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随机掉落的创作资料（第8页）
认为某事多次发生则未来发生的几率会较小，或多次未发生则未来发生的几率会较大。
逆赌徒谬误
认为几率很小的事发生了，一定是做了很多次。
热手谬误
认为某事多次发生则未来发生的几率会较大。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。
回归谬误
非常态的甲事发生以后，用乙措施处理后甲事扭转，便断定乙措施可扭转甲事。然而非常态的事发生后，本来就比较容易发生较接近常态的事。
检察官谬误
泛指多种根据不相关资讯认定被告“无辜的几率”很小的情况。
辩护人谬误
泛指多种根据不相关资讯认定被告“犯罪的几率”很小的情况。
多重比较谬误
广泛比较二个群体的各种特征，从中找出有明显差异的几个，宣称它就是造成二个群体不同的原因。
德州神枪手谬误
即“先射箭再画靶”，常指统计研究做出结果后，把其中的集群当做有统计意义，然而实际上此集群更可能是随机产生。
对样本数不敏锐（Insensitivitytosamplesize）
评估统计数据时，未考虑小样本比大样本更容易观察到极端结果。
戏局谬误ludicfallacy
过度使用统计与几率预测未来。
麦纳马拉谬误McNamarafallacy
过度相信数据、依赖数据评估事情，忽略难以量化的事。
取样偏差（抽样偏差）samplingbias
亦作以偏概全，即以局部事例解释整体原因。
预筛选偏差（Pre-screeningbias）
筛选样本时预先排除了某些不应排除的样本。
排除偏差（Exclusionbias）
研究进行时不当排除某些看似不符预期的样本。
选择性观察偏差（Observationselectionbias）
观察时不可避免受到前置条件的限制而筛选了样本，因而得出不适当的结论。例如问卷调查到的人一定是个性热心、愿意填问卷的人，因而其结果未必能反映不热心、不愿意填问卷的人的想法。
观察者期望效应
由于研究者期待某种结果，因而下意识中不适当地操作实验或诠释资料（参见受试者期望效应）。
受试者期望效应
由于受试者期待某种结果，因而下意识地扭曲了回报内容。常见的例子是安慰剂效应。
安慰剂效应或伪药效应
给予无效的药物或治疗，病人却相信或觉得情况改善。
反安慰剂效应或反伪药效应（Noceboeffect）
给予有效的药物或治疗，病人却相信或觉得情况恶化。
实验者偏差或期望偏差
实验者倾向相信、认可、发布符合他们期望的结果，而不信、贬低、弃置不符合的。
*经费偏差（Fundingbias）
选择研究方法或诠释研究结果时，倾向迎合经费提供者的立场。
社会期许偏差
说明自己的看法时，倾向于多报符合社会期许的意愿或实情，而少报不符合的。例如询及是否有不良嗜好、性伴侣数量时，会有意或无意地隐瞒或淡化实情。
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有*号的是我自己标注的额外记忆的项，不是用在本书中的标记。
希望对大家有所帮助。
今明两天会在老书与本书中随机掉落同人番外创作资料注释等章节~
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