精英日课第四季【更新中】，1,2,3季已完结，得到，专栏，百度网盘

精英日课第四季

告诉你一个好消息：万维钢老师今天携最新的《精英日课·第四季》回归了！万维钢是谁？如果你是经常在「得到」学习的同学，或者是喜欢看前沿知识新书的人，想必已经比较熟悉他了——他是一位科学作家，曾是物理学家，现居美国。在过去三年间，他在「得到」《精英日课》专栏中，第一时间和大家分享英文世界的最新好书，自然科学、经济学、心理学、商业等各个领域都有涉及，他把好书吃透后，再把其中的精华用简练易懂的语言解释给你听。
今天开始，他将继续在新一季专栏里与你一同阅读好书，吸收前沿知识。我们为你抢先选出一讲，来说说为什么我们看人时总免不了偏差

今天咱们说一个不怎么著名，但是应用场景很广的统计学现象，叫“伯克森悖论”（Berkson’s Paradox）。你可能没听说过这个名词，但是你肯定听说过下面的说法：

关蓉蓉是一位青年女性，有过几次恋爱经历但是都没成。这一天，朋友给她介绍了一位各方面条件都很好的男子。可是关蓉蓉一看照片就拒绝了。关蓉蓉说：“我想清楚了，我要找一位性格好的暖男，可是这个人太帅了。以我自己的经验和对周围人的观察而论，长得帅的男人性格都很差。”

秦奋是研究所的业务骨干，能力一流但是有点木讷。这一次所里评职称，秦奋给全所作了个报告，但是发挥的不是很好。所长徐治功说：“我们用人要用长板，不能因为报告没讲好就让秦奋落选。以我这么多年的经验而论，不善言辞恰恰是智商高的特征。”

大学生邓豫突然对文学产生了兴趣，他决心发奋读书，通过经历虚构的故事迅速领悟人生的智慧。他向一位老师请教应该读哪些人的作品。老师说：“你应该多读一些小众的作家。以我读过这么多书的经验而论，像村上春树这种特别流行的都没啥深度。”伯克森悖论是说，哪怕上面这些人的经验都是真的，他们从经验中总结出来的结论，也很可能是错的。理解这个悖论能消除你的一些偏见。咱们先说几个常见的，再说一个高级的应用。

伯克森悖论的常见形式，就是如果你对两个特性有一个总体的阈值要求——这两个特性哪怕没关系，甚至哪怕原本可能还是正相关——在你考察的那个范围内，也能让你感觉它们有负的相关性。为什么很多人觉得学术水平高的人都不善言辞？跟关蓉蓉选男朋友是同样的道理。一个人要想能进入学术界，业务能力和说话能力都得有才行，而且这两个能力能互相弥补。既然已经进入了研究所，那就必然有的人水平高而不善言辞，有的人能说但是水平不算太高。但你不能说既然这个人讲话能力一般，他水平就肯定极高——也可能他两项加起来也只是勉强过线而已。一个作家要被人所知，要么他的作品特别有深度，让评论家喜欢，要么他的作品特别通俗，让大众喜欢——但这并不意味着流行的就肯定没深度，更不意味着作家只要降低深度就能流行。事实上有很多号称的严肃文学作品，虽然不流行，但是也没深度。像这样的例子有很多：漂亮的女生都不聪明，颜值高的演员都没演技，有特长的人必定有明显短板，家里条件好的大学生必定不用功……这些都是伯克森悖论导致的偏见。伯克森悖论和人们熟悉的“幸存者偏差”都属于“选择偏差”，出错的根本原因都是你统计的数据不够全面。在统计研究中，你稍不小心，就会犯伯克森悖论的错误。有一个真实的例子是这样的(2)。有人统计了因为出车祸而被送进医院急诊室的摩托车手，发现戴头盔的人所受的伤，反而比不戴头盔的人更重。难道说因为戴头盔的人开车更大胆，所以更容易受重伤吗？不一定。事实是很多戴头盔的人因为头盔的保护，而只受了轻伤，根本就无需进急诊室。你考察的其实是“身体受到的保护”和“身体受到的伤害”这两个因素——保护必须足够小，伤害必须足够大，才能让这个人进急诊室——这跟关蓉蓉关注的“长相 + 性格”是一个道理，所以你看到了不戴头盔和受重伤的假的负相关。我听到一个有意思的例子来自中国的金融业(3)。如果你在银行贷款信息中比较国有企业和民营企业，你会发现民企的效率比国企高。有的学者就把这个结论当真了。但事实上“能拿到银行贷款”是个很强的阈值，企业的“效率”和“风险担保”这两个因素必须都很好才行。国企有国家的隐性担保而民企没有，所以民企的效率必须得高才能拿到贷款——那个学者没有统计那些拿不到贷款的民企。

“高分低能”可能只是错觉最后咱们再说一个有点不容易看出来的例子：高分低能。Google是个非常善于使用统计方法的公司，经常弄个“机器学习”之类。大概是2015 年，Google把机器学习用在了自己身上，它想看看从哪些因素能判断一个员工是不是个能干的好员工。Google经常会招一些各大编程竞赛的获奖者。而机器学习发现，在编程竞赛中得过奖，恰恰是一个说明这个员工工作能力不行的因素。这不就是咱们中国人常说的“高分低能”吗？Google自己也没想明白这是为什么(4)，它猜测可能是因为竞赛优胜者更善于快速解决问题，未必适合长期的项目。但是伯克森悖论可以完美解释这个现象，高分低能很可能只是错觉。一个科技博客的博主，埃里克·伯恩哈德森（Erik Bernhardsson），是这么分析的 (5):如果你考察世界上所有的人，显然编程比赛成绩和实际编程能力是绝对的正相关，能在比赛中拿奖说明你必定是个编程高手。

了解了伯克森悖论，下一次再听说涉及到能力、人品、长相、运气的各种“负相关”论断，你都应该保持戒心。生活中有很多这样的民间智慧，比如什么“寒门出贵子”，什么“为富不仁”，什么“仗义每从屠狗辈，负心多是读书人”，什么“杀人放火金腰带，修桥铺路无尸骸”，都十分可疑。平庸的寒门子弟、遵纪守法的富人、没有英雄壮举的屠狗辈、忠诚的读书人和安享晚年的好心人，他们的新闻阈值太低，他们的事迹没有四海传扬。你必须把这些人都统计上，才能得出正确的结论。

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