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一、什么是以偏概全 以偏概全，意思是指忽略整体，用片面的观点看待整体问题。 对人类来说，归纳是很重要的，我们不需要看每一个实例来理解一般规律，这对我们很有好处。然而，当我们忘记大数定律，只根据少数的实例来推论时，就会产生一些错误。我们使用少量的实例，并创建一个一般类别，即使我们没有统计上可靠数据，也会匆忙的下结论。 以偏概全相近义的词很多，如：管中窥豹，只见一斑；兼听则明，偏信则暗；一叶障目，不见泰山；只见树木不见森林；井底之蛙；盲人摸象等等。  从统计学上看，以偏概全也可以理解为小数定律，即对小样本或样本容量的不敏感，我们在前面分析大数定律时，有提到过与之相对应的小数定律的解读。 如果我测量了一个人的身高，他正好是178mm，然后告诉你全世界的人都是178mm，你会直觉地意识到这是一个错误。你会说，你不能只测量一个人，就得出这样的结论，你需要测量更多的人，需要一个更大的样本。这个事例虽然很简单，但对我们理解小样本如何误导我们很有帮助。 二、以偏概全的事例 事例一：盲人摸象 从前，有四个盲人很想知道大象是什么样子，可他们看不见，只好用手摸。 胖盲人先摸到了大象的象牙。他就说：“大象就像一个大萝卜。”高个子盲人摸到的是大象的耳朵。“大象明明是一把大蒲扇嘛！”他大叫起来。“大象只是根大柱子。”原来矮个子盲人摸到了大象的腿。而最后一位盲人却嘟嚷：“大象只不过是一根草绳而已。”原来他摸到的是大象的尾巴。  四个盲人争吵不休，都说自己摸到的才是大象真正的样子。 盲人摸象的寓言含义：看事情要全面，整体，不要分割开来，以偏概全。坚信自己的观点很重要，学会听别人的观点，会把事情了解得更全面也很重要。 比如有人说理的时候，为了证明自己的观点，总会说我的朋友怎么怎么样，他这样做都可以，我们先排除他在吹牛、虚构的可能，即便他说的是对的，个别案例也不能代表整体。 在选取样本的时候，如果样本选择太偏，或者太小，结论就会不可靠。 事例二：眼见不一定为实，耳听不一定为真 比如近些年我们听到不少新闻媒体报道，某某明星或者高官，开始特别优秀的人，总认为对方就是励志的存在，每天活得特别认真，家庭事业似乎两手抓，堪称典范。 当我们感恩身边出现这么完美的人时，却突然发现某天新闻报道这个明星出轨了，那个高官因为贪污腐败被判刑了。这些高大上的人物，在我们心中的形象瞬间崩塌了，因为其实对方没有那么完美。  他们贪图暂时利益，贪图个人的享乐，承诺与行动并不能做大完全一致。而我们的信念也随着这种起伏，在不断产生变化。 这就是我们的以偏概全，把对方的优点去不断放大，以此判断对方是个很好很优秀的人。但是同理，当我们又看到对方缺点的时候，也在不断放大，又判断对方不是个好人。但其实对方就是个普通人而已，对方一直没变，变得是我们对他们的认识更全面了，有了更全面的了解后，得出了不同的结论而已。 事例三：样本大小的敏感性 比如国家出台一个养老政策，在对300名老年人进行的民意调查中，70%的老年人支持新政策的实施。如果你，你是否会怎么看? 答案几乎可以肯定，你会选择支持新政策的实施，调查的结果为我们提供了重要的参考。如果我们做进一步的分析，比如这项调查是通过电话对300名老年人进行的，被忽略的细节本身并不重要，他们提供的背景信息很少引起注意。 当然，如果样本是极端的，比如说不是300个老年人，而是调查对象只有6个老年人；或者调查的对象都是那些生活条件比较富足的老年人；在想想全国的贫困地区，农村养老，上千万的不同阶层的老年人；相信你肯定会质疑它这份调查的合理性。除非你完全具备优秀的数学推导能力，否则你会凭直觉判断样本容量。 你可能会对只有6个人的样本做出质疑，但是不一定会对300和3000的样本有所疑问。简而言之，这正是人们对样本容量不够敏感的理解。小的样本和样本的性质也可能造成我们以偏概全的认知，也就是我们常说的小数定律。人类行为本身并不总是理性的，在不确定性情况下，人的思维过程会系统性地偏离理性法则而走捷径，人的思维定势、表象思维、外界环境等因素，会使人出现系统性偏见，采取并不理性的行为 事例四：工作岗位的晋升 如果你在工作中提拔别人或者和同事一起工作，你也要记住这种偏见。假设在工作中的表现是技能和运气的结合，你可以很容易地看到样本量的大小与表现的相关性。 这和其他方法一样，样本越大，不确定性的就越小，你就越有可能做出正确的决定。 一组能力相同的管理人员，在短期内的业绩记录也可能会有相当大的差异。有些会出现在分布的一端，并被视为优秀；有些会在另一端，被认为是业绩差的。  一个经理在一个岗位上工作的时间越长，他观察到的业绩记录和实际能力之间的差异就会越小。工作时间增加了预期的观察样本，减少了预期的抽样误差，从而减少了经理(或中等能力)晋升或离职的变化。 在一群能力各异的管理者中，晋升的速度越快，其合理性就越低。绩效记录是由潜在能力和抽样变化的组合而产生的。有良好记录的管理者比有不良记录的管理者更有可能拥有高的能力，当记录或观察的时间较短时，这种差异的可靠性就会很小。这也是为什么公司重要岗位的晋升，都喜欢用那些比较稳定的老员工，至少保证不会犯重大错误。 三、以偏概全的启示 跳出以偏概全的思维陷阱，是每个人应该终身学习的重要内容。我们要学会从多维度，多视角的方式去看待问题，提高了自己选择和解惑的能力。 以偏概全思维给我们重要的启示就是：不要有局限性的思维。比如你当前的工作性质和你的性格格格不入，你都非常痛苦了，就不要觉得不做这个工作就会失业，可以换个岗位，换个部门，学习一门新技能等到，都可能改变你的现状。 我们的经验并不适用于所有情况，比如使用安卓手机的经验，并不完全适用于苹果手机。习惯性的自我反省，尝试不同的操作和思维模式去体验和思考问题，避免思维上的短视。 以偏概全另外一个相近的词是晕轮效应。晕轮效应是指当我们对某一个人形成好或坏的印象后，便倾向由此以推论这个人是好人还是坏人，晕轮效应也是属于以偏概全的认知错误。 任何时候，多元化思考都是关键，有时候我们要警惕小样本，有时候大样本也不是万能的，事物是变化的，系统在进化，对这些结果的盲目信任也可能给我们带来不好的影响，如：高估风险而错失机会，对趋势的过分自信而遭受重大损失，深信某一种商业模式而投资失败等等。 |
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