小数定律
假设你是一家零售贸易公司的领导，公司有1 000家分店。集团的财务主管委托一名顾问对店铺的失窃事件进行调研。这名顾问在报告他的调研结果，用投影投出惹眼的大字：发生失窃事件最严重的100家分店—根据占营业额的百分比算出。然后，他用加粗的文字描述了令人吃惊的事实：“发生失窃事件最多的分店主要在乡村地区。”在片刻的沉默和惊讶之后，财务主管发话了：“各位，情况已经很清楚了。现在马上给在乡村地区的分店安装特别的安全系统。显然只要不是铆住钉住的，就都会被那些乡下小偷偷走！除此之外也没有什么别的原因了。”
你可以对此表示怀疑吗？当然可以。你可以要求那个顾问统计出100家发生偷窃事件最少的分店。于是顾问在Excel表上忙碌地重新归类，制作出了清单。令人吃惊的是，被窃贼骚扰得最少的分店也主要分布在乡村地区！这时你就可以笑着对在场的人说：“乡村地区不是决定因素，决定因素是分店的规模大小。在乡村地区的分店一般规模较小，一次偷窃事件对失窃率的影响较大，相应地乡村地区分店的失窃率也会极为不稳定—比集中在城市地区的大型分店要不稳定得多。各位，你们被‘小数定律’蒙蔽了。”
“小数定律”直观上很难理解，所以有些人，特别是记者、经理和监事，经常会被其蒙蔽。让我们用一个很极端的例子来说明一下。抛开失窃率不谈，我们看看一家分店员工的平均体重。假设公司只有2家分店，一家规模非常大，一家很小。大的分店有1 000名员工，小的分店只有2名员工。我们假设大的分店的员工平均体重符合国民平均体重的标准，即75公斤，无论是有新员工加入还是有老员工离职，这个数字几乎是不变的，但在小的分店情况就有所不同，平均体重取决于分店经理雇用了胖的还是瘦的店员，员工平均体重会随之有很大变化。
这同样适用于解释失窃率的例子：分店越小，其失窃率变化就越大，无论顾问如何整理他的Excel表格，如果按失窃率从高到低的顺序排列，最靠后的肯定是较小的分店，中间是较大的分店，最前面的又是较小的分店。财务主管的结论是没有道理的—特别的安全系统也不必再装。
假如你在报纸上读到一则新闻：“刚起步的公司会雇用更聪明的员工—由‘联邦无意义研究部’委托进行的研究统计了德国所有企业员工的平均智商，结果表明：处于起始阶段的公司员工智商最高。”你对这则新闻报道有什么想法？最好是没有什么想法，因为这里又和小数定律有关。在公司起始阶段雇用的员工往往较少，小型企业员工的平均智商比大型集团平均智商的变化幅度要大，所以小型企业（也就是刚起步的企业）员工的平均智商较高（也有可能较低）。联邦部门的调查研究没有任何说服力，最多能证明存在偶然事件的可能性。
结论：当一项研究得出了一些不同寻常的结果时，请你谨慎地对待。这些令人吃惊的发现实际上完全是偶然事件分布的常见情况。诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼在他最新的著作中写到，即使是有经验的科学家也会被“小数定律”所蒙蔽—这样看来，我们这些普通人还能得到些安慰。
