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5人法则：只需很小的样本就可以减少不确定性
一些事情看起来似乎不可量化，只是因为人们不知道基本的量化方法而已，
比如用于解决量化问题的多种抽样过程或控制实验。一个反对量化的观点是，量化难题具有独特性，并且以前从未量化过，因此还没有揭示它价值的方法。
持这种反对意见的人无一例外会说，这要求量化的人具有更高的科学素养，而不仅仅了解基本的实证方法就行了。
了解几种已经证明有效的量化方法，有助于我们量化某些最初认为不可量化的事物，举例如下：
进行很小的随机抽样量化 你可以从潜在顾客、员工等很小的样本里获得一些东西，尤其是存在较多不确定性的情况下。
不可能获得所有数据时，可对总体的一个样本进行量化 确定海洋里一种鱼的数量、雨林里一种植物的数量、新产品中不合格的数量，或者对你的信息系统进行未授权的访问但又没有被检测到的次数，都有更聪明和更简单的量化方法。
当存在很多其他变量甚至未知变量时，该如何量化
在宏观经济、竞争对手的失误或者新的定价策略等因素下，我们可以确定一种新的程序是不是销量提高的真正原因。
量化小概率事件的风险 火箭发射失败、另一场“9·11”、另一次新奥尔良的防洪堤溃坝、另一次重大的金融危机发生的概率，都可以通过观测和推理等有价值的方式来预防。
量化客体的偏好和价值取向 通过评估多少人真正付款，我们可以量化艺术、自由时间或减少生活中的风险所带来的价值。
这些量化方法中的绝大多数，仅仅是基本方法的变种。这些基本方法包括几种抽样和控制实验类型，有时也包括从几种问题中选择一个重点来关注。
在商界的某些决策过程中，这些量化方法基本上都被忽略了，或许是因为人们觉得这种科学的量化过程有点过于精细和正式。
如果量化时间不长、准备工作不多，花费也很少，人们一般认为没必要做这些工作，但它们确实会起重大作用。
这里有一个很简单的例子说明任何人都可以通过统计学上的简单计算完成一次快速量化。
假设你考虑为你的业务增加更多的远程办公系统，此时，一个相关因素是每个员工每天花在通信上的平均时间是多少。
你或许会在全公司范围内进行一次正式调查，但那太费时费钱，而且你并不需要太精确的结果。如果你只是随机地挑出5个人，那样是不是更好些？
关于如何随机选择，后面我们还将讨论，现在，你就闭着眼睛从员工名录中挑几个名字吧。然后把这些人叫来，问他们每天用于通信的常规时间是多少。一个人的回答算一个数据，当你统计到5个人时就停止。
现在假设你得到的数值分别是30分钟、60分钟、45分钟、80分钟和60分钟，其中最大值和最小值分别为30和80。因此所有员工用时的中间值，有93.75%的可能在这两个值之间，我把这个方法叫作“5人法则”。
5人法则简单实用，而且在统计学上有着广泛应用，样本数量也比你以前估计的数量要小，但适用范围大，确实算得上一种优良的量化方法。
仅仅5个随机样本就可获得到93.75%的确定性，这看起来似乎是不可能的，但事实就是这样。
该方法之所以有效，是因为它估计的是群体的中间值。所谓“中间值”，就是群体中有一半的值大于它，而另一半值小于它。
