假设找人评价你，我们选择三个维度分别是智慧，勤奋，友善，一到5分你觉得你的好友能够不偏不移的评价你吗？
你会说当然可以，因为好友足够了解我，能够给你一个客观的评价。
这个结论我们先放在旁边，首先我们得看一个人对他人的评价，影响最大的是什么？
1.评判标准不同
1号评委和2号评委对于友善接受程度不同，有人认为一个微笑就是友善，有人觉得给你倒杯咖啡都不是友善。
2.个人好恶
就好像一个被狗咬过的人，可能一辈子都绕着狗走，大概率对狗的主人也没有什么好感。
3.当前心情
你捡到钱后再做判断和丢钱之后做判断，可能会是两个不同的选择。
我们再看看和评价非常相似的活动绩效评估，其中大多数人都发现这些评估充满了噪声。这一发人深省的结论主要是通过对360度绩效评估的研究得出的。这类研究需要多个评估者共同参与，并且基于多个绩效维度对同一个人进行评估。在进行数据分析时我们会发现，这类研究的结果并不理想：真正的差异——个人绩效产生的差异通常不超过总差异的20%～30%，其余70%～80%的差异是系统噪声。
而且这个问题早就被人关注，有人提出用多人评价的方法来提高绩效评估的真实性，可是确算漏了一点，就是人们更加倾向于把给熟悉的人描述的更好，也就是说其实评价本身就会被夸大。
如何防止夸大呢！
一定要加上相对判断，也就是你的心里一定要多判断几个人，这样能够更加准确的显示真正的水平。
但是相对判断也有自己的局限性，也就是你跟马云绝对会无地自容，选好判断对象很重要，选择跟评价者差不多年龄，差不多收入的，这样的相对比较才有意义。
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