查一下，之所以有这样的差异是否有特别的因素在起作用。卡尼曼并没有去做调查，但是卡尼曼知道，以这样的小样本，任何找到的因素都有可能是虚假的——不过是纯粹的偶然性波动的结果而已。他没有去做调查，而是运用本章所谈到的理念去告诉以色列空军不要浪费时间：“我推论，运气是最可能的答案，对不显见原因的随机搜索其希望是渺茫的，同时遭遇损失的中队飞行员也不必因为觉得自己和战友有错而背上额外的负担。”

『何远舟的得到』：「厉害，如果我被这么要求，说不定会得出一堆结论呢！」

09 著名的“生日问题”

心理学家、统计学家以及其他科学家都指出，许多罕见偶合实际上并没有人们通常认为的那么“罕见”。著名的“生日问题”是最好的例子。

例子：

1. 在一个23人的班级里，有两个人生日是同一天的概率是多少？大多数人会认为非常低。而实际上，23人的班级中，两人同一天过生日的可能性大于50%。而在35人的班级，可能性就更大了（概率大于0.80; 见Martin, 1998）。
2. 因此，美国历史上有43位总统，詹姆斯·波尔克和沃伦·哈丁两位在同一天出生（11月2日）也就不足为奇了。同样地，有38位总统都已过世，其中米勒德·菲尔莫尔和威廉·塔夫脱死于同一天（3月8日）也不应令人感到惊讶，甚至还有另外3位总统——约翰·亚当斯、托马斯·杰菲逊、詹姆斯·门罗——都死于同一天，而这一天竟然是7月4日，美国独立日！后面这个神奇吗？不过是概率使然罢了。

10 接受错误以减少错误

在某个领域中，承认偶然因素的作用意味着研究者必须接受这样一个事实，即我们的预测不可能百分之百准确，预测中总是会犯一些错误。但有趣的是，承认我们的预测达不到百分之百的准确度，实际上反而有助于我们提高整体预测的精确性。这听起来好像有点儿矛盾，但是事实确是如此：为了减少错误，就必须接受错误（Einhorn, 1986）。

例子：“我们必须接受错误以减少错误”这一概念可以通过一个在认知心理学实验室里研究了数十年的、非常简单的实验任务来证明。这个实验任务是这样的：被试坐在两盏灯（一红一蓝）前，实验者要求他们去预测每次测试时哪一盏灯会亮，被试要参与很多轮这样的测试，并按准确率给予一定的报酬。实际上，所有的测试都是在70%的次数亮红灯、30%的次数亮蓝灯的条件下进行的，两种灯以随机顺序出现。实验过程中，被试很快就感到红灯亮的次数比较多，因此也就在更多的测试中预测红灯会亮。事实上，他们确实在大约70%的测试中预测红灯会亮。然而，正如前面所讨论的，被试在实验过程中逐渐发现并相信灯亮是有一定模式的，但却从没想过序列是随机的。为了要使他们的预测百发百中，他们在红灯与蓝灯之间换来换去，保持70%的次数预测红灯会亮，30%预测蓝灯会亮。被试极少意识到，尽管蓝灯亮的概率为30%，如果他们停止在红灯和蓝灯之间换来换去，他们的预测会更好一些！为什么会是这样的呢？
让我们想想这一情境背后的逻辑。在以70∶30的比例随机点亮红灯或蓝灯的情况下，如果被试在70%的测试中预测红灯会亮，30%的测试中预测蓝灯会亮，他的准确率会是多少呢？我们将用实验中间部分的100个测试来计算——因为那时被试已经注意到红灯亮的次数比蓝灯多，从而开始在70%的测试中预测红灯会亮了。在100次测试中有70次红灯亮了，所以被试在这70次中有70%的正确率（因为被试在70%的测试中预测红灯会亮），也就是说，被试在70次中有49次正确的预测；100次测试中有30次蓝灯亮了，被试在这30次中有30%的正确率（因为被试在30%的测试中预测蓝灯会亮），也就是说，被试在30次中有9次正确的预测。因而，在100次测试中会有70次正确的预测。虽然在蓝灯亮的30次测试里，被试将没有一次正确的预测，但是总准确率仍然高达70%——比在红灯与蓝灯之间来回变换以追求“百发百中”的58%的准确率要高12个百分点！
最优策略也意味颇多——每次蓝灯亮起你都错了。而且，由于蓝灯总会亮若干次，永不押蓝灯似乎也不对，但这却是正确的概率思维所需要的，它要求接受在蓝灯上所犯的错误，以换得每次都押红灯之后整体命中率的提高。以一定的精度预测人类的行为时，有时也需要接受错误以减少错误，也就是说，在依靠一般性的原则来做出比较准确的预测的同时，也要承认我们不可能在每件具体事情上都对。

『何远舟的得到』：「看似简单，看似笨拙，却是最好的办法。《穷查理宝典》中讲到的“泰德·威廉姆斯的77格击球区”，其实就是使用的这个办法吧！」

11 事与愿违的健康建议

2003年美国食品和药品管理局举行健康咨询会给出一条健康建议，警告说流行的抗抑郁药和青少年自杀之间存在潜在关联。很多医生担心，在统计基础上，这一警告会导致更多自杀事件。他们担心因药物引发自杀的青少年会减少，但会有更多的青少年死于犹豫是否开药。事实上，这也真的发生了。用这些药物治疗给孩子们带来暂时的风险，但不治疗抑郁情况会更严重。多数医生认为，这一警告付出的人命代价比拯救的多（Dokoupil, 2007）。
在医学治疗中，“安全比遗憾更好”忽略了与之对等的另一半。他将我们的注意焦点放在了那些可能被治疗伤害的人身上，但是完全忽略那些因接受不到治疗而受到伤害的人。

12 统计预测优于临床预测

在心理学的许多分支领域，如认知心理学、发展心理学、组织心理学、人格心理学与社会心理学中，其知识都是通过统计预测来表述的。相反，一些临床心理从业者则声称他们可以超越群体预测，对特定个体作出百分之百准确的预测，这种预测被称为临床预测或个案预测。
临床预测似乎可以视为对统计预测的有益补充，但问题是临床预测并不准确。
如果证明临床预测是有效的，那么一个临床医生与他的病人接触的经验以及有效运用病人所提供的信息，应该使他能够提出比较好的预测。这个预测一定能胜过对病人信息进行编码，然后输入能够对量化数据加工的统计程序所得到的预测结果。总之，有人主张说，临床心理从业者的经验使得他们能够超越尚未由研究揭示的关系。“临床预测是有效的”这一观点很容易验证，不幸的是，经过检验，这一观点被证明是错误的。

例子：对临床预测与统计预测的比较研究所得到的结果始终是一致的。自从保罗·米尔（Paul Meehl）的经典著作《临床预测与统计预测》（Clinical Versus Statistical Prediction）于1954年出版以来，60年间有超过100个研究表明，在几乎每一个曾经验证过的临床预测领域（精神治疗的效果、假释行为、大学生毕业比例、电击治疗的反应、累犯问题、精神病住院治疗期的长短，等等），统计预测都优于临床预测。

13 统计预测vs临床预测

1. 统计预测vs临床预测
   在多个临床领域中，研究者给临床心理医生一份病人的信息，让其预测这个病人的行为。与此同时，他们也把同样的信息加以量化，用一个统计方程加以分析，这一方程是以先前研究发现的统计关系为基础编制的。结果都是统计方程大获全胜。这就表明，统计预测比临床预测更为准确。事实上，即使是在临床心理医生可以获得比统计方法更多的资料的情况下，后者仍然比前者的预测更准确。

2. 统计预测vs统计+临床预测
   在检验临床－统计预测的研究文献中，还包含这么一种方法，那就是给临床心理医生由统计方程得来的预测结果，让其根据自己与病人接触的经验来对这一预测作出调整。结果，临床医生对统计预测作出调整后，预测的准确度非但没有增加，反而降低了（见Dawes, 1994）。
   在上述研究中，临床心理医生相信，他们的经验应该可以提供给自己一些“洞察力”，从而得以作出比定量数据更好的预测。实际上，这些“洞察力”根本不存在，他们的预测比依赖公开的统计信息所作出的预测要差。最后需要指出的是，统计预测的优越性并不局限于心理学，它业已扩展到了许多其他临床科学中——例如，医学（Groopman, 2007）、金融服务（Bogel, 2010; Kahneman, 2011）以及体育训练（Moskowitz & Wertheim, 2011）。

『何远舟的得到』：「反直觉，但结果就是这样。“泰德·威廉姆斯的77格击球区”方法威力得到再次证明。」

14 “统计数据不适用于单一个案”谬误

“统计数据不适用于单一个案”这一同样的谬误，是导致赌徒积习难改的重要因素。

例子：

1. 瓦格纳（1988）在他的赌博行为研究中总结道：从我们和赌徒的讨论中可以非常清楚地看出，赌徒大体上都能意识到赌博造成的不良后果。他们也知道最终输的会比赢的多，而且在未来也是如此。但他们却不能把这些统计性的思路应用到下一局、下一小时或下一个晚上。丰富的直觉经验还是让他们觉得，统计学在下一局或下一小时里派不上用场，他们相信自己能够预测下一局的结果。
2. 瓦格纳和科仑论证了对个人知识的过分自信以及对统计信息的忽视会破坏“系安全带驾车”的交通安全推广活动的效果。因为人们总是认为：“我和别人不一样，我驾车很安全”。问题是，大多数人都认为“自己的技术比一般驾车者高明”——这显然是很荒谬的。

15 统计方法比“教练的判断”更有优越性

另一个统计预测经常打败临床预测的地方是体育领域。许多人在2011年观看了改编自迈克尔·刘易斯（Michael Lewis）原著的电影《点球成金》（Moneyball）。故事讲述了奥克兰竞技队经理比利·宾（Billy Beane）的故事，宾否决了他的球探的“临床”判断（过于依赖可见的身体条件），依靠球员过往表现的统计资料去评估准备招入的球员。他的球队表现得物超所值，他从棒球统计学家那里借鉴来的精算法随后被许多团队复制。在其他运动领域，统计方法比“教练的判断”更有优越性。

这是尾巴。

PS：阳志平老师说：在任何时候，精读一章错不了，它是一种性价比极高，并且容易坚持十年以上的方法。我准备通过每周读一章书的最小行动，降低认知负荷，提高学习效率，日拱一卒向前进。以十年时间尺度自我修炼，努力让自己的人生变得丰盈而有趣。

这才是心理学.第10章人类认知的阿喀琉斯之踵：概率推理
这才是心理学.第9章打破“神奇子弹”的神话：多重原因的问题
这才是心理学.第8章避免爱因斯坦综合征：聚合性证据的重要性
这才是心理学.第7章不像是真实生活的心理学实验与“人为性”批评
这才是心理学.第6章让一切置于控制之下：聪明汉斯的故事
这才是心理学.第5章相关和因果：用“烤箱法”避孕
这才是心理学.第4章见证和案例研究证据：安慰剂效应和了不起的兰迪
这才是心理学.第3章操作主义和本质主义：“但是，博士，这到底是什么意思？”
这才是心理学.第2章可证伪性：如何挫败头脑中的小精灵
这才是心理学.第1章心理学充满生机：在科学阵营里左右逢源