简介
这个由字节跳动团队推出的设计原则认知偏差知识手册,总结了与我们生活息息相关的,能够在我们设计道路上指引方向的67 种设计心理学底层逻辑,最重要的是搭配案例解析,深入浅出的讲解了例如,幸存者偏差,注意力偏差,从中效应等认知逻辑,好好学习这些知识点,让你的设计不再是空穴来风。
认知偏差知识手册
注:本手册仅作为心理学知识词条的普及,不代表芝士无限或产品的观点
四、统计与几率偏差
统计与几率偏差
几率性推论是指根据有关几率的资讯推论事情的可能性,而几率的估算通常来自统计资料,因此两者密不可分。
几率性推论是指根据有关几率的资讯推论事情的可能性,而几率的估算通常来自统计资料,因此两者密不可分。
60. 基本比率谬误 Base Rate fallacy
我们倾向于忽略一般信息,而只关注特定案例。
🔺 示例
不要只分享那些冷冰冰的产品信息。相反地,展示其他相关用户或公司的评价、用例。如果你想更具有说服力 —— 把你的量化数据和一些个人故事相结合。用量化数据合理地支持你的观点。具体的例子会在情感上传递你想表达的信息。
61. 赌徒谬误 Gambler’s Fallacy
我们错误地认为,如果在给定时期内某件事情频繁发生,那么这件事情在将来发生的几率就会很小。
🔺 示例
坚持事实,少依靠直觉,更多的依靠数据。
62. 热手谬误 Hot-Hand Fallacy
错误地认为经历过成功的人更有可能在其他尝试中进一步获得成功。一般是在某人近来做某事很成功时,认为他未来做同一件事也会很成功,而忽略其成功可能只是随机与巧合导致。
🔺 示例
通过强调一系列成功案例来建立自己的强大品牌。
63. 对样本数不敏锐 Insensitivity to Sample Size
我们经常忽略样本大小并贸然下结论,即使样本数量还未达到足够的统计量。
🔺 示例
与客户沟通很重要,但不要把产品设想建立在几次面谈的基础上。使用大量数据,并根据实际数据而非假设来做出产品决策。
第四节【统计与几率偏差】结束!
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