墨菲定律的一种表述是：如果一片面包的一面涂上果酱，那么一不小心掉到地上的时候，常常是涂果酱的那面着地。以此形容，有可能出现的坏结果的事，出现坏的结果的几率更高。

先从面包掉地这件事说起。这句话看上去很神奇，因为如果忽略掉果酱对面包重量的影响，哪一面着地实际上的几率应该都是一样的。但这句话似乎的确能够在我们的生活中印证，例如不小心掉了涂了奶油的蛋糕、热腾腾的馅饼等。如此一来，虽然解释不通，但似乎真的是符合了墨菲定律。

其实如果仔细分析，会发现面包掉地时果酱那面着地并不是那么神奇，我们可以对此现象有着多种解释：

1. 从心理上说，人们对坏的事情的记忆深刻程度常常高于好的事情。因为大多数人总是害怕损失，所以当有坏事发生时，通常更加印象深刻。例如当张三面包掉地之后，如果果酱那面着地，那么他就可能要清洗地毯，忙弄半天，以至于隔了几天还能想起这事；如果是没涂果酱那面着地，他可能顶多想，幸好没弄脏地毯，然后就忘了这事了。那么张三某天开始回想面包着地这件事时，会发现真的好像是果酱那面着地的次数比较多。但实际上，这是可能由于记忆出了问题，造成统计样本缺失。

2. 另外一种解释是概念的混淆。虽然我们讨论的是果酱那面着地，但我们印象中更深刻的很可能是果酱被粘到地面上。由于面包掉地很可能弹起来翻面，厚实的蛋糕很可能在地面滚动，馅饼很可能对折，所以果酱粘到地面上的几率一定更高。也就是说，这可能是统计样本的归类错误。

3. 最为实际的解释是物理原则。一般当人们吃面包、蛋糕或馅饼等食物时，通常是把果酱、奶油或馅料等面朝上。当不小心掉地时，并不像做实验一样小心翼翼地让面包等食物垂直自由落体，而通常是带着一个翻转。考虑到人们通常是坐着或站着吃面包等食物，那么在这个高度上，原来朝上的一面着地的几率会更高。（有兴趣可以自己做一些实验）

也就是说，面包总是涂果酱的那面着地，实际上并不能验证墨菲定律。

其实墨菲定律也没有那么神奇。下面我们也可以一一解释墨菲定律的主要内容（取自百度百科）：

一、任何事都没有表面看起来那么简单；

1. 首先这是由于可能性是无限的，但我们的经验、知识和想象力是有限的。当我们去思考一个问题时，我们只能从我们已掌握的经验和知识出发，总有事情发展的可能性是超出我们能够想象的范围。例如庞贝古城的管理者再远见卓识，也没有想象到火山喷发的惨剧会发生。

2. 另一个问题是工程性。所有的工程都是为了某个目的而将事物简化，由此带来了工程的适用范围。例如所有应用软件开发的一个基础是：操作系统是总是可靠的。但如果该应用软件被安装在了一个不可靠的操作系统上，那么常常会发生开发者所不能想到的错误。

二、所有的事都会比你预计的时间长；

1. 这实际上是第一条的推论。因为我们总是根据已知的经验和知识进行预计，而我们的经验和知识总是不充分的，所以实际上我们为事情的准备总是不足的。其结果就是如果不预先留有余地的话，我们所预计的时间通常会少于实际的时间。但这句话是有语病的，因为很明显，每个人都经历过比预计时间短的事情。不过换句话说，所有比预计时间短的事情，实际上我们都已经为了事情没有顺利进行而留足了余地。

三、会出错的事总会出错；

1. 从统计学意义上说，这句话是正确的。当样本数量足够大时，任何小概率的事件都会发生。但一般应用中，并不存在足够大的样本。导致了这句话并不那么正确。例如核弹可能会因为保养不当而自爆，但目前这个错误并没有发生。所以这里存在样本数量不足的问题。

2. 但换句话说，如果扩大采样范围，这句话又可以当成是正确的。例如将核弹的概念扩展为武器，那么这样的错误不知道已经发生过多少次了。

四、如果你担心某种情况发生，那么它就更有可能发生。

1. 同面包掉地的解释。由于记忆问题导致统计样本缺失。

2. 同面包掉地的解释。由于混淆了情况和结果的概念，导致统计样本归类错误。

3. 还有一种解释是对墨菲定理第一条的解释的反向推理。当我们担心某种情况发生时，我们实际上是在担心该情况发生的前置条件的出现几率。然而我们仅能够通过有限的经验和知识推理出这些条件，但触发该情况的可能性也许是无限的。由此该情况可能发生的几率总是比我们预计的要多。

4. 此外，我们还可能会下意思地低估错误发生的几率。例如对于一个系统有10个部件，每个部件出错的几率为0.1%，任何一个部件出错将导致系统出错。我们很可能会下意识地认为该系统出错几率要远小于1%（10*0.1%），因为从经验上说，有2个出错几率为50%的部件的系统，其出错几率远小于100%。但实际上可以算出，该系统出错几率的确接近1%（1-(1-0.1%)^10≈0.9955%）。

由此我们已经能够解释为什么面包总是涂果酱的那面着地，以及墨菲定律的确有其道理。当然这只是个人的思考结果，至于实际上正确与否就是另外一回事了。