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？
先温习一遍什么是库伯学习圏。
库伯学习圈是美国心理学家、教育学家库伯总结的经验学习圈理论。他认为经验学习过程是由四个适应性学习阶段构成的环形结构，包括具体经验，反思性观察，抽象概念化，主动实践。
特殊现象归纳出普遍性中的特殊现象，可以类比为库伯学习圈中的具体经验，归纳的动作相当于反思性观察，普遍性则是抽象概念化。区别在于库伯学习圈强调了个体经验，特殊现象范围更广，不一定是个人体验，还包括了观察到的现象。特殊现象归纳出普遍性止步于归纳出普遍性，并不会主动实践，加以验证，学以致用。
「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。
既然谈到高考，就从学习谈起。我是一个典型的学渣，从小老师的评语一贯是上课爱讲小话做小动作。除了小学还听过老师讲课，初高中大学基本上没听过课全靠自学应付考试。注意力不集中又不听课的人，成绩可想而知。工作以后需要的任何知识技能都是现学现卖。接到一个挑战，我会到处找别人是怎么处理的，有没有类似的书籍参考，各种解决方案有什么异同，哪种最适合我的情境。挑战和压力能激发起我的好奇和兴奋，这种做中学，边做边调整的学习方式，让我成长得特别快。也让我在招聘时对学历不那么看重，而更重视候选人的输出型学习能力和积极主动的工作态度。
「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
还是同事小V的例子。遇到惰于思考的成人，简直比带孩子还累。
小V在人才库里筛选了50份简历，一股脑儿发给面试官，让他看看是否有感兴趣的，有兴趣的她再电话联系了解候选人的意向。面试官没有回复她，但侧面向我解释了不回复的原因：不好做决定。
我让小V给我看一下她是怎么发的邮件，原来她所谓的筛选就是挑出几年没更新过的简历发给面试官。我批评小V，如果你这么发给我，我也不会看，这是你的工作，不是我的，凭什么我要帮你筛选简历？50个电话打起来很麻烦吗？你一个个打电话联系候选人，筛选出有意向的人选，再推荐给面试官，没有意向的也列出原因。
小V照做了，50份简历里只有2个人有意向，其他拒绝的理由五花八门，小V也一一记录了。
过了几天面试官主动给我电话：感谢小V的辛苦工作。他看了那些五花八门的拒绝理由，终于相信他坚持要找的某特殊专业人才原来真的只愿意做研究性工作，对销售或技术支持工作不感兴趣，这是他为什么招不到人的主要原因，于是松口同意放宽专业资格要求。
我转告给小V，并和她分析为什么面试官态度会180度大转弯。之前小V1个月2个月推荐不出简历，面试官虽然没催她，心里是非常不满的，小V的解释的理由（该专业人选只愿意做研究性工作，对销售或技术支持工作不感兴趣）没有数据支持，结论先行，也没有说服力，给面试官的印象就是不专业不上心所以找不到合适人选。等小V在人才库里筛选出专业对口人选，又拿出沟通意向报告后，用数据和事实说话，让面试官自己得出结论，才引导他改变了招聘策略。
今后开展招聘项目时，一定要有个人才地图和人才画像，让面试官清晰地了解人才市场现状，招聘专员才能和面试官站在同一立场利益一致相互理解。
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