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了解人们的偏好对于生意人来说是一件麻烦事。即使是那些考虑最周全的人也会陷入困境。亨利先生在福特汽车公司的继任者喜欢组织焦点小组会议，参会的一组人相互提问，并回答法人代表的问题。组织者借助人们表达的偏好来判断哪种新产品或服务可以继续推出或保持。汽车界的传奇在20世纪50年代中期继续上演，福特先生有了一个新想法，他想把中柱从四门车上移除，看看这样轻便的外观是否能吸引更多的消费者。在组织焦点小组讨论时，人们都认为这个主意不好：“为什么要这样，车不能没有中柱”“看上去太奇怪了”“我认为这样不安全”。通用汽车公司则跳过了焦点小组讨论这一步，直接将无中柱车“奥尔兹莫尔比”投入生产，称其为四门活动硬顶小客车。该车在市场上获得了巨大的成功。这次无中柱车的经历显然并没有让福特公司反思自身焦点小组的问题。在20世纪50年代推出埃德塞尔汽车时，公司又一次在决策上受到了焦点小组的影响，但这次是惨痛的失败。
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在此我们学到的教训是：在任何时候都不要太相信人们的说辞，而是要看他们的实际行动。
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总结一下，这一部分主要讲述了我们如何找到最佳的测量变量，如何找到最佳方式检测这些我们关心的变量与其他变量的关联。在一系列研究策略的链条上，真实实验优于自然实验，自然实验优于相关性研究（包括多元回归分析），而相关性研究又胜过假设和“恰好是他”统计学。无论对于个人、机构，还是整个国家而言，如果不能采取最佳的科学方法论，就要付出惨重的代价。
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自我实验
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正如哈佛大学那项研究让女性评估影响她们情绪的因素一样，每当我们在日常生活中和其他领域里需要观察一些相关性现象时，总会遇到麻烦。幸运的是，我们可以以自己为实验对象，然后找出影响我们做决策的更多信息。
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是什么因素让人们难以入眠？清晨喝一杯咖啡是否能让你一天都保持高效状态？如果你在午餐后小睡一会儿是否在下午工作时更有效率？如果不吃午饭，你是否更有效率？做瑜伽是否能改善身体状况？佛教教义中的“仁爱”之念（具体表现为对他人微笑，反省积极的品格和慷慨的行为，重复“仁爱”这一词汇）是否能给你带来内心的平和并减轻你对他人的怨怒之情呢？
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对自己做实验存在的一个问题是样本量只有1。不过好处是，针对自己的实验天然就包括了“前后对比的设计”，这可以提高准确性，因为减少了误差方差。你同时还可以让复杂的变量达到最小值。如果你要观察某个变量对你的影响，那么在研究期间请保持其他所有因素持续不变，并对比在这个变量存在以及未存在两种情况下你的状态。这样你就能完成一个非常不错的实验了。不要同时在不同的房间里做瑜伽，或是在你和男朋友分手时做瑜伽。在一个恰当的“前后对比设计”的情形下开始做瑜伽。控制好你的身体和情绪状态，调整好你和他人的关系，在开始做瑜伽之前的几周保持良好的工作状态，并且在开始做瑜伽后连续几周都使用同样的测量变量。简单的三点量表就能提供充足的测量信息。在一天结束时你为自己的身体状况打分：不太好；还行；非常好。测量出在做瑜伽之前一段时间和之后一段时间的身体状况平均值。（希望在这段时间里你的生活中不要发生什么重大的事件影响这个计划。）
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通常你都能比“前后对比”研究做得更好。你可以根据实际情况充分利用随机分配的设计。如果你想弄清楚清晨喝咖啡是否会让自己做事更高效，那就不要只是随意地在某些早晨喝咖啡。如果你这么做了，那么任何会混淆视听的变量都有可能影响测量结果。如果你只是在早晨感到无力时喝咖啡，或是只在你想保持工作状态最佳的那天喝咖啡，那么你得到的数据就会一团糟，任何你从中得到的信息都有可能是无效的。在你要走入厨房时抛一枚硬币——正面冲上喝咖啡，背面冲上就不喝，然后记录你那一天的工作效率。使用三点量表：并不十分有效率，差不多有效率，非常有效率。连续几周都做记录。计算出喝咖啡的日子的平均效率状况，以及不喝咖啡的日子的平均效率值。
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在任何其他你想测量的影响身体状况或效率的因素的实验中，都可以采取相同的实验步骤。不要欺骗自己妄图不用系统性的随机实验就能得到良好的实验结果。
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在类似上述的情况下做实验是十分明智的选择，因为对于不同个体而言，喝咖啡产生的效果大有不同，通过耐力训练和力量训练而获得的效果迥异，到底是在清晨、中午还是晚上达到工作效率高峰也是不同的。对吉尔或乔伊有效的事情对你而言则未必有效。
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小结
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口头报告十分容易引起大量的误读和错误。我们的头脑中没有放文件的抽屉可以把态度取出来一个一个观看。人对自身态度的报告会受到问题语句的影响，会被之前提出的问题影响，会被在提问时突然出现的情境性因素影响。换句话说，态度通常是在不断变化的过程中被建构的，并且会受到大量外部因素的影响。
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我们在回答关于态度的问题时，会在潜意识里将所涉对象和某个参照群体对比，进而得出答案。如果你问我有多认真，我会告诉你我和其他（那些心不在焉的）人比起来有多认真，比如教授、我的妻子，或是那些刚好我在此刻想起来的人。
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对于我们行为原因的报告，就像在第3章中和这一章中分析的一样，会很容易出现大量错误，受到各种偶然因素的影响。它们通常会被当作确定的理论，事实上它们只是未经过深思熟虑的所谓“事实”。
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行胜于言。与语言上的回应相比，行动是理解人们态度和性格的更好的指南。
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对你自己进行实验。心理学家用于研究人类行为的方法论同样可以用于对你自己进行实验。对于因果关系的观察很有可能会出现误区，比如误以为某些原因导致了某个特定结果。精心设计观察方法，进行随机实验，再加上系统性的记录，这样你就能得到一个关于行为归因的准确结果，这是单纯通过在生活中进行随意观察而无法得到的。
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[1]“最伟大的一代”（the Greatest Generation）指生于1928年之前，从青少年时期开始接连经历了“大萧条”、“一战”、“二战”的那一代美国人。——译者注
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逻辑思维：拥有智慧思考的工具 第五部分 东西方的思维对话
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人们为了减少在归因时犯错的概率，探索出了不少方法。一种方法是遵循形式逻辑的原则，即一种可以用纯粹的抽象概念描述的推理方法，可以完全不与现实世界的事实发生联系。如果你的论断结构可以直接套用一种有效的具体逻辑来阐释，那么你就可以得出一种有效的推演式的结论。而你的结论是否正确则完全是另一回事，这取决于你的前提的真实性，而前提是先于你的结论而存在的。形式逻辑是一种演绎推理，即“自上而下”的论断结构，需要从前提中得出结论。
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历史上，人们对两种形式逻辑给予了较多的关注。最古老的一种是三段论。三段论一般用于一些直言推理中。例如：所有A都是B，X是A的一种，则X也是B的一种。（最有名的一个三段论是：人都终有一死，苏格拉底是人，因此苏格拉底终有一死。）自三段论出现，至少有2600年了。
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形式逻辑还包括命题逻辑，它出现得更晚一些，在公元前4世纪由古希腊斯多葛派哲学家第一次严肃提出。这种逻辑形式引导我们如何从前提得出有效的结论，比如说通过条件逻辑。例如：如果发生P，就会发生Q。发生P了，因此会发生Q。（如果下雪，学校就会关闭。下雪了，因此学校要关闭了。）如果Q要发生，那么P是一个条件，或者说，P是Q发生的一个充分条件。
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与演绎逻辑相对，归纳推理是种“自下而上”的推理类型。人们会收集各种证据以暗示或支持结论。归纳推理中的一种就是，观察事实，然后围绕这些特定的事实得出一个概括的结论。本书中会介绍各种类型的归纳推理。科学方法几乎总是会依靠某种归纳推理的，事实上通常是完全依靠。本书中的所有归纳推理在归纳逻辑中都是有效的，但得出的结论不一定符合演绎逻辑。基于观察和计算，我们可以归纳出某些事件中涉及人数的平均值是X加上或减去Y标准方差。或者，我们也可以从实验结果中归纳出A导致了B，因为每次A发生时，B就会发生，而A不发生时，B也不发生。更有可能的情况是，当有些事情是真的而我们又漏掉了另一些事实时，我们认为A导致了B，可实际上A导致B并不是必然的，例如可能是一些与A有关的事情导致了B。即使我们观察到的所有情况都是真实的，也不能保证归纳推理一定正确。这样的情况非常多，没有例外。从归纳推理的角度来说，“所有天鹅都是白色的”是对的，但实际证明，这个推理是错误的。
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演绎和归纳推理模式从根本上规范了推理过程。它们告诉人们什么样的推理是有效的。同样于2600年前的古希腊和印度同时发展的，还有另一种完全不同的推理体系，那就是辩证推理。这种推理形式对于真正解决问题的作用并不大。这种推理形式包括了“苏格拉底式对话”：这是一种在两个人之间进行的推理方式，他们对话或辩论，通过激发批判性思维、厘清概念，发现那些可能推动讨论深入且达成更加一致和正确的矛盾观点，以此追寻真理。
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