Цитаты из книг автора «Richard E. Nisbett»

взгляды людей, отличающиеся от ваших собственных, могут быть ближе к истине, чем вам подсказывает интуиция.

сходство событий и явлений друг с другом может быть основой для ошибочного мнения.

эвристики могут влиять на формирование вашего мнения.

случайные, не относящиеся к делу впечатления и мысли также могут воздействовать на ваши взгляды и действия.

Схемы и стереотипы определяют наше понимание мира, но они могут привести к ошибкам.

еблять это слово, не смогут толком объяснить, чем так хорош междисциплинарный подход к научным исследованиям. Но он действительно хорош, и вот почему.

Чтобы сделать правильный вывод, нужно действовать систематически: наблюдать, записывать и делать расчеты, иначе окажется, что все ваши выводы — полная чушь .

Все эти факты можно обобщить таким образом: если человек (или другое живое существо) готов увидеть связь между предметами или явлениями, он, скорее всего, ее увидит, даже если ее нет . Если же вы настроены не видеть эту связь, вы ее, скорее всего, не увидите, даже если она есть.

всего, поменяют свое положение.

Увеличение выборки уменьшает ошибки только в том случае, если выборка является несмещенной (объективной). Добиться этого можно, предоставив каждому явлению, событию или человеку из данной популяции равные шансы участия в выборке. Нужно с вниманием относиться к опасности смещения выборки: отдохнул ли я, сходив в ресторан с женой, или был напряжен, потому что с нами была ее сестра, которая вечно всех критикует? А использовав расширенную смещенную выборку, можно лишь еще больше утвердиться в своем ошибочном выводе. Среднеквадратическое отклонение — это простой способ измерения дисперсии непрерывной переменной величины относительно среднего значения. Чем больше среднеквадратическое отклонение в наблюдении данного типа, тем меньше мы можем быть уверены, что конкретное наблюдение будет близко к среднему значению, верному для всей выборки. Большое среднеквадратическое отклонение для инвестиции означает, что ее доходность окажется под вопросом. Если мы знаем, что наблюдение переменной величины определенного вида относится к предельным значениям распределения этой переменной, то очень вероятно, что результаты последующих наблюдений не будут предельными. Студент, получивший высший балл на последнем экзамене, вероятно, хорошо сдаст следующий экзамен, но вряд ли снова получит высший балл. Акции десяти компаний, занимавшие самые высокие позиции в прошлогоднем рейтинге, не останутся на тех же позициях в этом году. Предельные значения стали предельными, потому что так расположились звезды (или не расположились). В следующий раз звезды, скорее