导图社区 思维现象
这是一篇关于思维现象的思维导图
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思维现象
大数法则与小数定律
大数法则
在大样本中，某事件发生的概率趋于固定值
小数定律
在小样本中，更容易出现极端的概率事件
与偏见产生的关系
由于测试或现实条件的有限，我们极易受小数定律的影响而出现归因偏差、判断失误
很多时候，试验结果的产生只是一个随机现象，但我们总认定其与观测对象有因果关系
对归因过程的启示
关注样本的大小
关注对考察对象的抽样频率
对随机事件的解读
很多时候，我们不能简单局限于归因，更应当关注事件未来的走向
很多事情的发生归根结底或许没有什么投特殊原因，一切只是机缘巧合
随机现象会产生很多序列，故而给人产生该现象并非随机的认知错觉
以圆周率为例，在其不循环的过程中难免会出现片段的有规律的循环
回归效应
回归平均值现象是不含因果关系的随机事件
人们不容易理解回归均值现象，因为人们喜欢有因果关系的解释，而回归均值是一种脱离因果关系的随机现象
系统1忽略回归，主动寻找因果解释
系统2很难区别“因果”、“相关”与“回归”
表现
对惩罚与表扬的误解
误以为惩罚引起表现更好，表扬引起表现更差
原因
将时间上的先后随机波动当成因果
错看天赋与运气
完全根据历史表现来预测未来情况而导致误判
成功=天赋+运气
只考虑相对稳定的天赋能力因素，而未考虑波动性很大的运气成分
相关性与回归性
不同视角的同一概念
只要两个数值之间的相关度不高，就会出现回归平均值的情况
相关系数
相关系数（0~1）是指不同事物之间共同因素的相对比重
当相关系数＝1时，为因果关系；相关系数越小，就越不能说明事物之间的因果性，于是便出现逐渐回归平均值的现象。
结论
相关性不高=回归均值
相关性≠因果性
锚定效应
先入为主
一旦你考虑某个数字是否会成为一个估测问题的可能答案，这个数字就会产生锚定效应
本质就是信息对决策产生的参照作用
产生模式
系统1主导的由启发效应产生的自主显示模式
系统2主导的因调整不足而产生的运行模式偏差
表现形式
对锚定值的调整常常不足——要么过高调增，要么过低削减
暗示也是一种锚定——有选择的寻找相关证据
启发
要形成属于自己的相对合理的初始判断
不能轻易被信息与他人的观点影响
合取谬误
定义
在直接的对比当中，人们一般认为一个联合事件（多个集合的交集）比一个单一事件（单个集合）发生的概率大
对更详尽、更细节的描述作出的大概率发生的判断
本质
混淆了逻辑性、客观性与可能性三者的概念
故事的细节条理更加容易引起系统1的共鸣，且通过细节的描述勾勒，省去了系统2对事件的耗时耗力的分析推理
统计忽视
基础比率
统计学基础比率
一个案例所属的同类群体事实，与单个事件无关
偏爱因果思考的大脑常常无法运用统计学基础比率进行逻辑推理
因果关系基础比率
立足于个别事件的信息，并将该印象运用于判断其他事件
刻板印象
将群体特征迁移运用到个体范畴
一方面提升了判断预测的准确度，但一定程度上导致了误解、思维定式等现象的发生
信念偏执
当得到与自己所持信念相悖的信息时，人们普遍会坚持原有观点，而忽视新的证据
人们往往更愿意接受鲜活的故事案例，而对统计学事实视而不见
相比于从普遍现象中推导特殊性的演绎过程，人们更倾向于选择从特殊现象中得出一般性结论的归纳推理
直觉性统计
为保持情境的连贯性，而错误判断或高估事件之间的因果关系
系统1不善于质疑，它抑制了不明确的信息，不由自主地将信息处理得尽可能连贯。系统2能够提出质疑，然而，保持这种质疑会比不知不觉相信其真实性更加困难。
启示
在信息有限的情况下，提醒自己切莫过度脑补与盲目自信
主动归因倾向
系统1非常擅长一种思维模式——自动且毫不费力地识别事物之间的因果联系，即使有时这种关系根本就不存在，它也会这样认定
我们总会不由自主地为身边的现象、行为出现的原因做出解释，这很大程度上满足了自己自认为很“聪明”的虚荣心
人们很容易在根本没有模式的情况下创建模式
概率忽视
由于可得性偏见而觉得容易想起的事情发生的概率大
只看分子不看分母，过度关注事件可能造成的后果的严重性
效应叠层
三人成虎
由于相对次要事件的媒体报道而引发公众恐慌或者大规模政府行动的现象
特征
持续渲染
夸大表演
吸引眼球
类似于蝴蝶效应
