好了，今天我们来谈谈两个问题：调查会影响你的态度吗和为什么数字技能如此重要。
调查会影响你的态度吗？
我们来通过一项研究来了解一下。这是一项来自于英国的研究，它关注的是参与者对于首相汤尼·布莱尔的态度。参与者参与问卷调查，参与者首先被问到，“你对英国政治有多少兴趣？”问卷的其余部分有四种形式，一种是要求参与者列出布莱尔的两个优点；另一种是要求参与者列出五个优点；其余的的两种要求参与者列出两个和五个缺点。接下来，每一个问卷者都要求参与者在7点量表上表示出对布莱尔的喜爱程度，分数越高表示越喜欢。
但是，你发现没有，问卷之间一个很重要的区别就是被要求列出特征的数量。为什么很重要，你想，假设要求你列出以为政治家的缺点，你能列出几个？五个就很费劲了吧？于是你可能会想：“如果无难以想出五个缺点，那么他可能还不错。”基于这个原因，如果你试图想出更多的负面特征，那么你可能会更加喜欢这个政治家。而如果你试图想出更多的优点，这种努力却会对你的态度产生负面影响，很神奇吧！
充分关注布莱尔的缺点将会使人们喜欢他，而过分关注优点反而会让人讨厌他。于是人们可以试图用这一点来影响你，因此，当你在现实中回答某些研究问题时，提防公司和组织背后的的真实目的。
为什么数字技能如此重要？
同样，我们也用一个例子来引入，一位心理学家评估从一家紧急公民精神机构出院的病人，得出一个数据，这个数据有两个版本：100个人中会有10%的人会在出院的头几个月中做出暴力行为、100个人中会有10个人会在出院的头几个月中做出暴力行为。
你会想，这两者不是一样的吗，但是效果不一样。研究显示有30.3%得到前版本的人讲该数据评估为低风险，而得到后版本的人只有19.4%的人评估为低风险。
为什么会这样，10%的画面你很难想象，但100个人有10个人挤在一个房间里，你会觉得很危险。这里给了第一个重要启示：统计呈现的形式对人们对信息作何行动有很大的影响。
同样也有第二个启示：数字技能更好的人较少受到统计形式的影响，这也是为什么数字技能如此重要。越知道统计背后的意义，就越不会被虚假的统计影响。
总结本章，本章主要谈论研究的七个过程以及其中会出现的观察者偏见和解决偏见的方法；同时我们谈论了两种实验方法实验法和相对法，同时也要注意两种方法普遍会出现的问题，如期望效应和安慰剂效应；最后我们谈论的心理测量和心理学中的伦理问题；拥抱批判性思维，对任何结论和答案持有怀疑。
好啦，本章结束了，你们学的怎么样呢？
每天两分钟，带你了解心理学。
