然而，误差方程不适用于评估性判断，因为误差取决于真实值的存在，故而很难应用于评估性判断。此外，即使我们可以确定评估性判断中的误差，其代价也不太可能与它们的平方成正比。

例如，对于一家制造电梯的公司而言，评估一架电梯的最大负载的误差显然是不对称的：虽然低估意味着一定的代价，但高估可能会引发灾难。误差平方也不能用于评估“什么时候出发去赶火车”这样的决定，因为晚1分钟和晚5分钟的后果是一样的。在第2章中，当保险公司在为其保单估价或估计理赔额时，两个方向的错误都需要付出代价，但同样没有理由假定这两个的代价是对等的。

上述这些例子充分表明：需要明确预测性判断和评估性判断在决策中所起的作用。关于良好决策，一个得到普遍认可的准则是：不应混淆自己的价值判断和事实。决策需要根据客观、精确的预测性判断做出，这些判断不应受到你的希望与恐惧、偏好与价值取向的影响。对于电梯公司而言，第一步是利用不同的技术解决方案对电梯的最大技术负载进行客观计算。安全性仅仅在第二步才需要被重点关注，即根据不同的安全边际来设定最大负载时。可以肯定的是，该选择在很大程度上取决于事实判断，诸如设置不同安全边际的代价与收益。同样，决定何时出发去火车站的第一步应该由客观的旅行时间决定，至于错过火车的代价和提前到火车站所浪费的时间，只有在你需要决定甘愿冒多大风险时才成为你需要考虑的因素。

同样的逻辑适用于会产生更严重后果的决策。在决定是否发动军事进攻时，指挥官需要权衡一系列因素，但他依赖的最重要信息是预测性判断。政府官员在对公共健康危机做出回应时，需要权衡不同选然而，误差方程不适用于评估性判断，因为误差取决于真实值的存在，故而很难应用于评估性判断。此外，即使我们可以确定评估性判断中的误差，其代价也不太可能与它们的平方成正比。

例如，对于一家制造电梯的公司而言，评估一架电梯的最大负载的误差显然是不对称的：虽然低估意味着一定的代价，但高估可能会引发灾难。误差平方也不能用于评估“什么时候出发去赶火车”这样的决定，因为晚1分钟和晚5分钟的后果是一样的。在第2章中，当保险公司在为其保单估价或估计理赔额时，两个方向的错误都需要付出代价，但同样没有理由假定这两个的代价是对等的。

上述这些例子充分表明：需要明确预测性判断和评估性判断在决策中所起的作用。关于良好决策，一个得到普遍认可的准则是：不应混淆自己的价值判断和事实。决策需要根据客观、精确的预测性判断做出，这些判断不应受到你的希望与恐惧、偏好与价值取向的影响。对于电梯公司而言，第一步是利用不同的技术解决方案对电梯的最大技术负载进行客观计算。安全性仅仅在第二步才需要被重点关注，即根据不同的安全边际来设定最大负载时。可以肯定的是，该选择在很大程度上取决于事实判断，诸如设置不同安全边际的代价与收益。同样，决定何时出发去火车站的第一步应该由客观的旅行时间决定，至于错过火车的代价和提前到火车站所浪费的时间，只有在你需要决定甘愿冒多大风险时才成为你需要考虑的因素。

同样的逻辑适用于会产生更严重后果的决策。在决定是否发动军事进攻时，指挥官需要权衡一系列因素，但他依赖的最重要信息是预测性判断。政府官员在对公共健康危机做出回应时，需要权衡不同选项的优势和劣势，如果缺少对每一选项的可能后果的准确预测，这种评估就无法完成。

在所有这些案例中，最终的决策都需要进行评估性判断。决策者需要考虑多种选项，并根据其价值做出最佳选择。但决策取决于潜在的预测，而这种预测应该是价值中立的。他们的目标是精确性（尽可能击中靶心），均方误差是测量误差的恰当手段。我们可以通过减少噪声来改善预测性判断，如果这样做不会大幅增加偏差的话。项的优势和劣势，如果缺少对每一选项的可能后果的准确预测，这种评估就无法完成。

在所有这些案例中，最终的决策都需要进行评估性判断。决策者需要考虑多种选项，并根据其价值做出最佳选择。但决策取决于潜在的预测，而这种预测应该是价值中立的。他们的目标是精确性（尽可能击中靶心），均方误差是测量误差的恰当手段。我们可以通过减少噪声来改善预测性判断，如果这样做不会大幅增加偏差的话。·　消除噪声

误差方程的启示

·　减少偏差和减少噪声对准确性的影响是一样的。

·　不管偏差如何，在预测性判断中减少噪声总是有用。

·　如果判断值中有84%比真实值高，有16%比真实值低，就表明存在较大的偏差——此时，偏差和噪声数量相等。

·　预测性判断是每个决策的重要组成部分，精确度是其目标。要将个人的价值取向和事实分开。·　消除噪声

误差方程的启示

·　减少偏差和减少噪声对准确性的影响是一样的。

·　不管偏差如何，在预测性判断中减少噪声总是有用。

·　如果判断值中有84%比真实值高，有16%比真实值低，就表明存在较大的偏差——此时，偏差和噪声数量相等。

·　预测性判断是每个决策的重要组成部分，精确度是其目标。要将个人的价值取向和事实分开。第6章

噪声分析：所有判断都存在3类噪声

在上一章，我们讨论了单个案例中测量或判断的变异性。在单个案例中，判断的所有变异性都是误差，而误差由偏差和噪声组成。我们考察的判断系统，包括法院和保险公司的判断系统，它们的目的在于处理不同案例，并对这些案例进行区分。如果美国的联邦法官和保险理赔员对他们手头的所有案例都做出相同的判断，那他们就没有什么存在的价值了。对不同案例做出有差异的判断，在很大程度上是有意为之。

然而，人们并不希望在同一案例上存在判断的差异——系统噪声。你将看到，对同一批人在多个案例上做出的判断进行噪声审查，有利于更详细地分析系统噪声。

判决中的噪声审查

为了说明多起案件的噪声分析结果，我们对美国联邦法官的判决进行了非常详细的噪声审查。这一分析发表于1981年，也是我们在第6章

噪声分析：所有判断都存在3类噪声

在上一章，我们讨论了单个案例中测量或判断的变异性。在单个案例中，判断的所有变异性都是误差，而误差由偏差和噪声组成。我们考察的判断系统，包括法院和保险公司的判断系统，它们的目的在于处理不同案例，并对这些案例进行区分。如果美国的联邦法官和保险理赔员对他们手头的所有案例都做出相同的判断，那他们就没有什么存在的价值了。对不同案例做出有差异的判断，在很大程度上是有意为之。

然而，人们并不希望在同一案例上存在判断的差异——系统噪声。你将看到，对同一批人在多个案例上做出的判断进行噪声审查，有利于更详细地分析系统噪声。

判决中的噪声审查

为了说明多起案件的噪声分析结果，我们对美国联邦法官的判决进行了非常详细的噪声审查。这一分析发表于1981年，也是我们在第1章介绍过的量刑改革运动的一部分。这一研究局限于判决，但我们能从中获得的经验是通用的，也适用于其他专业判断。进行噪声审查的目的不是检查弗兰克尔法官等人收集的逸闻趣事中的噪声，而是更系统地“确定量刑差异的程度”。

研究人员设计了16起虚构案件。在这些案件中，被告都犯下了罪行，即将接受审判。这些案件主要是关于抢劫犯或诈骗犯的，但他们在其他6个维度上存在差异，如被告是主犯还是从犯、是否有犯罪记录、是否使用武器（对抢劫犯而言）等。研究人员精心组织了面向美国全国范围内208名现任法官的结构性访谈。在90分钟的访谈中，研究人员向这些法官呈现16起案件的详细文件，并要求法官们做出判决。

图表可能更有助于我们对研究的理解。请想象有一张大表格，表格中有16列，对应从A到P的16起案件；有208行，对应208名法官。从A1到P208的每一个单元格对应一位法官对每起案件的量刑。图6-1展示了这3328个单元格的表格样貌。为了研究噪声，我们需要将注意力集中在这16列上，其中每一列对应一个独立的噪声审查。

图6-1　判决研究示例第1章介绍过的量刑改革运动的一部分。这一研究局限于判决，但我们能从中获得的经验是通用的，也适用于其他专业判断。进行噪声审查的目的不是检查弗兰克尔法官等人收集的逸闻趣事中的噪声，而是更系统地“确定量刑差异的程度”。

研究人员设计了16起虚构案件。在这些案件中，被告都犯下了罪行，即将接受审判。这些案件主要是关于抢劫犯或诈骗犯的，但他们在其他6个维度上存在差异，如被告是主犯还是从犯、是否有犯罪记录、是否使用武器（对抢劫犯而言）等。研究人员精心组织了面向美国全国范围内208名现任法官的结构性访谈。在90分钟的访谈中，研究人员向这些法官呈现16起案件的详细文件，并要求法官们做出判决。

图表可能更有助于我们对研究的理解。请想象有一张大表格，表格中有16列，对应从A到P的16起案件；有208行，对应208名法官。从A1到P208的每一个单元格对应一位法官对每起案件的量刑。图6-1展示了这3328个单元格的表格样貌。为了研究噪声，我们需要将注意力集中在这16列上，其中每一列对应一个独立的噪声审查。

图6-1　判决研究示例