1.伯克森悖論的常見形式，就是如果你對兩個特性有一個總體的閾值要求 — 這兩個特性哪怕沒關系，甚至哪怕原本可能還是正相關 — 在你考察的那個范圍內，也能讓你感覺它們有負的相關性。
2.出錯的根本原因都是你統計的數據不夠全面。

統計數據全面化，避免愛屋及烏。

生活中總是愛屋及烏的，從親人到生活，到產品，到服務，無一不是如此，但這并不影響我們的正常生活。但它有一個巨大的缺陷，就是局限了自己的思維，把自己困在這個看不見的圈子里。

做事情做決策，還是要找到一個基本點（第一性原理），劃圈再劃圈。