第16章 因果关系比统计学信息更具说服力
我们来看一个案例：
一辆出租车在夜晚肇事后逃逸。
这座城市有两家出租车公司，其中一家公司的出租车是绿色的，另一家是蓝色的。
你知道以下数据：
- 这座城市85%的出租车是绿色的，15%是蓝色的。
- 一位目击证人辨认出那辆肇事出租车是蓝色的。当晚，警察在出事地点对证人的证词进行了测试，得出的结论是：目击者在当时能够正确辨认出这两种颜色的概率是80%，错误的概率是20%。
这场事故的出租车是蓝色而不是绿色的概率是多少?
我们应该使用贝叶斯定理来做，得出正确答案是41%。但是大部分人会忽略基础比率，只考虑目击者的因素。因此，最普遍的答案是80%。
下面来看另一种表述方式：
你得到的数据如下：
- 两家公司拥有数量相同的出租车，但是在出租车造成的事故中，绿色出租车占85%。
- 关于目击证人的信息与上例相同。
同一问题的两种表述从数学角度来看并没有区别，但从心理学角度来看则有很大不同。
- 第一个表述，蓝色出租车的基础比率是关于这座城市出租车的统计学事实。也就是“统计学基础比率”；
- 第二个表述，开绿色出租车的司机比开蓝色出租车的司机肇事率高5倍。于是你会马上得出结论：开绿色出租车的司机是一群莽撞的疯子！这样就很容易形成思维定式，就容易得出因果关系，因为莽撞是使出租车司机与肇事逃逸产生因果联系的相关事实。这就是“因果关系基础比率”。
对两种基础比率，人们往往会区别对待：
- 统计学基础比率普遍受到轻视，当人们手头有与该事件相关的具体信息时，有时还会完全忽略这一比率。
- 因果关系基础比率被视为个别事件的信息，人们很容易将这一比率与其他具体事件的信息结合起来考虑问题。
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