为什么有些人看上去很有魅力，因为他理性，他不随便给出一些偏见性的结论；有些人总是显得很盲目、肤浅，因为太快地依靠直觉，靠系统1去给出结论。摆正认知偏差，让我们的人生更加美好。

偏见一，大数法则和小数定律

作者给到的案例:有一项研究对美国3000多个县的肾癌发病率进行调查，调查发现，肾癌发病率最低和发病率最高的都是在同一地域的乡村，看是自相矛盾的调研结果，实际原因不是出在乡村地区这个因素上，而是出现在人口稀少的因素上。

小样本下更可能出现特例。

在这里作者又给我们举了一个例子:假如给你一个瓶子，里面红色球、白色球各占一半。现在要你从这个瓶子里面取四个球同色的概率（都是红色或都是白色），相比于取七个球同色的概率，哪个大？

结果肯定是取四个球同色的概率比较大，所以小样本下，特例出现的概率更高。

大数法则和小数定律的案例，就是普遍性偏见的一种。

大数法则、小数定律就告诫我们，以后听别人讲话，不要上来就被他的统计数字给唬住，你不能凭着直觉就去相信对方的话，要想想他取样的样本量到底是多少，够不够科学。小样本之下，更可能出现特例。

偏见二，锚定效应

锚定效应，就是你在做决策的时候，会被之前给的信息所影响。比如我们在买东西的时候，买家和卖家会逼问对方先给出价格，其实按照锚定效应，后出价的人，反而会陷入一种不利的状态。（这个还挺颠覆我的认知的）。好比这个东西你本来想30买，结果对方说我卖80，你会就80开始还价，你不敢提30的价格，你会说50行不行。

所以先出价，然后用你先出的价格，去暗示、影响对方，让对方在你出的价格之后，去做决策，这样的话，主动权就掌握在你的手里了。

我们做每个第一次选择的时候，都要慎重，因为你之前做的选择，可能就是你下一次做选择的参考标准，可能会影响到你以后的决定。

偏见三，典型性启发

这里需要注意的一个词——基础概率

比如我们在地铁上看到一个女孩在看报纸，看的是诗歌类的人文报纸。那如果问：这个女孩是博士的概率比较大，还是没有大学文凭的概率比较大？在我们心目当中，博士的典型形象就是喜欢看书，所以我们会选博士。可是一个国家当中，博士的概率就一丁点，她是博士的概率小到不行。而在一个国家当中，大多数人都是没有大学文凭的。所以在看诗歌的这个女孩，她大概率是一个没有文凭的人。我们就是被典型的形象给误导了，选了一个小概率的事件，选了一个不太可能发生的事情。

偏见四，合取谬误

书中例子，小红是一个本科毕业生，修的是法律专业，毕业之后去了银行的法律部门工作，请问这件事情发生的概率大？还是小红本科毕业主修法律，然后去银行工作的概率比较大？

一般情况下我们会选“去了银行的法律部门工作”，我们会觉得这样的一个说法更可信，因为这个事情说的很详细，觉得好像是真的一样。

实际上去银行工作的概率，远远大于去银行法律部门工作的概率，第二种发生的可能性才是更大的。

这就是合取谬误，条件越多，发生的可能性是越低的。

偏见五，因果关系基础比率与思维定式

比如：一辆出租车肇事逃逸了，这个城市有两个出租公司，其中一家出租车是绿色的，另一家是蓝色的，有一个目击证人说是肇事车辆是蓝色出租车，一般人都会觉得是蓝色，如果目击证人说是绿色，你就会觉得是绿色。因为这种情况，你相信证人，而不是基础比率。如果告诉你绿色车辆在本市是85%,蓝色15%,你又会觉得是绿色车辆可能性大。

目击证人对的比率是80%，如果没有目击者，蓝色车的可能性只占15%，如果蓝色车跟绿色车的量数是一样的，那么只需要考虑目击证人的正确率就可以了，那就是80%的可能性是蓝色。

如果这两个数据结合在一起考虑，最后是蓝色的概率是41%，这就是把基础比率考虑进去的一个做法。

所以，二者必须结合。考虑问题，不要忽略基础比率，然后结合个性特征。

注意：这里我们容易忽略基础均值。

偏见六，回归均值

为什么说夸奖是有毒的呢？你这次夸赞了他，下次他反而做不好呢？

比如：当你突然夸奖自己家孩子这次考的真好，下次他就会考得不好；再比如，看球赛，某球队踢出了一个惊人的成绩，我们下赌注在这个球队上，结果第二天就赔了钱。

为什么会这样？因为一般情况下，我们在夸奖的时候，就证明这个人的水平超出了他的一般水平。

所以第二天孩子并不是退步了，也不是考试没认真，是水平回到均值了，他平均水平就那样。无论夸奖还是批评对他表现的影响都是非常小的，他不可能水平突然提高。