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《思考，快与慢》-第17章

【《思考，快与慢》-第17章】第17章所有表现都会回归平均值
本章主要通过几个实例阐述了一个事实：很多事情直接并没有因果关系。
作者去为以色列空军的飞行教练讲授关于高效训练的心理学课程，他为教练们讲授了一个重要原则：对良好 表现的嘉奖比对错误表现的惩罚更有效。但是这个原则受到了教练们的质疑，因为他们的经验表明：被表扬的学员倾向于表现的比上一次糟糕，而被惩罚的学员倾向于进步。
两个相反的结论，使作者收到了启发，他认为：奖励与惩罚对飞行员表现好坏没有影响，他们的表现之所以产生了变化，只不过是因为统计学上的“回归平均值”现象，这种现象与表现质量的随机波动相关，而与奖励和惩罚无关。
这种反思后得到的结论固然有一定道理，但也未必准确，短时间内是无关的，每个人有一个自己的基础水平，每一次的表现等于基础水平加上发挥效果，无论奖励还是惩罚，每一次的发挥效果不同，最终的表现都倾向于回归于基础水平。但奖励或惩罚对学员的心理是会产生影响的，学员因此会更加努力或懈怠，从而长时间的效果会体现在个人的基础水平的变化上，这一点并未被作者考虑进来。
从这个案例中，我们更应该注意的是，从经验总结出来的一些规律，我们更应该去找到背后的真实的原因，并对关联关系作出推测和判断，而不是草率的安排一个因果关系了事。
第二次的表现与第一次并无因果关系
像上述例子中的现象在运动员的比赛表现中也有体现，作者以高尔夫选手前后2天的比赛表现为例，我们通常会根据第一天的表现推测第二天的成绩，包括领域内比较专业的解说员也避免不了这样的思考方式，认为第一天发挥的超好的选手，由于心理压力，第二天表现会偏差，而前一天表现不够好的选手，第二天表现会更好一些。有趣的是，当我们用第二天的成绩倒推前一天的成绩时，也会发现同样的规律，仿佛在印证我们自己寻找的理由一样。但是，其实不过是回归平均值现象罢了，与我们寻找的那个理由并没有关联。
销售预测中注意回归平均值现象
假设你是一家连锁百货公司的销售预测，所有连锁店的规模和商品种类都非常相似，但是一些其他随机因素使商品销量有所不同。现在需要你根据实际销量预测下一年的销量，已知销售额总体预测增长10%，你会怎么做呢？
我下意识的反应是每一家店都增加10%来预测就好了，但仔细一想就会发现这样做的问题，对于业绩好的区域，预测增长应该低于10%，考虑到回归平均值现象。
但是这样预测的前提是影响销量的是其他随机因素，即这些因素与销量的相关性不高，在相关性高的情况下，回归平均值的程度会有不同。
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