赌徒谬误

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（Insensitivity to sample size）

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ludic fallacy

过度使用统计与几率预测未来。

麦纳马拉谬误mcNamara fallacy

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）sampling bias

亦作以偏概全，即以局部事例解释整体原因。

预筛选偏差（pre-screening bias）

筛选样本时预先排除了某些不应排除的样本。

排除偏差（Exclusion bias）

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（observation selection bias）

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（Nocebo effect）

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（Funding bias）

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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