写在前面：

连岳推荐，略长，前后看了大概一个月的时间。相对于之前对心理学的认知，感觉这本书更像是数学定理和物理知识的普及。例如概率论、物理的相对性等

语言虽然通俗简单，但是多个章节作者体现的主旨，却并未有很强的连接，个别章节感觉在讲废话。

1. 指责望远镜的说法：人的脑袋上有七个窗口：两个鼻孔、两只耳朵、两只眼睛和一张嘴；因此在天界有两颗吉星，两颗灾星，两颗发光星（指日月），以及性状不明但无关紧要的水星。从这点和其它无数相似的自然现象诸如七种金属等中，我们就可以归纳出行星必然是七个······除此之外，犹太人和其他古老的民族，都讲一周分为七天，并以七大行星来命名；如果我们现在增加了行星的数目，将导致整个系统的崩溃·····进一步来说，卫星用肉眼无法看到，因此对于地球没有影响，既然没有用处，也就不存在。

非常搞笑，但是看似却很有道理有没有！多少人会盲从，多少人会认同？就像传销组织把每一个地方的标志建筑都和自己创造的传销理念结合起来，什么一带三个，什么政府门口的雕塑，什么建筑的形状等等。这种胡扯的现象从古代到现在一直在流行，可悲的是，古代人读书少，盲从多但是现在的人都有网，都有书，还能让这些骗子有机可乘，真是可悲可叹。

2. 科学通过以下方式得以进步：提出理论解释世界中的特定现象，根据这些理论作出预测，实证地检验这些假设，基于检验的结果对理论进行修正。通常次序为：理论-预测-检验-修正。好的理论做出的预测总是会显示自己是可证伪的。坏的理论不会以这种方式把自己置于危险的境地，它们做出的预测是此次笼统，以至于总会被证明是正确的（例如，下一个来敲门的人会是100岁以下），或者，这些预测会采用一种能免于被证伪的措辞方式。事实上，当一种理论被置于『不可被证伪』的保护下，那么可以说它已经不再是科学了。

像硅谷里的bata做出来之后发给别人去使用，发现bug等，再修正。而传销的思想是不敢发送给大家，让大家去检验的，因为连自己都知道，他们的结论都是建立在谎言之上，根本经不起推敲的。

3. 孩子会给父母带来幸福。如果我们考虑退休后孩子会带来的好处，这个陈述在一定程度上可能是对的。人们回首往昔时，的确会发现孩子带来的幸福。问题在于，人们常常混淆回忆的观点和对真实事件的体验。从有孩子的例子来看，两个观点是十分不同的。在年老时，觉得有个孩子确实令人开心。但是，就连续性，继时性的快乐（与追溯性的回忆相反）来说，孩子实际让人的快乐减少。现在有一系列文献采用所谓『经验取样法』观察人们在不同时刻的幸福程度，研究发现了一系列的趋势，例如结婚后会增加幸福感。同时还发现，父母的幸福感会随着第一个孩子的降生降低。当第一个孩子成年时，只有程度回弹一些，但随后又降低得更多。只有当最小的孩子离家自立后，婚姻幸福感回归到没有孩子时的水平。

4. 实际研究表明，当对一个多选题的答案有怀疑时，学生最好改变他们最初的选择（Kruger etal. 2005; Liliebfeld, Lynn, Ruscio, &Beyerstein）

人们总喜欢对概率性的事情找固定模式，比如三短一长选最短、层次不齐选B、选择题选了之后就不要再改。虽然没有一个具有科学性，但是大部分人已经遵守着，甚至老师。

5. 在科学上，犯错并不是罪过。哲学家丹尼尔·丹尼特（Daniel Dannett 1955）曾经说，科学的本质就是『在公众面前犯错——在众目睽睽下犯错，以期他人能够帮助其修正这些错误』

生活中，犯错也不是罪过。很多人不愿意承认自己错，自大，自负，要面子？

6. 早于达尔文数百年前，亚里士多德曾经说过：『受过教育的标志是可以去思考一种思想，而不去接受它』

看书也是如此，我们阅读这么多书，并不是为了接收里面所有的思想，而是选择我们认同的，理解的去接受。现时不懂的可以以后再看，不接受的也可以保留待定。而且人的心态、思想在不同的年纪可能会发生翻天覆地的变化，所以不要觉得一本书可以让你终生受益。大学的时候读羊皮卷，觉得每天那样做一定会成功，读不抱怨的世界，其实书的质量并不高。

7. 实际上，直到近一百多年，医学才发展出较多具有确凿疗效证据的治疗方法，因此有人曾经这样说：本世纪以前，整个医学史只能说是安慰剂效应的历史罢了。（Postman, 1988, P96）安慰剂效应会受到情景预期的调节。研究者证明（Waber, Shiv, Carmon,& Ariely 2008），价格较贵的安慰剂比价格便宜的安慰剂更能缓解痛苦！

8. 一个朋友开车20公里载你去机场，因为你要乘飞机做一次750公里的旅行。分别的时候，你的朋友很可能会说：一路平安，这个临别赠言其实是充满伤感的讽刺意味的，因为你的朋友在回家的20公里路上死于车祸的风险，要比你飞行750公里的风险高出3倍。这就是鲜活性问题，它解释了A对B的安全祝福存在着明显的不合理性，因为恰恰是A正处在更大的风险之中。（Sivak & Flannagan, 2003）

9. 两个变量之间仅仅存在相关，并不能保证一个变量的变化就会导致另一个的变化，关键就在于相关并不意味着因果关系。

在健身领域也有很多未经证实的世俗信念。有很多运动员和健身爱好者认为在运动开始前进行拉伸能够防止运动中受伤。但是证据显示的并不是那样。（Bernstein, 2009）

这个有点好奇，可以再找资料考证。从小学上体育课运动前都要进行热身拉伸了，直到今天第一次听说这样的概念并未经过证实。

10. 有趣的例子：如果在每1000人中有1人携带艾滋病病毒（HIV），再假设有一种检查可以百分百地诊断出真正携带该病毒的人，最后，假设这个检查有5%的阳性误诊率，也就是说，这项检查在没有携带HIV的人中，也会错误地检测出有5%的人是病毒携带者。假设我们随便找一个人来进行这项检查，结果呈阳性反映，表明此人为HIV携带者。假定我们不知道这个人的患病史，那么他真的是HIV携带者的几率是多少呢？

普遍的回答是95%，正确的答案是约2%，医生们过分高估了阳性结果表示患病的概率，因为他们一方面过分重视个案的信息，另一方面又忽视了基础比率信息，从而过高地估计了阳性检测结果所真正代表的患病概率。稍稍进行逻辑推理就可以说明基础比率对概念的重要作用。1000个人当中只有1人是真正的HIV阳性者。如果另外999人（不患病）也进行了此项检查，由于这一检查有5%的虚报率，他们当中将有接近50人（999乘以0.05）会被检查出携带这种病毒。

11. 有趣的例子：一个小镇里有大小两所医院。在大医院里，每天大约有45个婴儿出生；在小医院里，每天大约有15个婴儿出生。如你所知，大约有50%的婴儿是男孩，但具体的百分比每天都不一样，有时候高于50%，有时候低于50%。每一所医院都记录了一年内出生的男婴比例高于60%的天数。你认为哪一所医院记录的天数多? A, 大医院 B，小医院 C，基本一样

正确答案是小医院。答错是由于人们没有认识到样本大小在这个问题中的重要性。当其它因素保持不变时，较大的样本总是能够更精确地估计出总体的真正数值。也就是说，在任何一个指定的日子，大医院由于具有较大的样本，男婴出生的概率更趋近于50%。相反，小的样本总是倾向于会有更多的天数记录了与总体平均值相矛盾的男婴比率（60%,40%,80%等）

12. 人们倾向于在所有的地方看到固定模式。双盲约会最重促成了婚姻；取消约谈而丢了工作；误了班车而遇到高中老同学，等等，认为生活中每一件偶然的小事都需要精细的解释，这种思维固然不对。但是，当偶然事件确实会产生重要的后果时，人们不免要建构一些复杂的理论去解释它们。

比如我正在想着某人，某人就打电话给我，这仅仅是概率，而不是心有灵犀。

13.懂得在什么时候避免对纯粹随机因素导致的事件编造复杂的解释，这是具有实际作用的。认知心里学家卡尼曼描述了在Yom Kipper战争中以色列空军打交道的实力。两个飞行队出发并返航，一列损失了四架飞机，另一队则没有损失。军方希望卡尼慢调查一下，之所以有这样的差异是否有特别的因素在起作用。卡尼慢并没有去做调查，但是卡尼慢知道，以这样的小样本，任何找到的因素都有可能是虚假的——不过是纯粹的偶然性波动的结果而已。他们没有去做调查，而是去告诉以色列空军不要浪费时间：我推论，运气是最可能的答案，对不显见原因的随机搜索其希望是渺茫的，同时遭遇损失的中队飞行员也不必因为觉得自己和战友有错而背上额外的负担。

很多老板会希望每一件小事都要写出一个具体原因，而且不能是因为概率。

14. 对个人知识的过分自信以及对统计信息的忽视会破坏『系安全带驾驶』的交通安全推广活动的效果。因为人们总是认为：我和别人不一样，我驾车很安全。问题是，大多数人都认为”自己的技术比一般驾车者高明”——这显然是很荒谬的。

几乎所有的女生都认为自己的长相，中等偏上；几乎所有的男生都认为自己尺寸比一般人长；那一般在哪里？