运气和实力的角力，以及三个教训
为了更好地表现实力和运气在活动中的比重，我们可以看看下面的图。最右边是完全靠实力的活动，运气的好坏没有任何影响，像跑步、游泳之类的体育运动就属于这一类，象棋、跳棋等认知活动也属此类。最左边是纯粹靠运气的活动，比如说轮盘赌、买彩票。生活中大部分最有趣的活动都在中间。为了更好地让大家理解一些流行运动在下图中的位置，我将职业体育联盟过去五个赛季的体育运动的平均成绩排了下次序（见1-1图），[23]
图1-1
各项运动在运气—实力连续体中的位置（参照过去五个赛季的平均成绩）
来源：作者分析
各项运动在运气—实力连续体中的位置在很大程度上影响人们的决策，所以我们首先就要将各项运动放到图中合理的位置。当然有些因素会影响它们的排序，譬如运动员的实力会随着年龄的增长而变化，很多工厂会因新技术的出现而失去竞争力。但是这并不是说它们的排序就不重要了。下面我们就讲讲各活动在图表中的排序是如何影响我们的思维、影响我们对事件的评估的。
样本：“最危险公式”
在评估过去的事件、确定各项运动在运气—实力连续体中的位置时，人们往往错误解读一个粗略的结果。美国医学考试委员会著名研究员、宾夕法尼亚大学统计学兼职教授霍华德·魏纳重新定义了法国著名数学家亚伯拉罕·棣·美弗的“最危险公式”。魏纳认为平均值的变动幅度和样本大小成反比。在涉及运气的活动领域，样本量小，得出的结果离实际平均值（均值）相差较远，而样本量越大，结果越接近实际平均值。[24]我们可以将平均值以及其变动幅度看做钟形曲线（又称正态曲线，它是一根两端低中间高的曲线。它首先被数学家用来描述科学观察中量度与误差两者的分布）。样本量大，结果就接近钟顶（即均值）。从钟顶往下，误差结果对称分布。标准偏差是用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。钟形曲线越集中，说明标准偏差越小；钟形曲线越分散，说明标准偏差越大。
当运气在活动中有很大影响，钟形曲线的标准偏差就越大，样本量小根本不能体现活动的实际情况。魏纳之所以把这当做“最危险公式”，是因为意识不到这一点，人们在很多领域都会处处碰壁，酿成惨重后果。
魏纳举了这样一个例子来证明他的观点：在美国，人们患上肾癌的概率图显示，偏远、人口少的中西部、西部和南部，人们患肾癌率最低。而另一幅图却显示患肾癌的概率最高的区域依然是这些地方。这就是亚伯拉罕·棣·美弗公式在作怪：越靠近实力—运气连续体图的左边，小样本事件的变动幅度越大，完全背道而驰的结果就会出现。魏纳接着找出各个城市万人中患肾癌人数调查结果。调查清楚地显示大城市患肾癌的概率分布集中，而小城市则呈两极化，肾癌率最高和最低的都在小城市。在这个例子中，人口少就等同于样本小，因此结果的变动幅度就很大。[25]
不懂得亚伯拉罕·棣·美弗的这一公式，人们就会在政策制定上犯很大的错误。怎样提升学生的教育水平就是一个很好的例子。决策者调查学生成绩高的学校的教育状况，然后在全国复制这种教育模式。这种方法看似合理，实则不然。可以猜想，学生成绩高的学校绝大多数是小规模教学，政治决策者因而限制学校的教育规模，一些私立和公共部门甚至花费几十亿来缩小学校规模。
仔细观察下相关的数据就可以发现：规模小的学校成绩高的学生最多，但是成绩低的学生同样最多。魏纳举实例证明，中等教育后期，规模大的学校学生的分数普遍高于规模小的学校。原因很简单，规模大的学校资源丰富，开设的课程多，师资队伍强大。[26]
我们可以这样总结：靠实力取胜的活动，样本大小不会影响最后的结果。世界级的短跑运动员可以很轻易地跑赢业余参赛者，这点不难理解。但是当运气占的比重渐渐增大，我们就只能从样本量大的调查中判断实力和运气分别起到的作用，[27]比如玩扑克，运气好的业余者能连赢职业扑克手几把，但是玩的回合越多，职业扑克手的优势就会越明显。发现实力的作用，好比发现黄金。在实力—运气连续体中，往实力那边走，就像走近诺克斯堡（美国联邦政府自1936年起，存放黄金的地点），黄金就真真切切地在你眼前；往运气那边走，就像在美国加州水域广撒网地淘金，必须不断地淘啊筛啊才能发现一小块儿金子。
大多数企业高管都想提升公司的业绩。他们往往总结其他公司的成功经验，然后生搬硬套。所以研究成功案例的书层出不穷。这些书有着同样的模式：找到几个成功的公司，总结它们成功的秘诀，将这些成功经验分享给其他想成功的企业。乍看起来的确非常诱人，无怪乎这样的书销量达上百万。
然而，这一模式有个本质问题。这些成功个案里，不乏因机缘巧合而成功的。也就是说，它们成功的秘诀本来就子虚乌有。德勤咨询公司的迈克尔·雷纳和艾哈迈德与得克萨斯大学的安德鲁·亨德森合作调查实力和运气对公司运营的影响。首先，他们研究了从1965年到2005年的两万多家公司的运营模式。结果发现能长久运营良好的公司，绝非仅仅靠好运垂青。
之后，他们考察了13本畅销书中288个成功的公司，看看其中哪些是名副其实的。结果显示只有不到四分之一的公司是当之无愧的企业翘楚。他们最后写道：“调查表明人们很容易被别人偶然的成功所迷惑。很多书，只经过五到十年的粗略考察就把一公司当做成功案例。而实际上它们也许只是大街上来来往往的普通路人，远非富甲一方的财主。”[28]
那些成功案例研究的作者从成功的事件中总结出经验，然后推销给容易被忽悠的读者。但是书中的企业大多盛名之下其实难副，取胜完全是靠运气。因此，书中总结的管理经验不过是偶然事件东拼西凑的结果。历史经验有多大用处要看实力和运气各自占了多大比重。当实力起主导作用时，历史就是最得力的老师，就像通过行之有效的方法，我们能学会演奏乐器、习得新语言、角逐网球或高尔夫冠军。但当运气起决定作用时，历史就成了最烂的老师。
辨别实力和运气的关键要看反馈结果。在连续体中实力那侧，反馈结果一目了然、准确无误，因为因果关系非常明显。而在运气那侧，短期内看不出什么因果关联，锦囊妙计落得一败涂地，烂招损招反而捷报连连，反馈结果不由得让人云里雾里、头绪全无。而且，运气起决定作用的事件风云变幻，就像股市般大涨大落，过去的经验在现在或将来完全行不通。
清楚事件在实力—运气连续体中所处的位置，能让你准确预测事件结果与均值的差距。只要事件涉及到实力和运气，就会在实际平均值上下浮动。也就是说，如果一次结果接近均值，那么下一次结果也就在均值上一点或下一点。还记得先前举的查理的例子吗？他掌握了100道题中的80道题，可是考试只抽查20道题。如果第一次测验，他得了90分，因为老师抽的题很多他都会，那么第二次他的成绩很可能会接近80分。毕竟他不可能每次都有那样的好运。[29]
一个特定事件的结果是不是都最终在均值上下打转呢？那就要看实力和运气分别占了多大比重了。实力占绝大比重时，那么回归均值的次数少之又少。一个球技精湛的NBA球员罚球命中率几乎都远高于均值。即便有时会回归到均值，次数也不会多。而运气占绝大比重时，回归均值则非常频繁。玩轮盘赌连胜五局的人见好就收很有必要，因为随着继续玩下去，输的概率会上升。但这些宝贵道理却常常为人所忽视，君不见无论是在商场、竞技场、投资界，还是赌场，多少人玩得昏天暗地、欲罢不能。
再举个竞技场上的例子。网球可以被归为实力类活动。在五盘制比赛中，顶级职业选手总得分很可能达到600分，所以冠军总是年复一年荣膺宝座。当代最伟大的罗杰·费德勒（瑞士网球巨星）连续288周位居冠军位置（合计五年多）。2010年底的前四选手仍然是上一年的前四，略微不同的是冠亚军换了下次序。而2011年他们四人还是前四。网球赛事拼的就是过硬的实力，所以最后的结果几乎没有悬念。
同是体育运动，棒球比赛又是另一番场景。尽管职业棒球手的技术无可挑剔，但是棒球比赛仍离不开好运。棒球投手可以投出漂亮的球，可如果队员配合不好，比赛还是会输。击球手可以击住球，但是击球的角度稍有偏差，球就会出界。在占时较长的单一赛季期，最后的结果总是向均值靠拢，很少有人能超过60个本垒打。正因为棒球运动不同于网球运动，它有太多的随机因素，从2009年到2011年只有纽约扬基队连续三年跻身前四，2010年的优势还非常微弱。每场比赛，扬基队都有9名防守型队员。队员的发挥可能不同，但是一个球员的失误可以从另一个球员的扎实实力中得到补救。所以不管每个球员的实力如何无懈可击，棒球队员还是不能像网球运动员那样稳操胜券。
当然，无论对个人还是对组织而言，实力总会随着时间有所改变。伟大的体育运动员会日渐衰老，英姿不复；公司的竞争优势也会随着时间而消失。然而通过分析实力和运气在一件事中的比重，我们不时能推测出结果向均值靠拢的程度。
