本章开篇用一个出租车的例子解释数据与原因的关系。作为补充阅读，我摘录在下面
P147
请考虑下列情境，凭直觉写出答案。
一辆出租车在夜晚肇事后逃逸。
这座城市有两家出租车公司，其中一家公司的出租车是绿色的，另一家是蓝色的。
你知道以下数据：
这座城市85%的出租车是绿色的，15%是蓝色的。
一位目击证人辨认出那辆肇事出租车是蓝色的。当晚，警察在出事地点对证人的证词进行了测试，得出的结论是：目击者在当时能够正确辨认出这两种颜色的概率是80%，错误的概率是20%。
这场事故的出租车是蓝色而不是绿色的概率是多少?
这是“贝叶斯定理”的一个标准问题。我们可以从中得到两条信息：一个基础比率以及不完全可靠的目击者证词。若没有目击者，肇事出租车是蓝色的概率(即蓝色出租车的基础比率)为15%。若两家出租车公司规模一样大的话，基础比率就会变成无用信息，你就只需考虑目击者的证词，因而这个问题的概率就是80%。我们可以用贝叶斯定理将这两个信息源结合起来，得出正确答案是41%。然而，你可能会想到当人们面对这个问题时是怎样做的：他们会忽略基础比率，只考虑目击者的因素。因此，最普遍的答案是80%。
因果关系基础比率与思维定式
现在，请考虑一下上述问题的另一种表述方式，在这个表述中，只有基础比率发生了变化。
你得到的数据如下
两家公司拥有数量相同的出租车，但是在出租车造成的事故中，绿色出租车占85%。
关于目击证人的信息与上例相同。
同一问题的两种表述从数学角度来看并没有区别，但从心理学角度来看则有很大不同。看了第一种表述的人并不知道怎样运用基础比率，通常会忽略它。相反，看到第二种表述的人会对基础比率给予一定重视，他们的平均判断与运用贝叶斯定理解决该问题得出的答案相差不多。这是为什么呢?
在第一个表述中，蓝色出租车的基础比率是关于这座城市出租车的统计学事实。大脑极其渴望找到其中的因果关系，但却一筹莫展：这座城市绿色和蓝色出租车的数量与出租车司机肇事后逃逸到底有什么因果关系呢?
而在第二个表述中，开绿色出租车的司机比开蓝色出租车的司机肇事率高5倍。于是你会马上得出结论：开绿色出租车的司机是一群莽撞的疯子!现在，你认为绿色出租车司机是莽撞的，并对这家公司所有你并不认识的司机都抱有这种印象，我们称之为思维定式。我们很容易将这样的思维定式设定在因果关系里，因为莽撞是使出租车司机与肇事逃逸产生因果联系的相关事实。在这个表述中，有两个因果关系需要放在一起考虑。第一个是肇事后逃逸，这件事使人很自然地认为莽撞的绿色出租车司机难脱干系：第二个是目击者的证词，证词特别强调肇事出租车是蓝色的。
根据这两个因果事件对出租车颜色作出的推断是相互矛盾的，因此如果其中一个成立就相当于另一个被推翻。这两种颜色的概率大致相同(用贝叶斯定理估计出的概率是41%，这说明与目击者确信出租车为蓝色的概率相比，绿色出租车的基础比率略为极端了些)。
这个出租车的实例阐明了两种基础比率。“统计学基础比率”( statistical baserates)是指某一事件所属类别的事实总量，与单独事件无关；而“因果关系基础比率( causal base rates)则会改变你对单独事件的看法。对两种基础比率，人们往往会区别对待：
统计学基础比率普遍受到轻视，当人们手头有与该事件相关的具体信息时，有时还会完全忽略这一比率。
因果关系基础比率被视为个别事件的信息，人们很容易将这一比率与其他具体事件的信息结合起来考虑问题。
与因果关系相关的那个出租车问题存在一种思维定式：绿色出租车的司机是危险的。思维定式是指人们会(至少暂时会)将自己对某个团体的看法延伸到这个团体中每一个成员的身上(团体存在某些问题，其中的成员无一例外也都会有这些问题)。
拆页十三
来自第十六章《因果关系比统计学信息更具说服力》
P154
在教授学生全新的心理学知识时，你必须得令他们感到惊讶，但什么样的惊讶才会有效果呢?尼斯贝特和博吉达发现，当他们向学生展示令人惊讶的统计学事实时学生什么也学不到：但当学生惊讶于个体案例时，例如知道两个友好的人对求救的人袖手旁观时，他们会立刻归纳并推断出帮助他人似乎比自己想象的要困难。尼斯贝特和博吉达将结论总结为耐人寻味的一句话：这些受试者不愿从普遍现象中推导出特殊性，这一点与他们愿意从特殊现象中归纳出普遍性如出一辙。
这是一个影响深远的重要结论。有些人的行为令人惊讶，了解这些行为的统计学事实的人也会将这些事实告诉别人，就在这种转述的过程中，他们的印象得以加深但这井不意味着他们的世界观也会随之改变。学习心理学面临的考验是，你对所处环境的理解是否发生了改变，而不是你是否了解到一个新的事实。我们对于数据的想法以及我们对于个体案例的想法存在很大的差距。相较于非因果关系的信息来说，用因果关系进行解释的统计学结果对我们的想法影响更大，但即使是具有说服力的因果关系统计数据也不会改变我们在个人经历中形成的长期坚守或是根深蒂固的信念，此外，令人惊讶的个体案例影响甚大，是教授心理学更为有效的手段，因为个案与统计数据的分歧需要调解，并被嵌入一种因果关系里，正因如此，本书才包含种种直接向各位读者提问的问题。
「I，重述知识」
拆页中讲述的从特殊现象归纳出普遍性和库伯学习圈有什么异同？
拆页中讲到了统计学基础比率及因果关系基础比率，而因果关系基础比率对人们的影响力上，更具有说服力；如果使用因果关系来解释统计学结果会比单纯使用一种基础比率更具说服力，但即使更具说服力的这种方法，也不能改变人们根深蒂固的信念。人们在日常经历中，并不在意统计学比率，更容易被个案的因果关系中，推导出的结果所影响，即认同个案的特殊现象所归纳出的普遍性。
库伯学习圈，是从具体经验，经过观察和反思，再经过系统化与理论化，去指导测试与行动，然后又形成新的具体经验，从而产生新的循环。
这两者，相同的是都能从个案的经验中归纳出普遍性的结论，并影响以后的行动。
不同点在于后者在个案经验之后，增加了观察与反思；对普遍性的结论后者则更进一步进行了系统与与理论化；在指导行动方面，前者会有一定的影响，但没有决定作用，后者则会根据归纳出的结论，有目的性的规划行动进行测试，以备产生更多经验。
「A1，激活经验」
当年我高考时，语文和英语成绩都比平时高出10余分，这一次特殊的经历让我看到，我在考前一周放弃了继续做试卷、看试卷的错题，转向将高中三年的英语课本单词背一遍、语文书中的注释记一遍，这些最最基础的内容，反而让我获得了好的成绩。让我更深刻认识到基础扎实比什么都重要这一放之四海而皆准的道理。。。。。。。。
请写出一个你从自身特殊事件更深刻理解一个普遍道理的案例，并说明这个道理最初你是怎样看待的，后来又是怎样影响你的。
前年开车去太太老家，下高速后导航指示一条新路，比以前走的要近四分之一，于是就跟着导航走了。
但走一两公里后，越走越偏，路更是只能容一辆车走，没有会车的地方，属于乡下村中小路。整个路大概10公里左右，有一半路程是田间小路，经过之后很庆幸，没有在不能会车的地方遇到对面来车。
从这个案例中，我得出一个道理，在不熟悉的地方，导航的路线选择上，高等级公路要优先于低等级公路，除非没有选择，不走乡间小路。
在这个事情以后，自驾出游，特别是下了高速，进入不熟悉的地方，会仔细对规划出来的线路进行选择，国道优于省道，省道优于县道、城市道路，有选择的情况下不走乡下小路。
「A2，规划运用」
运用从特殊现象归纳出普遍性，为你的孩子讲述一个道理。请设定你的目标，写出包含特殊现象的例子
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