我們進行任何工程之前，都必須進行地質調查，而每一個地質調查只能進行有限數量的鑽孔和試驗，工程師必須根據這有限的資料做出分析，設計和判斷。當我們問負責地質調查的工程師，他怎麼確定他的鑽孔孔數和試驗數量是足夠的，大多數的工程師大概只能回答：這符合法規的要求。
許多統計的理論都是根據“大數法則”(Law of Large Number)。大數法則簡單的說是敘述相當多次數重複驗的結果的法則，根據這個法則，樣本數量越多則其統計性質(statistical properties)則能達到任意的精確程度(arbitrary degree of accuracy)。
很可惜，在真實的世界中，我們得到的資料是遠遠不足夠的，就像大多數的地質調查(Christian, 2004)。Tversky 和Kahneman (1971)就觀察到這個現象。他們認為人們經常無法得到足夠的資料來做有效的推論，但是人們的行為卻是表現出他們已經有足夠的資料。這個現象Tversky 和Kahneman稱之為“小數原則”(Law of Small Numbers)。「快思慢想」有一章題目就是「小數原則」，Kahneman還做了兩個結論：
“對小樣本誇大的信心只是一般錯覺的例子之一。我們對訊息內容的注意力，大過訊息的可信賴度。”
“統計產生許多觀察看起來具因果關係的解釋，但是它其實沒有解釋力。這個世界許多事實是來自機率，包括取樣的意外在內。”
(這裡的所有文章都留存於Blogger中的「專業人士的自我修鍊」)
(判斷:3）
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