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  • 創業風險的N種真實面孔

    時間:2024-09-02 10:01:32 如何創業 我要投稿
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    創業風險的N種真實面孔

      通常情況下可以控制的風險,并不像無法控制的風險那樣令人感到恐懼,即使前者發生的幾率比較高。在往返于米蘭和威尼斯的高速公路上發生車禍事故的幾率極高,但并沒有人為此感到恐懼,因為人們可以自己掌控方向盤,自己決定要不要冒險開快車,拿生命開玩笑。我們習慣憑著情感、經驗、數字或個人喜好評估風險,而理智總是被排擠在外,結果就是,我們并不認識風險。

      風險相對論

      在我每天閱讀的報紙上設有讓讀者深入了解科學知識的版面,其中一篇報道介紹了國際極具權威性的雜志最新的研究論文。報道指出,膽固醇比較高的人罹患心臟病的幾率比一般人高出50%,可以想象膽固醇高的人讀過之后一定會非常不安。此時我們不妨思考一下:“這個數字到底要傳遞什么信息?”

      讓我們先以其他方式呈現同樣的數據。

      根據預測,年齡為50歲的膽固醇值正常的人,每100人中有4個人會在接下來的10年內罹患心肌梗塞;同樣的年齡但膽固醇值高的人,則有6個人會罹患心肌梗塞。

      對應的就是報紙上寫的“50%”,因為增加的2個人是4個人的一半,也就是50%。

      4個人增加2個人,代表著“相對風險”提高了50%,但我們也可以換一種方式來表示同樣的數據——著眼于“絕對風險”的提高。在這個例子中,“絕對風險”只提高了2%,也就是100人中有6人或4人的差別。相對于“50%”而言,“2%”這個數字會減弱報道對膽固醇高的讀者造成的心理震撼。

      只要了解這一點,我們就會冷靜地思考數字到底在說什么,而不會過度憂慮不安。

      再舉一個例子,這也是我們在日常生活中常談到的話題之一。

      “坐車隨時系好安全帶,可以降低15%的危險”。

      你也許會想,自己一直都系好安全帶,沒問題。可是你真的知道在系好安全帶的情況下坐70年的車仍發生車禍而留下后遺癥的幾率是多少嗎?一定不知道吧。這句話并沒有說清楚,可以降低的危險是“絕對風險”還是“相對風險”。

      假設你聽說坐70年的車因為車禍重傷留下后遺癥的幾率是20%,如果例子中的“15%”代表的是“絕對風險”,只要計算20%減去15%即可。這代表著系安全帶能大幅降低風險,使得你受傷的幾率降到5%。如果例子中的“15%”代表的是“相對風險”,情況就完全不同了,降低的是20%的15%風險,也就是3%(20%×15%=3%)。這表示系安全帶的確有效,不過效果沒那么夸張,只能將風險降低至17%(20%-3%=17%)。

      可以說,“相對風險”和“絕對風險”的差異會導致天差地別的結果。以“相對風險”敘述事物能激發人們強烈的反應,以“絕對風險”敘述則無法達到同樣的效果。換言之,“相對風險”能放大數據應有的含義。大家千萬不可忽視這種偏差帶來的危險,例如制藥公司就經常利用這種遮人耳目的手法誘導我們做出不合理的決策。

      芝加哥經濟學家史蒂芬·列維特在其著作《魔鬼經濟學》中問道,“政府在投入資金消滅危險時,如果有消滅恐怖的分子的威脅和心臟血管疾病的威脅兩種方案可供選擇,哪一種方案比較容易贏得大眾的支持?”

      雖然人們受到恐怖的分子攻擊而喪命的幾率遠低于因膽固醇過高導致動脈阻塞致死的幾率,可是“我們無法控制恐怖的分子的暴行,卻能約束自己少吃高熱量的洋芋片”。相較于可以控制的以及血管疾病的威脅來說,無法控制的恐怖的分子的威脅更令我們感到恐懼。所以,我們更希望政府將資金投入到消滅恐怖的分子的威脅的方案中。

      統計數據的風險

      假設你是意大利人。有一天,你開車前往醫院接受艾滋病篩查,遇到堵車。前段時間你剛讀過相關資料,對艾滋病的認識如下:

      在意大利,既不吸毒也沒有危險性行為的人之中有0.01%會感染艾滋病。感染艾滋病的人接受檢查,有99.9%會呈陽性;未感染艾滋病的人接受檢查,有99.99%會呈陰性(換句話說,有0.01%的人實際上并未感染艾滋病,卻遭誤判為陽性)。

      請問,如果某個人的檢查結果顯示為陽性,他實際感染艾滋病的幾率有多高?

      大多數人回答幾率超過99%。

      這種問題通常會擾亂人的思維,不過只要利用幾率計算就能得出正確答案。此時的你被困在長長的車陣中緩慢前行,不能用紙筆,也沒有計算器,該怎么辦才好呢?

      其實,只要換個方法敘述,就能馬上得出答案。比如說,假設有10000人既不吸毒也沒有危險性行為,其中有1人(0.01%)罹患艾滋病,測試結果中有99.9%的幾率(接近于100%)正確顯示為陽性。其余9999人并未感染艾滋病,但這些人當中有1個人的檢查結果會誤判為陽性。也就是說,10000人當中有兩個人的檢查結果會呈陽性。

      這兩個人之中有幾個人真的感染艾滋病?你應該已經看出,答案是2人中有1人罹患艾滋病。所以說,當某個人的檢查結果為陽性時,實際罹患艾滋病的幾率并非是99%,而是大約等于50%。這個檢查結果至少有50%的幾率是錯誤的,你最好重新接受檢查。

      再看一個問題。

      甲小姐和乙小姐都懷孕了,她們去醫院做B超檢查,希望提早知道小孩的性別。

      A. 如果是男嬰,檢查結果為“M”的幾率為90%。

      B. 如果是女嬰,檢查結果為“F”的幾率為70%。

      甲小姐的檢查結果為M,乙小姐的檢查結果為F。

      請問,相對于乙小姐而言,甲小姐是否更有把握知道自己的小孩是男是女?

      以適合這道問題的認知方法對照,就會發現上述推論與實際情況恰好相反。

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