只看结果不看过程-谈谈结果偏差
几个感想
历史
记得有人说过所有的历史都是当代史，毕竟历史是由胜利者书写的。在成王败寇的逻辑下，以结果论英雄的逻辑下，历史的过程不是那么重要，似乎每个重要的历史关头都是因为胜利者的英明神武，在当时的环境下做出了伟大决策。
如果真的去考究当时的环境，有可能只是因为“运气”，因为各种机缘巧合，最终成就了胜利者。
新手
在很多游戏中，尤其是打牌/麻将等棋牌游戏，对于一个新手而言，人们会经常发现他的运气不错。在略懂规则时，凭着手里的好牌通杀四方，让众多的老手不得不服。
在股票投机中，也存在同类现象，一个新韭菜，很容易在大环境良好的情况下，比如刚好处在牛市的初期，道听途说买了几只牛股，搭着牛市行情，一波流赚了让很多老股民眼馋的钱；人称股神，敢打敢拼/初生牛犊不怕虎，一时的风头无两。在经过一轮的股市盛衰周期后，股神不再神，凭着运气赚的钱，凭着实力亏光了。
德扑
在德扑游戏中，经常看见各种“ALL IN"，不是说每次“ALL IN”都是错的，有可能手牌确实不错，有可能是被动套进去了，有可能有意为之。
只要打的够多，就算手牌是牌力很强的大牌，比如“AA”“AK”之类，“ALL IN”都有可能碰到头铁的玩家，或者后手筹码少的玩家，陪着一把梭，最后大牌却输了，这种情况屡见不鲜。结果输了，能说明梭哈是错的吗？
结果偏差
前面提的以结果论英雄，成王败寇，人们很容易因为结果的正确或胜利 ，就认为胜利者的每个决策都是正确的；而德扑中，拿着大牌且计算过成功概率而All IN结果输了，就会被认为冲动了，输了就错了。这些都是典型的结果偏差，根据结果来评判决策质量，结果好就认为决策英明，结果差就认为决策很烂。评价他人可能会客观点，就怕自我评价，在股市中凭着运气赚的好好的，就自以为是股神，最后一些小亏开始学习，学了个半桶水，慢慢地凭着实力亏光了。
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DeepSeek方案
一、什么是结果偏差
结果偏差（Outcome Bias）是一种认知偏误，指人们在评价决策质量时，过度依赖最终结果的好坏，而忽视决策本身的合理性和过程中的客观因素。例如：
- 骰子实验：若连续10次掷出6点，人们可能误判骰子被操控，转而选择低概率选项；
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历史评价：以赤壁之战的失败否定曹操的决策智慧，忽略天气突变等不可控因素；
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投资案例：因某人连续10次预测股票涨跌而盲目追随，却未分析其背后是否存在筛选幸存者的统计陷阱。
二、如何避免结果偏差
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区分结果与决策过程
- 评估决策时，需分析其依据的信息、逻辑和风险控制，而非单纯以结果论成败。例如，投资应关注风险承担、策略合理性，而非仅看收益。
- 多角度验证信息
- 采用“四问法”：决策依据是否包含过程分析？是否收集了足够信息？是否咨询他人意见？该判断是否必要？；
- 通过数据可视化、多来源数据对比（如历史数据、第三方验证）减少信息片面性。
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关注失败案例与潜在风险
- 主动分析失败原因，而非仅学习成功经验；
- 在实验或数据分析中，预设偏差识别机制（如随机抽样、盲测）。
三、科学决策的方法
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明确问题与目标
- 通过MECE原则（相互独立、完全穷尽）结构化问题，避免遗漏关键因素；
- 以终为始，从目标倒推所需步骤。
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收集与验证信息
- 采用随机抽样、多数据源交叉验证，减少抽样偏差和测量误差；
- 引入群体决策，平衡个体偏见（如德尔菲法）。
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评估方案与风险
- 使用SWOT分析权衡优劣势，结合概率思维（如预期价值计算）；
- 设置“停止点”，避免因沉没成本而坚持错误决策（如预定义最大亏损阈值）。
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迭代与反馈
- 通过PDCA循环（计划-执行-检查-改进）持续优化决策流程；
- 在快速决策场景中，运用“假设验证法”快速试错。
四、推荐书籍
- 《思考，快与慢》（丹尼尔·卡尼曼）
解析大脑的直觉与理性决策机制，揭示认知偏差的心理学根源。
https://book.douban.com/subject/10785583/
- 《决断力》（奇普·希思、丹·希思）
提出WRAP决策模型（拓宽选项-验证假设-保持距离-准备容错），结合行为科学提升决策质量。
https://book.douban.com/subject/25744065/
- 《策略思维》（阿维纳什·K·迪克西特）
运用博弈论分析竞争与合作中的策略选择，适合商业与政策制定者。
https://book.douban.com/subject/26990027/
- 《噪声》（丹尼尔·卡尼曼等）
探讨决策中随机误差的影响，提供减少“噪声”的实操方法。
https://book.douban.com/subject/35541399/
- 《经理人参阅：科学决策》
从管理实践出发，整合心理学与经济学理论，提供系统性决策框架。
