「我們經常會依照事物的出現是否能代表一組事件的發生率來推理，而不是真正的去考慮實際發生的機率。」

摘錄、註釋／蔡瑋

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『在代表性（representativeness）中對不確定事件發生率的判斷是根據1.它多具有代表性與它來自母群有多相似，以及2.它反應產出歷程（像是隨機）的顯著屬性程度。...』頁563，認知心理學，Robert J,Sternberg著，李玉琇、蔣文祁翻譯，台北市，新加坡商聖智學習，2010年。

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『假如預期一個隨機的順序，你會認為「看起來隨機」的順序較可能發生。實際上人們經常批評亂數表上的數目「看起來不隨機」，原因是人們低估同樣一個數字要看起來完全隨機產生所需要的嘗試次數。我們經常會依照事物的出現是否能代表一組事件的發生率來推理，而不是真正的去考慮實際發生的機率。』頁563，同前書。

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總有人持這樣的論調「只要宣佈獨立大國就會打來」，現在來分析這種推論的有效性：

1.假設宣佈獨立只是單獨的變項，在其餘變項不變的狀況下，武力併吞成功的機率並未增加，如果你是大國的決策者，並不會貿然投入軍事冒險的成本。

2.假設宣佈獨立是建立在島內民意的基礎上，必定連帶的拒絕外在勢力侵犯的士氣大增，在軍民同仇敵愾的氛圍下，後者成功的機率反而降低，更談不上增加成功的機率。

3.結論：這是典型的「代表性的偏誤」，理由：

3.1這就像亂數表上的數目「看起來不隨機」就認為有作弊的嫌疑，其實數目是否看起來像隨機是由基礎率決定。搖出「看起來隨機」的數目或「看起來不隨機」的數目，計算的方式其實是相同的。

3.2「宣佈獨立」看起來與「大國維護主權」相牴觸，與「武力併吞」相協調，但只是表面上看起來相像，基礎率並未改變，甚至還有降低的可能。在成功的機率不增、而減的機率增加的狀況，決策者不可能貿然訴諸武力。

4.另一個例子：

4.1說某人的論文造假，只要詢問頒發的單位，後者的證詞就是唯一可採信的證據。

4.2要針對證書、論文的內容推敲其真偽值，就像批評亂數「看起來不隨機」一樣，是只看表面是否看起來相像而不看基礎率，同樣是犯了「代表性的偏誤」。

4.3頒發單位都已經證明學歷為真，除非由它證明論文為假、徹回證書，否則為假的基礎率非常低。況且要投訴的對象該是頒發的單位，而非製作論文的當事人、或全民。

4.4這難道不是浪費選民與輿論大眾寶貴時間、與抉擇資源的選舉黑術？

5.補充：若要論什麼時候大國武力併吞的機率會增加，一個有可能的情況是：

5.1島內發生政黨輪替，改由反台獨的政黨執政。

5.2這對大國決策者可說是增加了裡應外合的籌碼，足以改變整件事發生的基礎率，換成是你不在此時投注軍事成本展開武力進犯，還要等到何時？

5.3結論是：要防範大國武力併吞，就絕對不能讓反台獨的政黨執政。

（20190801代表性）