为什么人们习惯通过很少的观察值，就得出结论？
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什么是样本偏差？
人们习惯通过很少的观察值，就得出结论。这样的结论，往往就存在样本不足导致的偏差。
样本偏差用更通俗的话来说，就是以偏概全。样本偏差经常出现在我们的日常生活中。
例如，我的一个哥们，最近他老婆生了个女儿。同产房共5位宝宝，4女1男，我哥们就对我说，现在生女儿多过男孩太多，以后怕没的嫁。
但实际情况是，全国男女比例严重失衡，男性比女性多3359万。
再比如，吸烟有害健康，患患肺癌的概率很大。我之前也写过一篇被人民日报转载的癌症文章，发给周围吸烟的朋友，劝身边人戒烟。但是这些朋友给出的借口是这样的：
你看隔壁老王，都九十岁了，抽烟抽了一辈子，照样健健康康的。
我高中的班长王二狗，烟酒不沾，三十岁就归了西。
所以呀，抽烟有害健康，都是扯淡骗人的！
看吸烟是否有害健康，应该看的是整个烟民群体和非烟民群体的比较，光一个隔壁老王和王二狗怎么能得出结论。
还有人跟踪过每年的高考状元后来的职业发展路径，最终发现这些状元，绝大多数并没有成为人中龙凤，国之栋梁，于是他们得出结论：
高考状元最终将走向平庸，高考对筛选人才并没什么卵用。
高考状元的容量加起来不过几百人，但非状元人数上千万，几千万人当中出现马云马化腾，当然更正常。
几个清北毕业的人，上知乎回答了个问题，说自己清北毕业，也买不起学区房，甚至也在北京留不下来，于是就有人得出结论：
清华北大的学历不如学区房值钱！
其实，说清华北大毕业买不起房的，也只是发声的少数人，而那些闷声发大财的清华北大人，看到这样的结论，恐怕只会默默地骂一句SB。
以上的例子，统统犯了小样本偏差的统计错误。在之前我有聊过小数定律。
换句话说，考察的样本太少，根本不可能得出可靠的结论。
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如何避免样本偏差的思维错误呢？
你需要记住一点即可：
统计推断，样本大小越大，越可靠。基于小样本的结论，往往都存在以偏概全的问题。
