概念高级新：行为偏差
基础比率谬误
也叫：基础率谬误
只看检测准不准，忘了这病本来有多罕见，就会严重误判。
核心讲解
作者举了一道经典的医学题。设想某病在人群中的发病率是千分之一，而一项检测有95%的准确率——也就是说，真正得病的人里95%会被检出阳性，健康人里有5%会被误报为阳性。现在随机抽一个人检测，结果呈阳性。请问他真得病的概率是多少？多数人，包括不少医生，都回答约95%。但正确答案接近2%。关键在于忘了基础比率：病本来就罕见，一千人里只有一个真患者，而剩下九百九十九个健康人里，5%约有五十个会被误报为阳性。于是阳性结果里约五十一份来自误报，只有一份来自真病，真患病的概率大约是五十一分之一，即约2%。可见，忽略了"这件事在总体里本来多常见"这个基础比率，单凭检测准确率就下判断，会错得非常离谱。格尔德·吉仁泽的研究表明，把问题换成"每一千人里几个"的自然频数来表述，人们答对的比例会大幅提高。
费曼版：用大白话再讲一遍
一台很灵敏的烟雾报警器，一百次误报五次。可你家很少起火，一年也就一两次。哪天它突然响了，你第一反应是真起火还是又误报了？因为平时几乎没火，这一响十有八九还是误报。忘了"平时几乎没火"，才会以为一响就是着火。
要点
- 已知检测准确率高，但若事件本身极罕见，阳性结果多半仍是误报。
- 例：发病率千分之一、检测95%准，阳性后真患病概率仅约2%。
- 原因：健康人基数大，5%误报凑出的假阳性，远超真实患者数。
- 用自然频数（每千人里几个）表述，能显著帮助判断。
常见误区
- 看到检测95%准，就以为阳性者有95%真患病。
- 只盯住检测质量，完全忽略疾病的基础发病率。
- 把"患者被检出的概率"误当成"被检出者真患病的概率"。