小數(shù)定律

假設(shè)你是一家零售貿(mào)易公司的領(lǐng)導(dǎo)，公司有1 000家分店。集團(tuán)的財(cái)務(wù)主管委托一名顧問(wèn)對(duì)店鋪的失竊事件進(jìn)行調(diào)研。這名顧問(wèn)在報(bào)告他的調(diào)研結(jié)果，用投影投出惹眼的大字：發(fā)生失竊事件最嚴(yán)重的100家分店—根據(jù)占營(yíng)業(yè)額的百分比算出。然后，他用加粗的文字描述了令人吃驚的事實(shí)：“發(fā)生失竊事件最多的分店主要在鄉(xiāng)村地區(qū)。”在片刻的沉默和驚訝之后，財(cái)務(wù)主管發(fā)話了：“各位，情況已經(jīng)很清楚了?，F(xiàn)在馬上給在鄉(xiāng)村地區(qū)的分店安裝特別的安全系統(tǒng)。顯然只要不是鉚住釘住的，就都會(huì)被那些鄉(xiāng)下小偷偷走！除此之外也沒(méi)有什么別的原因了?！?/p>

你可以對(duì)此表示懷疑嗎？當(dāng)然可以。你可以要求那個(gè)顧問(wèn)統(tǒng)計(jì)出100家發(fā)生偷竊事件最少的分店。于是顧問(wèn)在Excel表上忙碌地重新歸類，制作出了清單。令人吃驚的是，被竊賊騷擾得最少的分店也主要分布在鄉(xiāng)村地區(qū)！這時(shí)你就可以笑著對(duì)在場(chǎng)的人說(shuō)：“鄉(xiāng)村地區(qū)不是決定因素，決定因素是分店的規(guī)模大小。在鄉(xiāng)村地區(qū)的分店一般規(guī)模較小，一次偷竊事件對(duì)失竊率的影響較大，相應(yīng)地鄉(xiāng)村地區(qū)分店的失竊率也會(huì)極為不穩(wěn)定—比集中在城市地區(qū)的大型分店要不穩(wěn)定得多。各位，你們被‘小數(shù)定律’蒙蔽了?！?/p>

“小數(shù)定律”直觀上很難理解，所以有些人，特別是記者、經(jīng)理和監(jiān)事，經(jīng)常會(huì)被其蒙蔽。讓我們用一個(gè)很極端的例子來(lái)說(shuō)明一下。拋開(kāi)失竊率不談，我們看看一家分店員工的平均體重。假設(shè)公司只有2家分店，一家規(guī)模非常大，一家很小。大的分店有1 000名員工，小的分店只有2名員工。我們假設(shè)大的分店的員工平均體重符合國(guó)民平均體重的標(biāo)準(zhǔn)，即75公斤，無(wú)論是有新員工加入還是有老員工離職，這個(gè)數(shù)字幾乎是不變的，但在小的分店情況就有所不同，平均體重取決于分店經(jīng)理雇用了胖的還是瘦的店員，員工平均體重會(huì)隨之有很大變化。

這同樣適用于解釋失竊率的例子：分店越小，其失竊率變化就越大，無(wú)論顧問(wèn)如何整理他的Excel表格，如果按失竊率從高到低的順序排列，最靠后的肯定是較小的分店，中間是較大的分店，最前面的又是較小的分店。財(cái)務(wù)主管的結(jié)論是沒(méi)有道理的—特別的安全系統(tǒng)也不必再裝。

假如你在報(bào)紙上讀到一則新聞：“剛起步的公司會(huì)雇用更聰明的員工—由‘聯(lián)邦無(wú)意義研究部’委托進(jìn)行的研究統(tǒng)計(jì)了德國(guó)所有企業(yè)員工的平均智商，結(jié)果表明：處于起始階段的公司員工智商最高?！蹦銓?duì)這則新聞報(bào)道有什么想法？最好是沒(méi)有什么想法，因?yàn)檫@里又和小數(shù)定律有關(guān)。在公司起始階段雇用的員工往往較少，小型企業(yè)員工的平均智商比大型集團(tuán)平均智商的變化幅度要大，所以小型企業(yè)（也就是剛起步的企業(yè)）員工的平均智商較高（也有可能較低）。聯(lián)邦部門的調(diào)查研究沒(méi)有任何說(shuō)服力，最多能證明存在偶然事件的可能性。

結(jié)論：當(dāng)一項(xiàng)研究得出了一些不同尋常的結(jié)果時(shí)，請(qǐng)你謹(jǐn)慎地對(duì)待。這些令人吃驚的發(fā)現(xiàn)實(shí)際上完全是偶然事件分布的常見(jiàn)情況。諾貝爾獎(jiǎng)得主丹尼爾·卡尼曼在他最新的著作中寫到，即使是有經(jīng)驗(yàn)的科學(xué)家也會(huì)被“小數(shù)定律”所蒙蔽—這樣看來(lái)，我們這些普通人還能得到些安慰。