再谈统计与概率
人们在统计推理方面存在着很多不足，以上提到的只是一小部分。这些不足会妨碍人们对心理学的正确理解。卡尼曼的《思考，快与慢》（Thinking, Fast and Slow）[25]对此有完整和详细的介绍。还有一些著作对此做了较为通俗的介绍，对没有受过系统的统计学训练的读者尤其适用，包括：《不确定世界的理性选择》（Rational Choice in an Uncertain World）[26]、《思考与决策》（Thinking and Deciding）[27]、《现代世界中的决策与理性》（Decision Making and Rationality in the Modern World）[28]、《赤裸裸的统计学》（Naked Statistics: Stripping the Dread from Data）[29]以及《如何不犯错：数学思维的力量》（How Not to Be Wrong: The Power of Mathematical Thinking）[30]。
本章所讨论的概率思维技能具有巨大的实践意义。由于没有充分培养概率思维能力，医生们选择了效果欠佳的治疗方法[31]；人们不能准确地评估所处环境的风险[32]；在诉讼程序中错误地使用了信息[33]；对病人实施了不必要的手术[34]；有人做出了错误的财务判断，损失惨重[35]。
当然，我们不可能在短短一章里全面地讨论统计推理。我们的目的，只是想强调统计对研究和理解心理学的重要性。不幸的是，当遇到统计信息时，我们还找不到一个放诸四海而皆准的简单规则。统计学中的功能性推理技能不像科学思维中的其他部分那么容易获得，需要通过某些形式的正规学习才能掌握。
虽然很多科学家真诚地希望让科学知识可以为一般大众所理解，但有时要深入理解一门学科必须先掌握某些技术性信息，而这些信息只有通过正规学习才能获得。如果说对这门学科的深入理解是一般外行人也能达到的，就是一种在学术上不负责任的态度。统计学和心理学就属于这一类学科。如今，不精通统计学和概率论的人不可能成为称职的心理学家[36]。曾担任美国心理科学协会（APS）主席的莫顿·安·格恩斯巴彻[37]列出了10个有智力价值的知识点，她认为这10个知识点是心理学训练特别要灌输的，而这其中有4个属于统计学和方法学领域。由于认识到了统计学对心理学职业生涯的重要性，一些大学甚至设置了心理学的预备课程，要求学生先学习统计学。对统计学感到吃力的学生，校方也只能建议他们，也许心理学并不适合他们，这样的建议很难一下子接受，但却是真诚的[38]。
鲁迪·本杰明（Ludy Benjamin）是美国心理学协会（APA）一项著名的教学奖的获得者，他讨论了心理学导论课程中应讲授的最重要的内容。虽然他承认这门课当然要介绍该学科中最重要的发现，但他又接着说：“从长远来看，教会学生去评估数据也同样重要。考完试六周后，他们可能就忘了负强化和惩罚之间的区别，但如果他们能记得如何对数据进行批判性思考……那才是我真正希望看到的课程成果”[39]。
这一点在心理学学术领域之外的现实世界中也受到高度重视。美国《金钱》杂志在其工商调查中列出了21项最有价值的职业技能[40]，该榜单充满了统计和数据分析技能（数据挖掘、预测、统计软件设施、数据建模等等）。如果你是心理学专业的学生，你应该会注意到像博阿兹·萨利克[41]这样的CEO越来越多了。他在面试来其咨询公司应聘的求职者时，会问到如何计算两个事件的联合概率！这个问题对心理学专业的学生来说是小菜一碟，但那些不熟悉统计学和概率论的人恐怕就难以过关了。
当今世界到处都是统计数据和用图表呈现的数字。在医学、金融、广告领域以及新闻中，我们不断看到基于统计数据的主张[42]。我们需要学会评估它们，幸运的是，心理学研究有个独特的能力，就是培养我们的统计直觉和洞察力。显然，本书的目的之一就是要使心理学的研究更容易为普通读者所理解。然而，心理学中理论建构所使用的实证方法和技术，与统计学是如此密不可分（就像其他很多领域一样，如经济学、社会学和遗传学），以至于人们无法在对统计学一无所知的情况下精通心理学。因此，虽然这一章对统计思维进行了非常简要的介绍，但它的主要目的是强调要充分理解心理学，统计学这个专业领域的知识是必不可少的。
