对研究结果的过度信任

核心讲解

作者指出，系统1并不善于质疑，它抑制不明确的信息，不由自主地把信息处理得尽可能连贯；除非信息被立刻否定，否则它引发的联想就会扩散，仿佛信息千真万确。系统2可以质疑，因为能同时包含不相容的多种可能性，但保持质疑比不知不觉相信更困难。对研究结果的过度信任还体现在样本上：许多研究人员过于相信通过有限几次观察得出的结果，这与光环效应紧密相连——我们常觉得对某人很熟悉很了解，其实知之甚少。系统1在了解事实之前就根据零散证据拼凑饱满形象。作者与阿莫斯的调查显示，即使资深研究者（包括数学心理学家）在小样本问题上也会犯错：他们选择的样本通常过小，有50%的风险无法证实正确的假设。作者建议，对统计直觉应抱怀疑，只要条件允许，就用计算方法确定样本规模，而不是依靠直觉印象。

要点

• 系统1不善质疑，默认把连贯信息当真实。
• 人们更关注信息内容，较少关注信息可信度。
• 连资深研究者也过度相信小样本研究结论。
• 对统计直觉应抱怀疑，用计算方法确定样本规模。

常见误区

• 以为“研究结论”天然可信，样本大小和研究方法决定其可信度。
• 以为专家不会轻信小样本，调查显示资深研究者同样犯错。
• 以为质疑是常态，保持质疑比相信更费力。

编者注

• 观点“对研究结果过度信任、系统1不善质疑”是作者观点，建立在第十章实验与观察之上。

多方视角

作者的看法

系统1不善质疑，人们普遍过度信任小样本研究结论，包括资深研究者。

不同的看法

• 科学界对“研究结果可信度”的担忧更多指向发表偏误与可重复性危机，与作者强调的个体心理机制互补。

支持作者的理由

• 数学心理学家在小样本问题上同样犯错，说明这不是知识问题而是直觉问题。
• 人们重内容轻来源，眼见即为事实原则贯穿全书证据。