效应取决于情境（不同的触发因素）时，噪声就会产生。

偏差和噪声都会导致错误，这意味着减少心理偏差能够提高判断力。我们将在本书的第五部分讨论如何消除偏差这一主题。在那之前，我们还要继续探索判断的过程。效应取决于情境（不同的触发因素）时，噪声就会产生。

偏差和噪声都会导致错误，这意味着减少心理偏差能够提高判断力。我们将在本书的第五部分讨论如何消除偏差这一主题。在那之前，我们还要继续探索判断的过程。·　消除噪声

当偏差彼此不同，噪声便应运而生

·　即便知道了我们有心理偏差，我们还是应该克制将每个错误都归咎于所谓的“偏差”的冲动。

·　当我们用更简单的问题替代我们应该回答的问题时，一定会出现错误。例如，当我们利用相似性来预测概率时，我们往往会忽略基准概率偏差。

·　结论偏差会导致人们歪曲证据，从而使人们坚信其最初的立场。

·　我们会迅速形成一种印象，并始终维护这一印象，即使有矛盾的信息出现也依然如此。这种倾向被称为过度一致性。

·　如果许多人都有相同的偏差，那么心理偏差就会导致统计偏差。但是，通常人们的偏差彼此不同，这时，心理偏差就会导致系统噪声。·　消除噪声

当偏差彼此不同，噪声便应运而生

·　即便知道了我们有心理偏差，我们还是应该克制将每个错误都归咎于所谓的“偏差”的冲动。

·　当我们用更简单的问题替代我们应该回答的问题时，一定会出现错误。例如，当我们利用相似性来预测概率时，我们往往会忽略基准概率偏差。

·　结论偏差会导致人们歪曲证据，从而使人们坚信其最初的立场。

·　我们会迅速形成一种印象，并始终维护这一印象，即使有矛盾的信息出现也依然如此。这种倾向被称为过度一致性。

·　如果许多人都有相同的偏差，那么心理偏差就会导致统计偏差。但是，通常人们的偏差彼此不同，这时，心理偏差就会导致系统噪声。第14章

匹配，找到与你的预测最精准匹配的共识

现在请看向天空，你认为两小时内下雨的可能性有多大？你可能很容易就答出了这个问题。你做出判断时毫不费力。你可能在不知不觉中就把对天空黑暗程度的评估转换成了概率判断。

你刚刚做的事就是一种典型的“匹配”（matchig）。我们将判断描述为一种思维操作，该思维操作会为主观印象或印象的某个方面在量表上找到对应的值。匹配是该思维操作的重要组成部分。当你回答“你的心情有多好？从1分到10分，请给出你的评分”或“请对你今天早上的购物体验评分，从1颗星到5颗星”这类问题时，你就在进行匹配，你的任务是在判断量表上找到与你的心情或经历相匹配的数值。

匹配与一致性

回想一下上一章提到的比尔：比尔今年33岁，他很聪明，但缺乏想象力，而且大多数时候比较无趣。他上学的时候，数学学得很好，第14章

匹配，找到与你的预测最精准匹配的共识

现在请看向天空，你认为两小时内下雨的可能性有多大？你可能很容易就答出了这个问题。你做出判断时毫不费力。你可能在不知不觉中就把对天空黑暗程度的评估转换成了概率判断。

你刚刚做的事就是一种典型的“匹配”（matchig）。我们将判断描述为一种思维操作，该思维操作会为主观印象或印象的某个方面在量表上找到对应的值。匹配是该思维操作的重要组成部分。当你回答“你的心情有多好？从1分到10分，请给出你的评分”或“请对你今天早上的购物体验评分，从1颗星到5颗星”这类问题时，你就在进行匹配，你的任务是在判断量表上找到与你的心情或经历相匹配的数值。

匹配与一致性

回想一下上一章提到的比尔：比尔今年33岁，他很聪明，但缺乏想象力，而且大多数时候比较无趣。他上学的时候，数学学得很好，但人文社科类的课程的成绩却很差。我们要求你估计比尔从事各种职业和拥有各种爱好的可能性，然后我们看到你回答这个问题时用相似性判断替代了概率判断。你并没有真的去思考比尔成为会计师的可能性有多大，而是在思考他与该职业的典型形象有多相似。现在，我们转向另一个尚未解决的问题：你是如何做出这个判断的？

评估比尔的特征在多大程度上符合某个职业或某类爱好者的典型特征并不难。相比于会计师，比尔显然不像爵士乐爱好者，更不像喜欢冲浪的人。这个例子说明了匹配的非凡的通用性，在对人进行判断时，匹配的作用尤为突出。你可以回答无数有关比尔的问题。例如，如果你和他一起被困荒岛，你会有什么样的感受？仅凭得到的那么一点信息，你可能立即就会得出一个直观的答案。不过，我们还为你带来了新的信息：据我们所知，比尔恰巧是一个有超强生存技能的经验丰富的探险家。如果这个消息使你感到惊讶（很可能会如此），这就说明你刚刚经历了一致性失调。

你之所以会非常惊讶，是因为新信息与你之前所构建的比尔的形象不匹配。现在想象一下，如果最初的说明中包含关于比尔的英勇和超强生存技能的信息，那么你将对该男子形成一个完全不同的整体印象——他也许是一个只有在户外才会变得活泼的人。因为你对比尔的总体印象本来就缺乏一致性，所以将该总体印象与职业或爱好类别进行匹配就会比较困难。不过，与之前你所经历的失调相比，你现在所经历的失调要小得多。

相互矛盾的线索使达成一致变得困难，也会使在判断中找到令人满意的匹配变得困难。复杂判断的特征就是存在相互矛盾的线索，可但人文社科类的课程的成绩却很差。我们要求你估计比尔从事各种职业和拥有各种爱好的可能性，然后我们看到你回答这个问题时用相似性判断替代了概率判断。你并没有真的去思考比尔成为会计师的可能性有多大，而是在思考他与该职业的典型形象有多相似。现在，我们转向另一个尚未解决的问题：你是如何做出这个判断的？

评估比尔的特征在多大程度上符合某个职业或某类爱好者的典型特征并不难。相比于会计师，比尔显然不像爵士乐爱好者，更不像喜欢冲浪的人。这个例子说明了匹配的非凡的通用性，在对人进行判断时，匹配的作用尤为突出。你可以回答无数有关比尔的问题。例如，如果你和他一起被困荒岛，你会有什么样的感受？仅凭得到的那么一点信息，你可能立即就会得出一个直观的答案。不过，我们还为你带来了新的信息：据我们所知，比尔恰巧是一个有超强生存技能的经验丰富的探险家。如果这个消息使你感到惊讶（很可能会如此），这就说明你刚刚经历了一致性失调。

你之所以会非常惊讶，是因为新信息与你之前所构建的比尔的形象不匹配。现在想象一下，如果最初的说明中包含关于比尔的英勇和超强生存技能的信息，那么你将对该男子形成一个完全不同的整体印象——他也许是一个只有在户外才会变得活泼的人。因为你对比尔的总体印象本来就缺乏一致性，所以将该总体印象与职业或爱好类别进行匹配就会比较困难。不过，与之前你所经历的失调相比，你现在所经历的失调要小得多。

相互矛盾的线索使达成一致变得困难，也会使在判断中找到令人满意的匹配变得困难。复杂判断的特征就是存在相互矛盾的线索，可以预料的是，我们会在其中发现很多噪声。迈克尔·甘巴迪问题就属于这一类判断，该问题中有些线索是正面的而其他线索是负面的。在第16章，我们将再次讨论复杂判断问题。在本章中，我们先将重点放在相对简单的判断，特别是那些在“强度量表”（itesity scales）上做出的判断上。

强度的匹配

在有些判断中，我们所用的量表是定性的，例如职业、爱好和医学诊断。你可以通过看它们的测量值有没有大小、多少、强弱等之分，来判断它是不是定性的，比如“红色既不比蓝色多，也不比蓝色少”。

同时，也有许多判断的量表是定量的。比如，尺寸、重量、亮度、温度或响度等物理量的测量，成本或价值的测量，概率或频率的判断等都属于定量测量。还有一些抽象的判断也是定量测量，如信心、力量、吸引力、愤怒、恐惧、不道德、惩罚的严厉程度等。

这些可以量化的维度有一个共同特征：对于在同一维度上的任意两个数值，都可以比较“哪个更多”。你知道鞭笞是比打手心更严厉的惩罚，你也知道自己更喜欢《哈姆雷特》而不是《等待戈多》，就像你知道太阳比月亮更明亮，大象比仓鼠更重，美国迈阿密的平均气温比加拿大多伦多的更高是一样的。

人类具有非凡的直觉力，可以对比两个强度不同的量表，从而将两个完全无关维度的强度相匹配。你可以将自己对不同歌手的感情强度与城市建筑物的高度相匹配。例如，如果你特别喜欢鲍勃·迪伦以预料的是，我们会在其中发现很多噪声。迈克尔·甘巴迪问题就属于这一类判断，该问题中有些线索是正面的而其他线索是负面的。在第16章，我们将再次讨论复杂判断问题。在本章中，我们先将重点放在相对简单的判断，特别是那些在“强度量表”（itesity scales）上做出的判断上。

强度的匹配

在有些判断中，我们所用的量表是定性的，例如职业、爱好和医学诊断。你可以通过看它们的测量值有没有大小、多少、强弱等之分，来判断它是不是定性的，比如“红色既不比蓝色多，也不比蓝色少”。

同时，也有许多判断的量表是定量的。比如，尺寸、重量、亮度、温度或响度等物理量的测量，成本或价值的测量，概率或频率的判断等都属于定量测量。还有一些抽象的判断也是定量测量，如信心、力量、吸引力、愤怒、恐惧、不道德、惩罚的严厉程度等。

这些可以量化的维度有一个共同特征：对于在同一维度上的任意两个数值，都可以比较“哪个更多”。你知道鞭笞是比打手心更严厉的惩罚，你也知道自己更喜欢《哈姆雷特》而不是《等待戈多》，就像你知道太阳比月亮更明亮，大象比仓鼠更重，美国迈阿密的平均气温比加拿大多伦多的更高是一样的。

人类具有非凡的直觉力，可以对比两个强度不同的量表，从而将两个完全无关维度的强度相匹配。你可以将自己对不同歌手的感情强度与城市建筑物的高度相匹配。例如，如果你特别喜欢鲍勃·迪伦