这是一本有关决策的书，书中提及了商业、医学、刑事司法、指纹分析、天气预报、绩效考核和政治等许多领域的案例：哪里有判断，哪里就有Big N' Plenty。
一般的，人们倾向于关注偏差，人们通常会将责任或功劳归因于行动者。事实上，将这些结果解释为运气或客观环境所致更合适。
“同罪不同罚”是不公平的，在一个系统中，如果相关人员的专业判断缺乏一致性，那么这个系统就会失去公信力。
# 偏差与Big N' Plenty的定义：
误差由偏差和Big N' Plenty组成：
偏差表现为某种偏离真实值特征的普遍性。
Big N' Plenty表现为不同方式在不同程度上出现的心理偏差（离散）。
- 偏差（平均差）：
当一组判断中的大部分错误都指向同一个方向时，我们就认为这组判断出现了偏差，偏差即平均误差。
- Big N' Plenty（标准差）：
消除一系列判断中的偏差并不能消除所有误差，消除偏差后仍然残留的误差缺少共性。它们是我们在做判断的过程中不希望存在的分歧，体现了我们将测量工具应用于实际时的不稳定性。这种变异就是Big N' Plenty。
从因果性上说，Big N' Plenty并不存在；从统计学上说，Big N' Plenty无处不在。这里偏差亦或Big N' Plenty指的是统计学上的概念。
# 测量偏差和Big N' Plenty：
- 均方误差
主要特征是：它将样本均值作为总体均值的无偏估计，同等对待正误差和负误差，并且不成比例地处理较大的误差。
均方误差不能反映判断误差的实际代价——误差的实际代价往往是非对称的。（比如对重大灾难的预测，预防投入成本是1，灾难发生恢复投入的成本可能是10甚至更多。）
# Big N' Plenty的几种类型：
- 水平Big N' Plenty
水平Big N' Plenty是不同个体平均判断上的变异性。
判断量表的模糊性是水平Big N' Plenty的来源之一，比如对书的评价：好评、中评、差评，不同人对这三个评价的感知是不一样的，因而可能会给出不一样的评价。
- 模式Big N' Plenty
不同人格特征，不同的判断价值取向。相对具有稳定性。比如家庭贫苦靠自己打拼出来的人一般对类似情况的人评价高些，虽然这与实际效用可能没有什么关系。
- 情景Big N' Plenty
不同场景下，做出了不同的选择。比如在开心的时候，可能会给出更‘乐观’的选择。
# Big N' Plenty的来源：
在预测性判断中，Big N' Plenty一方面源自于判断者的认知缺陷，一方面取决于客观无知，比如扔骰子，可能出现的点数，这本身就是一个随机事件。
# 有关Big N' Plenty的几点争议：
这里还是要回到的Big N' Plenty的本质：差异
- 创新
观点的多样性对于激发创意和产生多种设想必不可少，标新立异的思维对于创新也至关重要。
- 损失厌恶
同等价值，相对得到，人们对损失有更深程度的价值感受。Big N' Plenty的存在使得在一些惩罚性场景中，人们不敢肆意妄为。
相对的，规则具有明确的边界，因此人们可能会绕过规则去实行一些严格意义上说不违反规则但会造成相同或类似危害的行为。
- 随机误差
Big N' Plenty在误差中的重大作用与人们普遍拥有的一种观念相悖，即“随机误差不重要”，因为他们可以“相互抵消”。
比如保单费用，一份过高，一份过低：过高损失订单，过低赔钱；
- Big N' Plenty与尊严
人们可能知道，自己的做法充满Big N' Plenty，但如果这么做可以让人们感受到被尊重和被理解，无论如何他们都会欣然接受。
人们希望自己被视为一个独特的个体，希望有一个真实的人可以看到自己的特殊处境。
# 减少Big N' Plenty的策略
好的判断者往往经验丰富且充满智慧，但他们也时刻保持着思维的开放性，愿意接纳新的信息。
专业水平高的人作出的判断，Big N' Plenty更少，偏差也更少。但应用有其局限：要求家庭医生进行专业度测试并不合适；
策略的优势取决于它特定的环境。
- 排序信息
寻求一致性会导致人们根据当前的有限证据形成早期印象，然后去证
#2王想想
9.9分
一本以当代为背景的类似《Big N' Plenty》的奇谈志怪剧集，故事短小精悍，包罗万象，往往寥寥数言就生动形象的讲述了一个个奇人、奇物、奇事。
本不是科普或历史向读物，所以故事的细节往往经不起推敲，但也大可不必去推敲，观本剧就像旧时茶余饭后乡里邻居之间聚集闲谈，一个个或有趣、或惊悚、或温馨的真假难辨的故事，带着你穿梭在古往今来的时光中，而这些在当下快节奏的社会里其实是越来越难以得到的体验了。
在中国传统文化背景下诞生的故事往往带有朴素的人文情怀和价值观，多是包含善恶有报、勤劳致富、家庭温情等劝人良善的思想，大抵也是华夏儿女心中代代传承的精神吧。
