何为大数法则？何为小数定律？
1.大数法则就是说大样本比小样本更精确。
如果你希望证明六岁女孩的平均词汇比同龄男孩的词汇量更丰富的假设。这个假设从整体来说是成立的，女孩的平均词汇量，确实要比男孩的丰富一些，然而尽管男孩与女孩差别很大但你很可能会抽取的到男女相差不太明显的样本，甚至会抽到一个男孩比女孩词汇测试成绩还要好的样本。如果你是那个研究者，这个结果对于你来说代价就太高了。因为它浪费了你的时间和精力，却无法证实一个实际正确的假设。
解决的办法就是使用一个足够大的样本，这是降低这种风险的唯一方法。选择小样本的研究者只能看自己是不是能选对合适的样本了。
使用大样本，结果会更加精确，这就是大数法则。
2.小数定律即小样本比大样本产生极端结果的概率大。
小数定律是普遍性偏见的一种表现，即对事物的信任多于质疑。这个问题就是，我们常夸大所见问题的相容性和连贯性。许多研究人员过于相信，通过仅有的几次观察得出的结果，这现象与光环效应紧密相连。我们常常会觉得自己对某个人很熟悉，也很了解，但事实上，我们对他却知之甚少。系统1在了解事实之前，就根据零散的证据拼凑了一个饱满象。如果相信小数定律，急于下结论的机制就会运作起来。通常情况下，它会构建一个言之有理的说法使你相信自己的直觉判断。
按照惯例来看，心理学家并不是通过计算来选定样本大小的，他们听从自己的判断但这些判断往往是错的。心理学家选择的样本通常都很小，致使他们有50%的风险不能够证实其正确的假设，而任何研究人员都不会在头脑清醒的情况下接受这种风险。对此，有一个貌似正确的解释及心理学家对样本大小的决定反映了他们普遍存在一个直觉错误观念，即对于样本变差范围的错误看法。
小数定律包含在大脑工作的两个重要部分中：
•夸大对小样本来的信任只是众多错觉中的一种——比起信任的可靠度，我们会更加注重信息本身的内容，其结果就是我们会将周围的世界变得比数据所能证明的更加简单和统一。在想象的世界中过早下结论比在现实中更有把握。
•统计学家的很多观察研究都可归结到因果关系的解释上，但他们却不承认是这样的。许多事实其实只是巧合，包括事件的采样。对偶发事件做出因果关系的解释表示错误的。
网友评论