与众不同的心理学-第39节
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对凡是具有某种特征的所有个体，做出相同的结果预测。例如，
预测不吸烟者的寿命是
77。5岁，而吸烟的人是
64。3岁就是一个
精算式的预测。如果考虑的群体特征不只一个（运用第五章谈
到的复杂相关技术一一尤其是多元回归技术）将令我们的预测
更加准确。例如，预测吸烟、肥胖且不作运动者的寿命是
58。2
第十一章偶然性在心理学中的作用
。275
。
岁就是在一个多变量（吸烟行为、体重和运动数量）基础上的
精算式预测，这样的预测总是比单变量的预测更准确。精算式
预测在经济学、人力资源、犯罪学、商业与市场学，以及医学
科学等领域都很常见。
在心理学的许多分支领域，如认知心理学、发展心理学、组
织心理学、人格心理学与社会心理学中，其知识都是通过精算
式预测来表达的。相反的，有一小群在外面执业的临床心理学
家，则声称他们可以超越群体预测，能对个别个体各自做出百
分之百准确的预测，这种预测被称为是临床式或个案式预测
（ clinical or case prediction ）。与精算式预测相对比，临床式预测
是这样的：
职业心理学家声称，他们能对具体个体进行预测，从而超
越了对〃一般人〃或不同类别的人所进行的预测……职业心理
学家与心理学研究者的不同在于，他们能把每个人看作为独特
的个体来理解，而不仅只是一个群体的一员，之所以只能作群
体理解是因为统计学的概化必须是针对一群人来作的。职业心
理学家自认为能够分析出，在一个个体的生活中，到底是〃什
么导致了什么〃，而不只是说说什么样的人〃总体而言〃是这个
样子的。
（Dawes，
1994 ； pp。79 …80）
临床式预测应该可以是精算式预测的一个有用的补充，但
问题是，临床式预测是完全不准确的。
要证明临床式预测是有效的，一个临床医生与他的病人接
触的经验，以及他/她对病人所提供的信息之运用，应该会给
我们一个比较好的预测。这个预测一定要比只是拿对这些病人
。 276 。与〃众〃不同的心理学
的一般资料事先进行的简单量化编码，然后放在一定的统计程
序中去找出这些资料的最佳预测组合的研究结果，来得好才
行。总之，〃临床式预测是有效的〃这→观点认为，临床心理
学工作者的经验会使他们超越精算式预测研究所能提供的总体
联系信息。既然讲得这么明了，那么，就很容易可以检验一下
这一观点的正确性。很不幸的是，经过检验，这一观点被证明
是错误的。
对临床式与精算式预测的比较研究所得到的结果，具有
惊人的一致性。自从保罗·米尔（
Paul Meehl ）的经典著作
《临床式预测对精算式预测》于
1954年出版以来，
40年间有
100多个研究表明，在几乎每一个曾经进行过研究的临床式预
测领域（心理疗法的效果、假释行为、大学生毕业比例、电
击治疗的疗效、累犯问题、精神病住院治疗期的长短等等），
精算式预测都优于临床式预测（
Dawes ； 1994； Dawes ； Faust
& Meehl ； 1989； Faust ； Hart ； Guilmet旬，
& Arkes ； 1988；
Goldberg ； 1959 ； 1968 ； 1991； Leli & Filskov ； 1981； Ruscio ；
2002 ）。
在多个临床领域中，研究者给予一个临床心理医生有关一
个病人的资料，让其预测这个病人的某些行为。与此同时，他
们也把同样的资料加以量化，并用一个统计程序加以分析，这
一程序是以由先前研究所找出来的精算关系为基础所决定的。
这些研究结果，毫无例外地显示，统计程序是胜利者。这就表
明，精算式预测比临床式预测要准确。事实上，即使是在临床
心理医生可以得到比精算方法所用的资料更多的资料的情况下，
后者仍然是比前者的预测更准确。也就是说，临床心理医生除
第十一章偶然性在心理学中的作用。
277 。
了拥有与精算式预测一样的量化资料以外，还持有与病人个别
接触和访谈等个别化的资料，但是这并没有令其预测像精算式
预测那么准确：〃即使拥有信息优势，临床判断仍然不能超越精
算方法；实际上，持有更多的信息，一点儿也不能弥补两个方
法之间的差距〃
（Dawes等，
1989 ； p
。1
670）。产生这种结果的原
因当然是统计公式将各种信息数据，以增加预栅力为目标作优
化整合，而且这一整合是既准确又稳定的。因此，在优化和稳
定这两个因素上，精算方法就能远远优于临床心理医生通过非
正式方法所收集的资料了。
有关临床式…精算式预测的研究文献中，还包含另一种对
二者加以比较的方法，那就是给临床心理医生由精算方式得来
的预测结果，让其根据自己与其病人接触的经验，来对这一预
测加以调整。结果，在临床医生对精算式预测作出调整后，实
际上非但没有增加，反而降低了预测的准确度（见
Dawes，
1994 ）。在这里我们又看到了一个不能〃接受错误以减少错误〃
的绝好例子，与前面所述的那个红蓝灯预测实验非常相类。被
试不顾灯亮次数多少这一的精算信息，因而不采用每次都预测
红灯会亮的策略（可以获得
70％的正确率），而是在红灯与蓝
灯之间换选，以力求每一次预测都能正确，结果却反而把正确
率减掉了
12％（只有
58％的次数是正确的）。同样的，在这里
所述的这些研究中，临床心理医生相信，他们的经验应该可以
提供给自己一些〃真知卓见〃，从而可以使他们作出比定量数
据更好的预测。实际上，这些〃卓见〃根本不存在，他们的预
测比依赖公开的、精算的信息所做的预测要差。最后，请注意，
精算式预测的优点并不局限于心理学，它也扩展到了许多其他
；
。 278 。与〃众〃不同的心理学
临床科学中一一例如，医学中对心电图的解读
（Gawande，
1998 ）。
有鉴于研究表明精算式预测优于临床式预测，米尔（
1986）
曾说：〃社会科学中，没有任何一个争论能像这一量化/质化的
争论那样，能用从这么大量的、在性质上这么不同的研究领域
中所得到的、以及这么一致的及单向的结果。〃
（ pp。373 …374 ）。
但是，令人发窘的是，心理学领域并没有根据这一研究成果身
体力行。例如，尽管大量的证据表明，个别面谈这一考试方法
实际上是无效的，但在研究生人学与心理健康培训班人班的选
拔等方面，还是有许多人在使用这一方法。临床工作者也继续
用一些似是而非的理由，来合理化他们为什么要依靠〃临床直
觉〃，而不依顿更有效的总体性预测。例如，戴维斯
（Dawes）等
曾注意到：
广为流传的反精算论点或误区在于，认为群体统计不适用
于预测单个人或事。这种观点滥用了概率的基本原则……。要
保持逻辑上的一致，反精算论者必须承认以下这一想法是对的：
如果一个人被迫只能玩，一次俄国轮盘游戏，但是允许他选择一
把锺内装有
1友或
5发子弹的手枪。由于这一事件的羊一性，所
以那个人选择哪一把手枪，就变得无关紧要了（
Dawes et al。；
1989； p。1672）。
这一观点的一个类比是，问你自己对如下的一个科学发现
的反应是什么，这个发现是完成过多次类似手术的医生，在下
一次类似的手术中成功的概率会比较高（
Christensen ； 1999）。
现在有一个医生
A，他常做某一手术，失败的可能性很小，而
第十一章偶然性在心理学中的作用。
279 。
另一个医生
B从没做过这种手术，失败率可能很高，请问你，你
愿意让这两个医生中的哪一个来为你做手术呢？如果你相信
〃概率在单个事件中不适用〃，那你就应该不介意让医生
B给你
做手术。
道斯（Dawes，
1994）讨论了对精算式预测的另一反对意见，
那就是认为它是〃非个人化的〃。他指出，其实是个人化或不是
个人化是无关紧要的。我们在临床心理学、医学治疗或财经咨
询等领域，所争论的是哪一种方法的预测最好。道斯推测说，大
多数人会选择→种有效的但非个人化的治疗，而不会去理会一
个无效的但是个人化的治疗：
对于感染
HIV（艾滋病病毒）的人来说，有什么会比非个
人化地去发明一种
HIV治疗法更具个人意义及重要性的呢？对
于研究生入学申请者、假释犯、心脏病病人，……又有什么会
比非个人化的统计预测技术的进步，更具个人意义及重要性
呢？关键在于任何一种方法是否能让自己在追求事业的过程中
减少失败，能让假释犯在假释期间减少再犯罪，医学治疗更有
疗效，等等
（p。182）。
承认在诸如预测心理治疗疗效等研究领域里，精算式预
测都优于临床式预测，并不会对心理学的声望造成任何损失，
因为在如医学、商学、犯罪学、会计学，甚至家畜鉴别等许
多内容差别非常大的一些应用领域中，也都发现精算式预测
优于临床式预测（见
Dawes，
1994； Dawes等，
1989； Dowie
& Elstein ； 1988）。尽管总体上说，心理学不会因为这些研究
结果，而有什么损失，但是对一些个别必须以〃专家〃身份
。 280 。与〃众〃不同的心理学
来从事临床实务的工作者来说，当然是会造成一定的声誉损
失的，特别是那些让病人觉得他们有独特的临床个案知识来
帮助他们把病看得更好的从业员，不但声誉会大损，甚至收
入也会降低。然而，正如麦佛和瑞特（
McFall & Treat ； 1999 ）
在一篇论述临床评估之价值的论文中，曾提醒我们的：〃我们
临床医生所试图评价和预测的事情，本质上是概率性的。这
意味着我们不能期望，大自然会如此昕话，以致让我们有百
分百的把握来预测单一事件。相反地，我们最高的期望也只
能是确定一系列可能的结果，然后去估计这些结果出现的相
对可能性。从这种概率的角度来看，传统临床评估所内含的
那种理想化的目标：要对独特的、不常出现的事件做出准确
的预测，其实是一个幻想，反映了我们的无知或自大，或许
两者都有
〃（p。217）。
实际上，如果我们养成〃接受错误以减少错误〃的习惯，
心理学和整个社会都将受益。在试图对每一个不同寻常的单
一事件，做出独特的解释时（就我们目前的知识情况来说，独
特的解释也许根本不可能），我们常常因此而丧失了对更经常
出现的平常事件的预测能力。请大家再→次回想一下红灯一
蓝灯的实验，〃百分之百红灯策略〃令所有出现概率较小，或
很少出现的不寻常事件（当蓝灯亮时），所做出的预测都是错
误的。如果我们把注意力放在出现概率较小的事件上，而采
用
〃70％红灯、
30％蓝灯策略〃，结果会怎样呢？我们会在
30
个不寻常事件中预测对
9次（
30 x 0。3 ），其代价是损失了正
确预测对
21个常见事件的机会，从而把对红灯有
70次正确预
测的结果，降为只能有
49次的正确预测（
70 x 0。70 ）。临床
第十一章偶然性在心理学中的作用。
281 。
领域中的行为预测也可以用同样的道理，虚构每一事件的复
杂度的解释，可能确实能抓住一小部分不寻常事件，但是必
须付的代价是，损失了对大多数事件的正确预测。简单的精
算式预测正是对大多数、常出现的事件之预测，做得比较好。
加望德（
Gawande ； 1998）指出医学领域也同样需要学习〃接
受错误以减少错误〃这个道理。他认为在医学里，强调直觉、
个别化的治疗方法〃是有缺陷的一一我们试图承认及考虑人
的复杂性，非但没有减少错误，反而引来了更多的错误〃
（p。80）。
道斯
（Dawes，
1991 ）曾讲述了一今有趣的故事，在他执教
的大学，有人发起了一个罪犯教育项目，该项目包括了一个〃与
罪犯面谈〃的节目。参与这个节目的那个罪犯原来是一个酒吧
的配酒员，额外还替人收赌债度日（必要时以枪威逼欠债者）。
一天，他被派往俄勒冈州去收一笔钱。当他到达该州，把那个
欠债者逼到街角，并掏出于枪要进行威逼时，警察从隐僻处跳
了出来，当场逮捕了他。当他向道斯讲完他的故事之后，这个
罪犯自信的说，他再也不会人狱了，当道斯问他为什么那么确
信自己再也不�
