（32）2019年第26周.這才是心理學.偶然性在心理學中扮演的角色

2019年6月27日 22:53

寫在前面：這是個人每周讀一章活動的第32次打卡，2019年第26周。我決定每周讀一章書，堅持十年以上。

本周學習的書目是《這才是心理學》，本章題目為《第11章偶然性在心理學中扮演的角色》。

01 大腦有試圖解釋偶然性事件的傾向

我們大腦的進化始終以這樣一種方式，就是讓我們能夠不懈地尋求世界中的各種模式。我們尋求身邊事物的關系、解釋及其背后的意義。埃里克·瓦戈（Eric Wargo, 2008）在美國《心理協會觀察者》（APS Observer）上寫道：“腦可以被描述為一個‘無由來的關聯性器官’——貪得無厭的意義制造者。”
世界上的許多事件不能以系統性的因素來完全解釋清楚，至少現在還不能。然而，當一個特定的現象沒有現成的系統解釋的時候，我們頭腦中的概念尋求“設備”往往仍在隆隆運轉，試圖將無意義的理論強加于原本隨機的數據。

例子：心理學家曾對此現象進行了實驗研究。在一個實驗情境中，要求被試觀察一系列在多個維度上有所區別的刺激物，并告訴他們其中的一些刺激物屬于一類，而其他的則屬于另一類，被試的任務是去判斷每一個刺激物屬于這兩類中的哪一類。實際上，刺激物是研究者隨機歸類的，因此除了隨機性，并沒有任何其他規律。但是，被試很少敢做隨機猜測。相反，他們通常會煞費苦心地編織出一套理論來解釋刺激是如何分配的。

02 股票市場價格的波動大多只是隨機波動而已

金融分析師通常會對股票市場價格的每一次小的波動都編造出精細的解釋，而實際上這種變化大多只是隨機波動而已（Kahneman, 2011; Taleb, 2007）。我們每晚應該在電視上聽到的是“由于存在交互作用的系統的隨機波動，道瓊斯今日平均上漲27個百分點”。但你永遠聽不到這種頭條，因為金融分析師會暗示他們能夠解釋一切——交易行為的每一次小的波動。他們不斷地對客戶暗示他們可以（也許他們也相信自己可以）“征服市場”，即使當大量的證據表明他們中的大部分其實是做不到這一點的。

例子：過去幾十年中，如果你購買了標準普爾指數中的所有500種股票，然后放著不去管它（我們稱之為“傻子策略”的辦法——去買一種依照這一指數的互惠基金），那么今天你獲得的回報會比2/3的華爾街股票經紀人為他們的顧客所賺得還要高，你的成績也會打敗80%訂閱費已經漲至每年1000美元的財經通訊雜志。

03 錯覺相關

人們有解釋偶然事件的傾向，這一現象在心理學的研究中稱為錯覺相關。當人們相信兩個事件在通常情況下應該同時發生時，就會認為自己頻繁地看到了同時發生的現象，甚至當這兩個事件的同時出現是隨機的，并不比任何其他兩個事件同時發生的頻率更高時也是如此。
許多有控制的研究都證明，當人們頭腦中已經預設了兩個變量相互關聯的想法時，他們甚至能夠在兩個變量根本毫無關系的數據中發現聯系。

例子：許多從事心理治療工作的人一直都對羅夏墨跡測驗的效度深信不疑。這個著名的墨跡測驗要求被試對一張白紙上的墨跡作出反應。因為這一墨跡缺乏結構，所以其理論是人們會以自己對模糊情境的典型反應來對這些墨跡作出反應，從而揭示其“潛藏的”心理特質。這種測驗也被稱為投射測驗，因為它假定被試會將他們潛意識的內心活動和感受投射到墨跡上。然而，問題是沒有任何證據表明當羅夏測驗作為一個投射測驗而使用時，提供了任何額外的診斷價值。對羅夏測驗的信心是源自于錯覺相關現象。臨床心理醫生從病人的反應模式中看到了關聯，是因為他們相信本來就有這種關聯，而不是真的從反應模式中觀察到了什么關聯。

04 控制錯覺

試圖去解釋偶然事件的傾向可能源于我們深切地渴望相信自己是可以控制這些事件的。心理學家已經對所謂“控制錯覺”（illusion of control）現象進行了研究，這一現象指的是人們有一種傾向，愿意相信個人能力可以影響偶然事件的結果。

例子：這一錯覺廣泛存在的證據來自于美國各州彩票發行的經驗。這些州充斥著教人們如何“征服”彩票的偽科學書籍。這類書之所以暢銷，是因為人們不懂得隨機性的含義。事實上，自從20世紀70年代中期新澤西州引入了參與式彩票售賣之后，美國各州才爆發購買彩票的熱潮。所謂參與式就是讓購買者可以自行刮獎或自行挑選號碼。而這類參與性博彩正是利用了當時蘭格研究的控制錯覺現象：人們錯誤地相信他們的參與行為能夠決定隨機事件。這種錯覺在某些喜歡賭博的人身上非常強烈，他們愿意花1495美元學習被認為能夠幫助他們控制擲骰子結果的所謂“特殊課程”。這樣的“課程”當然是徹頭徹尾的騙局。

05 公平世界假設

有一些心理學家研究了一個現象，該現象被稱為“公平世界假設”。它是指人們傾向于相信自己是生活在一個公平的世界里，在這里，每個人都得到他們應得的東西。研究者發現了一些實驗證據，證明了公平世界中存在一種“罪有應得”的信念：人們會鄙視那些偶然不幸的受害者。為偶然事件尋求解釋的傾向導致了這一現象。人們很難相信一個完美無瑕的或是道德修養高的人會因為偶然事件而遭遇不測。固然我們想要相信“好人有好報、惡人有惡報”，但是偶然性是不偏不倚的，它以完全不同的方式運行：好事壞事都以相同的概率發生在不同人身上，它不會對“好人”有所眷顧。

『何遠舟的得到』：「所以，做一個好人，也要學會概率，學會避開風險。做危險的事情，是有同樣的危險呢！」

06 巧合并不需要特別的解釋

為純粹偶然的事件尋求解釋的這種傾向，也導致我們對許多巧合事件的性質產生誤解。許多人認為巧合需要特別的解釋，他們不理解巧合的發生并不需要偶然性之外的因素，巧合并不需要特別的解釋。

例子：下面講的這個故事你一定已經聽過無數次了：“那天我正坐在那兒尋思，我好久沒給得克薩斯州的老比爾叔叔打電話了，緊接著電話鈴就響了，你猜怎么著！正是我那老比爾叔叔打來的。這種心靈感應的背后肯定有點兒什么原因！”這就是一個典型的為巧合事件編造解釋的例子。每天，我們大多數人都可能想到很多或遠或近的人，這些人在我們想起他們時，有多少人可能會打電話來呢？幾乎沒有可能。這樣一年之內，我們可能想過數百個不曾打來電話的人。最終，在經歷數百次這種我們不曾意識到的“錯誤嘗試”之后，某個人在我們想他/她的時候正準備給我們打電話。這種事情難得一見，但難得一見的事情也會發生——純粹是偶然。其他解釋都是畫蛇添足。

07 罕見偶合是會偶然發生的

心理學家大衛·馬科斯（David Marks, 2001）建議大家今后用“罕見偶合”（oddmatch）這個比較中性的名詞來形容令我們感到驚異的兩個事件的同時出現。”
概率法則確保了隨著事件發生次數的增加，一些罕見偶合出現的可能性會變得很大。這一定律不僅允許罕見偶合出現，而且從長遠來看幾乎保證了它的出現。

例子：

1. 請看馬科斯（Marks, 2001）的例子，如果一次擲5枚硬幣，結果它們都是正面朝上，你將認為這是一個幾率偶合，一件不太可能的事情。是的，它發生的概率是1/32或0.03。但是如果你將這5枚硬幣擲100次，再問，在這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, 就是說，100次中，這一罕見偶合是極有可能發生的。簡而言之，基本上你能想到的所有罕見偶合都會出現，只要你等待的時間足夠長。
2. 1913年秋天，蒙特卡洛賭場的一盤幸運輪中，黑色連續出現了26次！

08 卡尼曼不調查小樣本

懂得在什么時候避免對純粹隨機因素導致的事件編造復雜的解釋，這是具有實際作用的。認知心理學家卡尼曼描述了在Yom Kipper戰爭中以色列空軍打交道的事例。兩個飛行中隊出發并返航，一隊損失了四架飛機，另一隊則沒有損失。軍方希望卡尼曼調查一下，之所以有這樣的差異是否有特別的因素在起作用。卡尼曼并沒有去做調查，但是卡尼曼知道，以這樣的小樣本，任何找到的因素都有可能是虛假的——不過是純粹的偶然性波動的結果而已。他沒有去做調查，而是運用本章所談到的理念去告訴以色列空軍不要浪費時間：“我推論，運氣是最可能的答案，對不顯見原因的隨機搜索其希望是渺茫的，同時遭遇損失的中隊飛行員也不必因為覺得自己和戰友有錯而背上額外的負擔。”

『何遠舟的得到』：「厲害，如果我被這么要求，說不定會得出一堆結論呢！」

09 著名的“生日問題”

心理學家、統計學家以及其他科學家都指出，許多罕見偶合實際上并沒有人們通常認為的那么“罕見”。著名的“生日問題”是最好的例子。

例子：

1. 在一個23人的班級里，有兩個人生日是同一天的概率是多少？大多數人會認為非常低。而實際上，23人的班級中，兩人同一天過生日的可能性大于50%。而在35人的班級，可能性就更大了（概率大于0.80; 見Martin, 1998）。
2. 因此，美國歷史上有43位總統，詹姆斯·波爾克和沃倫·哈丁兩位在同一天出生（11月2日）也就不足為奇了。同樣地，有38位總統都已過世，其中米勒德·菲爾莫爾和威廉·塔夫脫死于同一天（3月8日）也不應令人感到驚訝，甚至還有另外3位總統——約翰·亞當斯、托馬斯·杰菲遜、詹姆斯·門羅——都死于同一天，而這一天竟然是7月4日，美國獨立日！后面這個神奇嗎？不過是概率使然罷了。

10 接受錯誤以減少錯誤

在某個領域中，承認偶然因素的作用意味著研究者必須接受這樣一個事實，即我們的預測不可能百分之百準確，預測中總是會犯一些錯誤。但有趣的是，承認我們的預測達不到百分之百的準確度，實際上反而有助于我們提高整體預測的精確性。這聽起來好像有點兒矛盾，但是事實確是如此：為了減少錯誤，就必須接受錯誤（Einhorn, 1986）。

例子：“我們必須接受錯誤以減少錯誤”這一概念可以通過一個在認知心理學實驗室里研究了數十年的、非常簡單的實驗任務來證明。這個實驗任務是這樣的：被試坐在兩盞燈（一紅一藍）前，實驗者要求他們去預測每次測試時哪一盞燈會亮，被試要參與很多輪這樣的測試，并按準確率給予一定的報酬。實際上，所有的測試都是在70%的次數亮紅燈、30%的次數亮藍燈的條件下進行的，兩種燈以隨機順序出現。實驗過程中，被試很快就感到紅燈亮的次數比較多，因此也就在更多的測試中預測紅燈會亮。事實上，他們確實在大約70%的測試中預測紅燈會亮。然而，正如前面所討論的，被試在實驗過程中逐漸發現并相信燈亮是有一定模式的，但卻從沒想過序列是隨機的。為了要使他們的預測百發百中，他們在紅燈與藍燈之間換來換去，保持70%的次數預測紅燈會亮，30%預測藍燈會亮。被試極少意識到，盡管藍燈亮的概率為30%，如果他們停止在紅燈和藍燈之間換來換去，他們的預測會更好一些！為什么會是這樣的呢？
讓我們想想這一情境背后的邏輯。在以70∶30的比例隨機點亮紅燈或藍燈的情況下，如果被試在70%的測試中預測紅燈會亮，30%的測試中預測藍燈會亮，他的準確率會是多少呢？我們將用實驗中間部分的100個測試來計算——因為那時被試已經注意到紅燈亮的次數比藍燈多，從而開始在70%的測試中預測紅燈會亮了。在100次測試中有70次紅燈亮了，所以被試在這70次中有70%的正確率（因為被試在70%的測試中預測紅燈會亮），也就是說，被試在70次中有49次正確的預測；100次測試中有30次藍燈亮了，被試在這30次中有30%的正確率（因為被試在30%的測試中預測藍燈會亮），也就是說，被試在30次中有9次正確的預測。因而，在100次測試中會有70次正確的預測。雖然在藍燈亮的30次測試里，被試將沒有一次正確的預測，但是總準確率仍然高達70%——比在紅燈與藍燈之間來回變換以追求“百發百中”的58%的準確率要高12個百分點！
最優策略也意味頗多——每次藍燈亮起你都錯了。而且，由于藍燈總會亮若干次，永不押藍燈似乎也不對，但這卻是正確的概率思維所需要的，它要求接受在藍燈上所犯的錯誤，以換得每次都押紅燈之后整體命中率的提高。以一定的精度預測人類的行為時，有時也需要接受錯誤以減少錯誤，也就是說，在依靠一般性的原則來做出比較準確的預測的同時，也要承認我們不可能在每件具體事情上都對。

『何遠舟的得到』：「看似簡單，看似笨拙，卻是最好的辦法。《窮查理寶典》中講到的“泰德·威廉姆斯的77格擊球區”，其實就是使用的這個辦法吧！」

11 事與愿違的健康建議

2003年美國食品和藥品管理局舉行健康咨詢會給出一條健康建議，警告說流行的抗抑郁藥和青少年自殺之間存在潛在關聯。很多醫生擔心，在統計基礎上，這一警告會導致更多自殺事件。他們擔心因藥物引發自殺的青少年會減少，但會有更多的青少年死于猶豫是否開藥。事實上，這也真的發生了。用這些藥物治療給孩子們帶來暫時的風險，但不治療抑郁情況會更嚴重。多數醫生認為，這一警告付出的人命代價比拯救的多（Dokoupil, 2007）。
在醫學治療中，“安全比遺憾更好”忽略了與之對等的另一半。他將我們的注意焦點放在了那些可能被治療傷害的人身上，但是完全忽略那些因接受不到治療而受到傷害的人。

12 統計預測優于臨床預測

在心理學的許多分支領域，如認知心理學、發展心理學、組織心理學、人格心理學與社會心理學中，其知識都是通過統計預測來表述的。相反，一些臨床心理從業者則聲稱他們可以超越群體預測，對特定個體作出百分之百準確的預測，這種預測被稱為臨床預測或個案預測。
臨床預測似乎可以視為對統計預測的有益補充，但問題是臨床預測并不準確。
如果證明臨床預測是有效的，那么一個臨床醫生與他的病人接觸的經驗以及有效運用病人所提供的信息，應該使他能夠提出比較好的預測。這個預測一定能勝過對病人信息進行編碼，然后輸入能夠對量化數據加工的統計程序所得到的預測結果。總之，有人主張說，臨床心理從業者的經驗使得他們能夠超越尚未由研究揭示的關系。“臨床預測是有效的”這一觀點很容易驗證，不幸的是，經過檢驗，這一觀點被證明是錯誤的。

例子：對臨床預測與統計預測的比較研究所得到的結果始終是一致的。自從保羅·米爾（Paul Meehl）的經典著作《臨床預測與統計預測》（Clinical Versus Statistical Prediction）于1954年出版以來，60年間有超過100個研究表明，在幾乎每一個曾經驗證過的臨床預測領域（精神治療的效果、假釋行為、大學生畢業比例、電擊治療的反應、累犯問題、精神病住院治療期的長短，等等），統計預測都優于臨床預測。

13 統計預測vs臨床預測

1. 統計預測vs臨床預測
   在多個臨床領域中，研究者給臨床心理醫生一份病人的信息，讓其預測這個病人的行為。與此同時，他們也把同樣的信息加以量化，用一個統計方程加以分析，這一方程是以先前研究發現的統計關系為基礎編制的。結果都是統計方程大獲全勝。這就表明，統計預測比臨床預測更為準確。事實上，即使是在臨床心理醫生可以獲得比統計方法更多的資料的情況下，后者仍然比前者的預測更準確。

2. 統計預測vs統計+臨床預測
   在檢驗臨床－統計預測的研究文獻中，還包含這么一種方法，那就是給臨床心理醫生由統計方程得來的預測結果，讓其根據自己與病人接觸的經驗來對這一預測作出調整。結果，臨床醫生對統計預測作出調整后，預測的準確度非但沒有增加，反而降低了（見Dawes, 1994）。
   在上述研究中，臨床心理醫生相信，他們的經驗應該可以提供給自己一些“洞察力”，從而得以作出比定量數據更好的預測。實際上，這些“洞察力”根本不存在，他們的預測比依賴公開的統計信息所作出的預測要差。最后需要指出的是，統計預測的優越性并不局限于心理學，它業已擴展到了許多其他臨床科學中——例如，醫學（Groopman, 2007）、金融服務（Bogel, 2010; Kahneman, 2011）以及體育訓練（Moskowitz & Wertheim, 2011）。

『何遠舟的得到』：「反直覺，但結果就是這樣。“泰德·威廉姆斯的77格擊球區”方法威力得到再次證明。」

14 “統計數據不適用于單一個案”謬誤

“統計數據不適用于單一個案”這一同樣的謬誤，是導致賭徒積習難改的重要因素。

例子：

1. 瓦格納（1988）在他的賭博行為研究中總結道：從我們和賭徒的討論中可以非常清楚地看出，賭徒大體上都能意識到賭博造成的不良后果。他們也知道最終輸的會比贏的多，而且在未來也是如此。但他們卻不能把這些統計性的思路應用到下一局、下一小時或下一個晚上。豐富的直覺經驗還是讓他們覺得，統計學在下一局或下一小時里派不上用場，他們相信自己能夠預測下一局的結果。
2. 瓦格納和科侖論證了對個人知識的過分自信以及對統計信息的忽視會破壞“系安全帶駕車”的交通安全推廣活動的效果。因為人們總是認為：“我和別人不一樣，我駕車很安全”。問題是，大多數人都認為“自己的技術比一般駕車者高明”——這顯然是很荒謬的。

15 統計方法比“教練的判斷”更有優越性

另一個統計預測經常打敗臨床預測的地方是體育領域。許多人在2011年觀看了改編自邁克爾·劉易斯（Michael Lewis）原著的電影《點球成金》（Moneyball）。故事講述了奧克蘭競技隊經理比利·賓（Billy Beane）的故事，賓否決了他的球探的“臨床”判斷（過于依賴可見的身體條件），依靠球員過往表現的統計資料去評估準備招入的球員。他的球隊表現得物超所值，他從棒球統計學家那里借鑒來的精算法隨后被許多團隊復制。在其他運動領域，統計方法比“教練的判斷”更有優越性。

這是尾巴。

PS：陽志平老師說：在任何時候，精讀一章錯不了，它是一種性價比極高，并且容易堅持十年以上的方法。我準備通過每周讀一章書的最小行動，降低認知負荷，提高學習效率，日拱一卒向前進。以十年時間尺度自我修煉，努力讓自己的人生變得豐盈而有趣。

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