昨天工作间隙跟同事聊八卦，听说另外一个部门担任过大合唱领唱的漂亮女同事最近离婚了，人们七嘴八舌都说这些漂亮的女性更容易离婚，不信你看AA、BB和CC都是这样。我跟着大家感慨了一会儿，晚上又回想起这件事，觉得有哪里不对劲。
单位里70后、80后居多，这些人原本都处于婚育高峰期，有结婚、离婚、生二胎的现象全属正常。再看全国统计数据，从2003年起，我国离婚率已连续17年上涨，甚至有的个别省在某些年份的离婚率超过50%。这样的时代里，离婚已经不再是不可接受的情况，还会长期伴随适婚人群。
同事们观察到的离婚现象是真实的吗？可能是。大家总结出来的“漂亮女性更容易离婚”的结论是真实的吗？并不是。
这是典型的相关性事件，并不具备因果性。公鸡打鸣和太阳升起是相关事件，但是你能说公鸡打鸣导致太阳升起吗？并不能。
长得漂亮、成绩好、性格外向这样的特质原本就会让人受到更多关注，你可能只是更容易观察到这样的人在做什么，而忽略掉其他数量也很庞大的其它样本。
这种情况有一个现象总结，叫做“伯克森悖论”（Berkson’s Paradox）。伯克森悖论是说，当你对两个特性选择不同研究样本后，两个原本无关的特性也能体现出貌似强烈的相关关系。也就是说，即使你的经验是真实的，也有可能因为统计不全面得出错误的结论。
你有没有觉得长得帅的人都花心？觉得高分的人都低能？觉得农村的孩子都能吃苦？实际上，只要你继续扩大搜索范围，就能很容易地发现“海王”里有不少长得都有点丑。你能发现一线城市重点中学里成绩拔尖的孩子们，有的出书，有的创业，有的已经搞过不少成功的社会实践项目。你还能发现，高职里有一些农村来的孩子缺乏自制力，做事稍有难度就放弃中断，还理直气壮跟父母要钱买手机、买鞋。
了解了伯克森悖论，下次再听到一个看起来“正确”的论断，你都可以想想事实是不是那样。毕竟长相平庸的长情大哥、读完大学的创业成功者和不上进的农村贫困小孩，他们不会成为抓眼球的新闻热点。你只有把这些人都算进人群总数里，才会得出正确的结论。
