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如果你看到別人吃某種食物后，不舒服，或在某種動物周圍做了某些事情后受傷，就不會做同樣的事。不幸的是，這種“走捷徑”的思維不一定能得到正確結論。這些案例代表什么？也許你會說“因果謬誤”。不對，我把它稱為軼事證據（anecdotal evidence）。什么意思呢？按照定義，以非正式手段，收集的源于私下傳聞的證據，進行概括歸納，用在工作中。就像，有些案例以八卦、假新聞被人一傳再傳，造成三人成虎，讓人聽久便信以為真。遇到奇妙經歷，我們更有可能撰寫離奇怪異的評論，結果，從軼事中吸取的經驗是，這種單一事件有可能會發(fā)生。你聽到“有人抽煙沒得肺癌”，只能證明，你不抽煙的話，不能保證一定會得肺癌；僅依靠這則軼事，你并無法知曉普通吸煙者患肺癌的概率，或吸煙者患肺癌概率的可能性，比不抽煙者大多少。統(tǒng)計學家用“相關性不代表因果性”（correlation does not imply causation）描述過這種謬論，當出現軼事時，人們會忽略某個混淆因素。“混淆因素”指，并非顯而易見的第三方因素，該因素既會影響“假定的原因”，也會影響觀察者的效應，從而造成人們無法得到正確結論。人們在季節(jié)交替接種疫苗，就很容易把感冒和流感混淆；其實，不論是否接種，這段時期都容易得病。其他情況下，相關性可能隨機出現，如今互聯網發(fā)達，各種信息之間的相關性比任何時候容易，當中必然出現諸多虛假信息。有本書叫《虛假相關》(Spurious Correlations)，指兩個沒有因果關系的事件，可能基于其他沒有見過的干擾因素，讓人猜想“兩件事有所聯系”，然而，這種聯系并不能通過精細的分析得到結論。作者泰勒·維根(Tyler Vigen)展示了一些可笑的案例。勞倫上高中時，有一回覺得自己好像要感冒，爸爸讓她多喝水，說這樣能夠好起來；那一天她足足喝掉半箱斯納普（Snapple）牌樹莓果汁。令人驚訝，第二天居然感覺好很多，這種情況你在現實中，是不是也遇到過？難道，該證據就能表明，樹莓果汁有治療普通感冒的功效嗎？她可能因為喝了一大堆果汁后，身體原本的自愈能力，恰巧讓她康復了；也可能根本沒病，只是前天沒睡好，造成第二天感覺不好。許多品牌宣傳會借助順勢療法，加入類似的巧合軼事，它們并不會提到，如果沒有進行治療，可能會發(fā)生什么事，畢竟，你的確得病后，每天的癥狀也不同。所以，在相信任何品牌（商品）具備某功效前，應該先獲取可靠數據，甚至相關權威性報道來重新審視。也許，你作為品牌方并不知道商品有這些功效，想靠市場調研收集反饋，第一步就是“界定或理解假設”，對所有研究的效應提出解釋。提前弄清楚有助于避免“德州神槍手謬誤”（Texassharpshooter fallacy），該謬誤得名一個笑話，說一個人來到一座谷倉，發(fā)現墻上畫著很多靶子，每個靶子中間都有一個彈孔。他為射手的精準度感到驚嘆不已，后來發(fā)現，射手在亂射一通后繞過彈孔畫的靶子，與此相似的概念叫“移動的目標”，指，得出實驗結果前修改目標，以便支持自己的結論。簡單的說，大量數據或者證據中，只挑選對自己有利的證據。想避免上述情況發(fā)生，可以采用A/B測試法（A/B testing）。在互聯網中會分為A或B兩個版本來對照用戶行為，或者將參與者分為兩組，比較兩組的結果。另外，最理想的狀態(tài)，還可以進行“盲測”（blinded），也就是，不讓參與者知道自己是哪一組，這樣可以避免他們有意、無意的偏好影響實驗結果。盲測目的有助于減少“觀察者期望偏差”，但并不能完全避免，因為分析中，我們會通過選擇性的閱讀背景資料，根據先前構想的概念假設，以及選擇性地匯報實驗結果等。分析時收到的東西看起來，感覺起來與實現時類似，只是本該毫無結果，很多老板在工作中，經常讓員工調研一番，最后還是會依照此前決定進行，這種效應并非純粹出于想象。“止痛藥”引起的大腦活動和“緩解疼痛的藥物”基本一致、對父母來說，“愛的親親”能緩解孩子內心疼痛，但是安慰劑效應，也很容易出現副作用。如果你想設計出可靠的實驗，難點在于“關鍵指標”，它可能包括，是否有人購買產品、用戶是否點擊了網站上的某個按鈕等。有些關鍵指標并無法準確衡量，我們會采用“替代指標”（surrogate marker），以保證與自己想要測量的最終結果接近。《美國新聞與世界報道》雜志，每年都會將一系列客觀性和相對主觀的衡量標準，綜合起來，用一種替代指標給各所學校排名。數據分析中，常見替代指標還包括衡量肥胖度的“體質指數”（BMI）和測量智力的“智商”（IQ），它們更容易遭到吐糟，因為不準確，是間接性。 所以，你必須警惕虛假，相關性、微妙的認知偏差，以促進思考的結果，看似精心設計的實驗有時都會出現問題，更別說軼事證據。 工作中的“軼事證據”和“相關性”會促使你提出假設、進行有效思考，但相關性不代表“因果性”。 混淆因素，會影響原因與決策質量，我們必須避免“得州神槍手謬誤”，最理想狀態(tài)通過盲測、A/B測試法來避開安慰效應出現。 有些關鍵指標我們無法衡量，會通過“替代指標”完成，這些替代，只能作為參考性之一。
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