問：男人比女人高，對嗎？
答：「對。」
問：所有男人都比所有女人高，對嗎？
答：「錯。」
完全正確。信不信由你，在這一章里，我們還將花一些篇幅來討論你已經知道的一些問題，這可以從你剛才回答上面兩個問題時看出，你已經知曉了一些答案，但是，先別因此就跳過這一章。因為接下來在我們對一些看似非常簡單的原則所作的解釋之中，會有驚喜等著你。
你為第一個問題給出了肯定的答案，這是因為你沒有把「男人比女人高」這句話理解成第二個句子所說的「所有的男人都比所有的女人高」。你把第一句問話正確地理解為「男人有比女人高的趨勢」的意思，因為每一個人都知道，不是所有的男人都比所有的女人高。你理解到那句問話反映了一個概率趨勢，而不是一個在任何情境中都適用的事實。我們所說的概率趨勢是指有較大的可能性，但並非在所有情況下都必然如此。也就是說，性別和身高的關係要用可能性和概率的辭彙來描述，而不是用必然性的字眼。在自然界中很多關係的本質也是概率性的，例如：接近赤道的地區比較熱；每家的孩子數目不超過8個；地球上大部分地區昆蟲的數量比人類多。這些都是統計學可證明的趨勢，但是它們當中的每一句話都不是絕對的，仍然可能會有例外。因為它們是概率的趨勢和規律，而不是在所有情況下都成立的關係。
事實上，心理科學所揭示的所有事實和關係都是用概率來表述的。這一點也並非心理學所獨有。在其他學科里，很多定律和關係也是用概率而非必然性來表述的。例如，人口遺傳學的所有子學科都基於概率關係；物理學家告訴我們，原子中電子負荷的分布也是通過概率函數來描述的。
確實，心理學所揭示的大部分概率趨勢都比較弱。在心理學中，各種行為關係都是以概率形式加以描述的，然而這一事實並沒有使得它與其他科學之間產生天壤之別。正如雅各布·布朗諾斯基（Jacob Bronowski）所言（1978a），許多人還是無法接受這樣一個事實，那就是隨著科學不斷地開拓出新的研究領域，越來越多的科學定律都將採用概率形式加以描述：
如果我說，在經過了風和日麗的一周之後，周日總要下雨，這會被認為是一個規律。但是，如果我說，在經過了風和曰麗的一周之後，星期天下雨的可能性比不下雨的可能性要大，這就是一個不太令人滿意的說法，並且人們會理所當然地認為，我沒有真正發現一個潛在規律，這種對規律的尋求符合我們的一種習慣，即想讓科學說出決定性的「是」或「否」。甚至如果我說，一周中，經過前6天好天氣之後，10個周日里有7個會下雨，你可能會把它當作一個統計數字來接受，但是它還是不能讓你滿意，因為它不是一個定律。它看上去多少缺乏如規律那樣的力度。然而這純粹是一種偏見。我所解釋的概率的概念並不難，但它新鮮而陌生。我們不習慣去面對它……我們似乎生活在「有時」和「或許」的世界裡，但希望與「始終」和「確定」為伴……我也相信這一困難不是一種習慣。一旦我們願意或者不得不接受這樣的理念，我們就會儘快適應它。其實我們不得不這樣做。（pp.81-82, 94-95）
在這一章里，我們想儘可能地讓你在這個「有時和或許的世界」里感到更舒服一些，因為，一個人若想要理解心理學，就必須對「概率推理」這一本章的主題安之若素。
大部分公眾都能意識到，醫學的許多結論採用的都是概率趨勢而非絕對確定性的表述。吸煙會導致肺癌並誘發其他健康問題。相關的醫學證據汗牛充棟。但每個吸煙者都會得肺癌嗎？所有戒煙者都解除了患肺癌的風險嗎？大多數人都不會認為這些推論能夠成立。吸煙很大程度上增加了患肺癌的概率，但並非絕對。醫學能夠以很大的把握告訴我們，吸煙群體中的人比與之相似的非吸煙群體中的人更容易死於肺癌，但不能告訴我們是哪一些人會死，這種關係就是概率；它並不適用於所有個案。我們都知道這一點——真的知道嗎？我們經常看到下面這樣的場景：一個不吸煙的人引用吸煙導致肺癌的統計數據，試圖說服一個癮君子戒煙，所得到的結果僅僅是對方的反唇相譏：「嘿，走遠點兒！你看那個鋪子里的老喬，他從16歲開始，每天要吸三包駱駝煙！現在他已經81歲了，看上去還很結實！」人們對此可能做出的推斷顯而易見：就是這一個特例已經推翻了吸煙和肺癌之間的關係。
令人吃驚和沮喪的是，這種反駁手段屢試不爽。通常情況是，每當一個個案被用來證明概率趨勢無效時，很多人都常常點頭表示贊同，這反映出他們沒有正確理解統計規律的本質。如果人們認為一個特例就可以讓一個規律失效，他們一定認為這個規律應該在任何情況下都適用。
簡言之，他們錯誤理解了概率定律的性質。既使是最強的趨勢也會有少數的「特例」與之相悖。就拿吸煙的例子來說，活到85歲的人中只有5%是吸煙者（Uy of California, Berkeley, 1991）。或者從另一角度來看，活到85歲的人中有95%屬於從不吸煙者，或在一段時期內吸煙但最終戒斷者。連續從未間斷地吸煙會顯著地縮短壽命（Uaiversity of California, Berkeley, 1991），然而也有少數吸煙者活到了85歲。
借用心理學家尼斯貝特和羅斯（ & Ross, 1980）的術語，我們把類似「老喬」的故事稱作「某某人」統計學的運用：由於某些人知道一個「某某人」與某個成熟的統計學趨勢相左，這個趨勢就會被人懷疑。例如，我們經常聽到類似的話——「你是說服務業的就業機會正在擴大而重工業中則在縮小？這不對，我就知道『某某人』上周四在一個鋼鐵廠找到了一份工作」；「你說與30年前相比，家裡的孩子少了？少胡扯！隔壁的年輕夫婦已經有了3個小孩，但他們還不到30歲」；「你說通常孩子都會傾向於信仰他們父母所信仰的宗教？但據我所知，我的一個同事的孩子就在前幾天改信了另一門宗教。」
當我們面對和過去持有的觀念相矛盾、同時又是強有力的證據時，無所不在的「某某人」總是會立刻跳出來否定這些統計規律。因此，我們可以說，實際上人們知道的不少，他們只不過順手把「某某人」當成一種工具，把與他們觀念相悖的事實給否決掉而已。然而，研究人類決策和推理的心理學家們的研究結果表明，人們之所以使用「某某人」，不只是由於它是一個有用的辯論手段。相反，這一錯誤的爭論模式之所以被應用得如此頻繁，主要在於人們不知道如何處理概率信息。決策心理學的最新研究發現，概率推理可能正是人類認知的阿喀琉斯之踵。
科學、技術和人事等許多領域都涉及概率思維。所以，我們也沒有什麼特別的理由認為這種思維對理解心理學比其他學科更重要。然而，由於人們在運用概率信息方面存在問題，導致心理學的研究結果常常被誤解。我們都理解「男人比女人高」是一個概率趨勢的陳述，所以並不會因為有一個特例（某個男人比某個女人矮）就認為這一陳述是錯的。很多人也能以同樣的方式來理解「吸煙可以導致肺癌」的陳述，儘管對於那些不願相信吸煙會導致其喪命的癮君子們來說，「老喬」可能還是有說服力的。然而，與之相似的有關行為趨勢的概率表述卻引發了廣泛的猜忌，而且常常是「某某人」剛一露頭，這種概率表述便被人們拋棄了。很多心理學教師在討論某些行為之間關係的證據時，都往往得到同樣的反應。例如，教師可以呈現如下的事實：兒童的學業成績和家庭的社會經濟地位及父母的教育水平相關。但這個事實常常會遭到至少一個學生的反對，他會說，他有一個朋友是國家優秀獎學金獲得者，但是他的父親只是中學畢業。甚至那些理解吸煙-肺癌例子的人，對這一問題的態度也變得搖擺不定了。
人們從沒想到過要用「某某人」的論據來反駁醫學和物理上的發現，卻習慣於用之駁斥心理學的研究結果。大多數人能理解醫學科學提出的治療、理論及事實是概率性的。例如，他們理解一種葯對一組病人來說，並不是對他們各個都有療效，而且醫學也經常不能事先告訴我們，該葯會對哪些病人有療效。通常可以說，100個病人接受某治療方案，100個病人不接受任何治療，在一段時間之後，接受治療的這100個病人總體來說會比不接受治療的100個病人的病情好轉一些。沒有人因為這個並非在所有情況下都適用的概率表述就懷疑這一治療的價值。許多心理學的研究結果及心理治療的效果也存在類似的情況。然而，一旦心理學研究結果和心理治療效果不能在所有情況下都適用，就常常會引起人們對心理學產生極大的失望和輕蔑。一旦面對心理學的話題，人們常常忘記一個最基本的原則，那就是知識不需要完全確定後才是有用的——即便某些知識不能預測個體的