本篇文章將對(duì)墨菲定律做詳細(xì)的介紹，并解決——為何越擔(dān)心越會(huì)發(fā)生這一問(wèn)題。作者統(tǒng)計(jì)事件發(fā)生的概率，教會(huì)我們?nèi)绾谓档?、避免事件出現(xiàn)的概率，接下來(lái)，我們看看作者的分享。

你是不是經(jīng)常感覺(jué)越怕什么，越會(huì)發(fā)生什么？掌握“墨菲定律”，可以幫助你擺脫這種尷尬情況。

不知道大家在生活中有沒(méi)有過(guò)這樣的經(jīng)歷，著急打車(chē)去參加一個(gè)重要的會(huì)議，等了很久就是沒(méi)有司機(jī)接單，而平常不著急的時(shí)候，卻總能很快叫到車(chē)。類(lèi)似的經(jīng)歷還有很多。

比如，我們?cè)诔信抨?duì)結(jié)賬，你發(fā)現(xiàn)旁邊的隊(duì)伍好像很快，于是你果斷換到了另一隊(duì)，可換完之后，你感覺(jué)自己這一隊(duì)好像又慢了，不管怎么選，總感覺(jué)自己這一隊(duì)是最慢的。

再比如，我們?yōu)榱吮苊庠谡綍?huì)議發(fā)言中出錯(cuò)，私下精心準(zhǔn)備并且練習(xí)了很多次，可偏偏在正式發(fā)言時(shí)還是出錯(cuò)了。

就好像我們?cè)胶ε碌氖虑椋娇赡馨l(fā)生。讓人們不得不抱怨，為什么不好的事情總是發(fā)生在自己的身上？為什么自己這么倒霉，運(yùn)氣這么差？

但事實(shí)情況是，我們每個(gè)人都會(huì)遇到這種情況，都會(huì)有類(lèi)似的經(jīng)歷。任何事件，只要存在出錯(cuò)的可能性，即使概率非常低，那么一定會(huì)出錯(cuò)。這就是所謂的“墨菲定律”。

一、到底什么是墨菲定律

到底什么是“墨菲定律”？原話(huà)是這樣說(shuō)的：If there are two or more ways to do something，and one of those ways can result in a catastrophe，then someone will do it.

用通俗的大白話(huà)解釋就是，人們?cè)胶ε碌氖虑?，越可能發(fā)生。

聽(tīng)起來(lái)似乎很玄學(xué)，人們到底是如何發(fā)現(xiàn)它的呢？

時(shí)光回溯到1940年，美國(guó)空軍在愛(ài)德華空軍基地進(jìn)行火箭車(chē)測(cè)試。一位名叫愛(ài)德華?墨菲的工程師來(lái)協(xié)助實(shí)驗(yàn)，并帶來(lái)了四個(gè)傳感器能幫助精確地測(cè)量超重力。

他們將加速度計(jì)安裝在火箭滑車(chē)之上，一切正常啟動(dòng)，然而小組人員發(fā)現(xiàn)幾個(gè)傳感器的安裝位置完全相反，導(dǎo)致所得到的讀數(shù)完全無(wú)法使用。

“if there is any way they can do it wrong, they will”墨菲抱怨道，這是任何不滿(mǎn)的老板都可能會(huì)說(shuō)的話(huà)，那么，墨菲能把這整個(gè)“定律”歸因于他嗎?

一個(gè)關(guān)鍵詞：記者。

在錯(cuò)誤安裝幾周之后，約輸?斯塔普上校舉行首次新聞發(fā)布會(huì)，其中一名記者提問(wèn)在這高速試驗(yàn)期間是如何做到?jīng)]有人員受傷的。

“我們做的所有工作都有考慮墨菲定律?！彼顾照f(shuō)道，當(dāng)然，斯塔普隨后解釋了什么是墨菲定律，還補(bǔ)充了句他們已經(jīng)學(xué)到的：“在做一個(gè)測(cè)試前，你必須考慮所有的可能性?！?/p>

這之后的事情就眾所周知了。但事實(shí)是，墨菲定律在很久以前是以全名愛(ài)德華?墨菲命名的，英國(guó)數(shù)學(xué)家?jiàn)W古斯都?德?摩根曾寫(xiě)道：“如果我們做足夠多的試驗(yàn)，該發(fā)生的事終究會(huì)發(fā)生。”

也就是說(shuō)，如果事情有可能發(fā)生，不管這種可能性有多小，只要次數(shù)夠多，它總會(huì)發(fā)生的。

二、揭秘墨菲定律發(fā)生的原因

到這里，我們對(duì)“墨菲定律”已經(jīng)有了基本的了解。有人不禁要問(wèn)，這種聽(tīng)起來(lái)很玄的現(xiàn)象，到底是如何發(fā)生的？背后有什么科學(xué)依據(jù)嗎？

說(shuō)起“墨菲定律”發(fā)生的根本原因，就不得不提兩個(gè)非常重要的統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語(yǔ)：“概率”和“期望值”。

概率，相信大家一定很熟悉，它是反映隨機(jī)事件出現(xiàn)的可能性大小。這里的隨機(jī)事件是指在相同條件下，可能出現(xiàn)也可能不出現(xiàn)的事件。比如天氣，出現(xiàn)“晴天”、“陰天”或“雨天”等任意一種天氣就是一個(gè)隨機(jī)事件。

如果對(duì)某一隨機(jī)現(xiàn)象進(jìn)行n次試驗(yàn)與觀(guān)察，其中A事件出現(xiàn)了m次，即其出現(xiàn)的頻率為m/n。統(tǒng)計(jì)學(xué)中大數(shù)定律已證明，經(jīng)過(guò)大量反復(fù)試驗(yàn)，m/n會(huì)越來(lái)越接近于某個(gè)確定的常數(shù)，這個(gè)常數(shù)即為事件A出現(xiàn)的概率。

比如，在某個(gè)地區(qū)，我們經(jīng)過(guò)一年時(shí)間的觀(guān)察，出現(xiàn)晴天的次數(shù)是300天，那么我們通常認(rèn)為這個(gè)地區(qū)出現(xiàn)晴天的概率是82%(=300/365)。

那什么是“期望值”呢？這個(gè)概念想必很多人既熟悉又陌生，為什么說(shuō)熟悉呢？

因?yàn)楹芏嗳丝赡軙?huì)脫口而出，期望值我很熟，就是平均值，干嘛搞得這么神神秘秘。如果你是這么說(shuō)并且也是這么想的，那么你確實(shí)對(duì)“期望值”這個(gè)概念很陌生。

那么“期望值”到底是什么？和“平均值”到底是不是一個(gè)東西呢？

不要著急，我們來(lái)看一個(gè)真實(shí)的小例子就知道了。

想必大家應(yīng)該都買(mǎi)過(guò)彩票，我們來(lái)模擬一個(gè)比較接近真實(shí)的彩票數(shù)據(jù)。假設(shè)這個(gè)彩票一共有5個(gè)等級(jí)，表中分別有每個(gè)等級(jí)對(duì)應(yīng)的中獎(jiǎng)金額和中獎(jiǎng)概率。

然后我們需要分別計(jì)算特等獎(jiǎng)至四等獎(jiǎng)的獎(jiǎng)金金額乘以中獎(jiǎng)概率，然后將這些數(shù)值相加：1元+0.5元+0.2元+0.1元+0.002元=1.802元。

也就是說(shuō)，如果花10元購(gòu)買(mǎi)這種彩票，每次平均只能獲得接近1.802元。

這個(gè)1.802元是什么意思呢？難道是買(mǎi)1次彩票就能中1.802元，買(mǎi)100次就能中180.2元嗎？

很明顯不是，因?yàn)槟愫孟駨膩?lái)都沒(méi)有中過(guò)獎(jiǎng)。這個(gè)時(shí)候，如果你身邊有一個(gè)懂統(tǒng)計(jì)學(xué)的朋友，他可能會(huì)給你支招，如果你一下買(mǎi)10萬(wàn)張或者100萬(wàn)張，那么你中獎(jiǎng)的金額很可能會(huì)是180200或者1802000。

這該死的好勝心噴涌而出，于是你豪擲100萬(wàn)買(mǎi)了10萬(wàn)張，最后總共中了180000，算下來(lái)平均每張中1.8元。這時(shí)你心里想，好像確實(shí)比較接近1.802元，只是這個(gè)學(xué)費(fèi)有點(diǎn)貴??！

故事講到這里，大家對(duì)期望值可能已經(jīng)有個(gè)大概的理解了，這個(gè)1.802元只是你可能中獎(jiǎng)的期望，是衡量你在足夠多的次數(shù)下，平均每一次獲得的中獎(jiǎng)金額。

那這個(gè)“期望值”和“平均值”到底有什么區(qū)別呢？從統(tǒng)計(jì)學(xué)上看，它們是有本質(zhì)區(qū)別的，具體表現(xiàn)在兩個(gè)方面：

• 期望值是針對(duì)隨機(jī)變量而言的一個(gè)概念，是以概率為權(quán)的加權(quán)平均值，可以理解是站在“上帝視角”對(duì)事物本質(zhì)的一種表達(dá)。是一種事前（依據(jù)概率分布）的預(yù)測(cè)；
• 平均值是描述性統(tǒng)計(jì)中的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，是一組數(shù)據(jù)總體趨勢(shì)的一種度量方式。是一種事后（統(tǒng)計(jì)公式）的描述。

所以，“期望值”和“平均值”本沒(méi)有關(guān)系，但是“大數(shù)定律”為我們提供了一種“上帝視角”，將屬于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的平均值和屬于概率論的期望值聯(lián)系在一起。也就是通過(guò)收集大量的樣本并計(jì)算樣本數(shù)據(jù)的平均值，可以無(wú)限接近該樣本集合的期望值。

在購(gòu)買(mǎi)彩票的案例中，中獎(jiǎng)金額的期望值是可以提前計(jì)算出來(lái)的，但買(mǎi)了多張中獎(jiǎng)金額的平均值是需要中獎(jiǎng)后才能計(jì)算的。當(dāng)買(mǎi)的足夠多時(shí)，中獎(jiǎng)金額的平均值會(huì)趨近于期望值。

講了大半天“概率”和“期望值”，“墨菲定律”和他倆有啥關(guān)系？當(dāng)然是有很大關(guān)系！可以這么說(shuō)，“概率”決定了“墨菲定律”發(fā)生的可能性有多大，“期望值”決定了“墨菲定律”發(fā)生后對(duì)我們的影響有多大。

先來(lái)說(shuō)概率，在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，關(guān)于概率有一條重要的規(guī)律：假設(shè)某個(gè)事件在一次實(shí)驗(yàn)中發(fā)生的概率為p（p>0），相應(yīng)的，不發(fā)生的概率為1-p，則在n次實(shí)驗(yàn)中該事件永遠(yuǎn)不發(fā)生的概率為(1-p)^n，所以，其至少發(fā)生一次的概率為1-(1-p)^n。

由此可見(jiàn)，不管這個(gè)事件發(fā)生的概率多低，一旦當(dāng)實(shí)驗(yàn)次數(shù)n趨向于無(wú)窮時(shí)，(1-p)^n會(huì)越來(lái)越趨于0，則1-(1-p)^n會(huì)越來(lái)越趨于1，,那么這件事的發(fā)生將成為必然事件。

比如，我們認(rèn)為一件壞事發(fā)生（犯錯(cuò)誤）的可能性非常小，概率只有5%，但是當(dāng)我們一直重復(fù)做這件事，其至少發(fā)生一次的概率為1-(1-5%)^n，當(dāng)做到第90次時(shí)，1-(1-5%)^90=99.01%，至少犯一次錯(cuò)誤的可能性就超過(guò)99%了。

這是不是就驗(yàn)證了“墨菲定律”說(shuō)的：凡事只要有可能出錯(cuò)，那就一定會(huì)出錯(cuò)。就像一句老話(huà)說(shuō)的：常在河邊走，哪有不濕鞋。當(dāng)然，也在一定程度上證明了劉備的那句至理名言：勿以惡小而為之。

但是，這只是從理論上證明了“墨菲定律”存在的合理性。我們又如何解釋“人們?cè)绞菗?dān)心某種事情發(fā)生，它就越可能發(fā)生”這種神奇的心理效應(yīng)呢？

從正常邏輯上講，人們對(duì)于那些害怕的或者擔(dān)心發(fā)生的事情更容易印象深刻。

就好比我們打車(chē)一樣，正常情況下，相同時(shí)段叫到車(chē)的概率基本是一樣的，只不過(guò)平時(shí)我們不著急的時(shí)候，叫不到車(chē)可能并沒(méi)有給我們?cè)斐商蟮挠绊?，所以記憶并不?huì)那么深刻，但是偏偏有幾次你要參加重要的會(huì)議或者你上班快要遲到了，卻叫不到車(chē)，這幾次記憶就深刻多了。

這只是我們的感性描述，下面我們通過(guò)“期望值”把他量化出來(lái)。

為了方便表述，我們把害怕發(fā)生的事情或者不好的事情發(fā)生的概率記為P1，他對(duì)我們的影響記為X1，期望值記為Y1；相對(duì)應(yīng)的，把日常生活中我們不留心的普通的事情發(fā)生的概率記為P2，他對(duì)我們的影響記為X2，期望值記為Y2。根據(jù)期望值的計(jì)算公式，我們可以分別計(jì)算害怕發(fā)生的事情和普通的事情對(duì)應(yīng)的期望值：

現(xiàn)在，我們來(lái)對(duì)比一下這兩類(lèi)事件。

首先，我們先來(lái)看第一個(gè)影響因素：概率。

對(duì)于我們擔(dān)心或者害怕要發(fā)生的壞事，一旦產(chǎn)生這種擔(dān)心或預(yù)感，說(shuō)明這個(gè)壞事已經(jīng)具備了發(fā)生的很多條件，那么此時(shí)他發(fā)生的概率應(yīng)該不低，甚至超過(guò)50%。也就是說(shuō)這個(gè)時(shí)候壞事已經(jīng)不再像一個(gè)普通事件那么隨機(jī)了，其發(fā)生的概率往往是大于普通事件的概率。所以，從這個(gè)角度分析，P1顯然大于P2 。

然后，我們?cè)賮?lái)看第二個(gè)影響因素：對(duì)人的影響，這個(gè)影響就是某件事發(fā)生后的結(jié)果值。

比如，上班遲到罰款100元。很明顯，我們之所以認(rèn)為某件事是壞事，是因?yàn)樗坏┌l(fā)生對(duì)我們的影響是很大的，至少應(yīng)該大于普通事件。所以，從這個(gè)角度分析，X1顯然大于X2。

既然P1>P2且X1>X2，那么我們很容易得出Y1>Y2，也就是說(shuō)，壞事情的期望值要遠(yuǎn)大于普通事情的期望值。期望值越大，對(duì)個(gè)人的影響也就越大，影響越大，印象也就越深刻。

“墨菲定律”其實(shí)就是由于我們對(duì)于壞事情和普通事情的期望值差異而產(chǎn)生的一種心理效應(yīng)。

三、如何避免墨菲定律的發(fā)生

到這里，我們對(duì)“墨菲定律”已經(jīng)有了更深刻的理解。有些人可能在想，既然“墨菲定律”在我們的生活中這么常見(jiàn)，一旦被“墨菲定律”了，我們除了抱怨兩句，有沒(méi)有什么好的方法可以避免呢？

想要盡量避免“墨菲定律”的發(fā)生，也不是不可能，但要講究方式方法。正所謂“解鈴還須系鈴人”，要從“墨菲定律”發(fā)生的根本原因入手，才能對(duì)癥下藥！

根據(jù)上述分析，“墨菲定律”的發(fā)生有兩個(gè)關(guān)鍵因素：事情發(fā)生的概率以及事情發(fā)生帶來(lái)的結(jié)果。所以，避免“墨菲定律”的發(fā)生自然也要從這兩方面入手：降低壞事發(fā)生的概率、降低壞事發(fā)生帶來(lái)的結(jié)果值。

首先，如何才能降低壞事發(fā)生的概率呢？

給大家兩個(gè)非常實(shí)用的建議：

1）客觀(guān)冷靜地羅列各種可能性，更專(zhuān)業(yè)的說(shuō)法叫“MECE原則”。這句話(huà)聽(tīng)起來(lái)似乎是理所應(yīng)當(dāng)?shù)氖虑?，但在現(xiàn)實(shí)生活中，大家往往最容易忽視這一點(diǎn)

舉個(gè)例子，如果我們想要降低上班遲到的概率，那么我們必須首先客觀(guān)冷靜羅列出各種可能的交通方式，比如地鐵、公交、出租車(chē)、自行車(chē)等等，然后結(jié)合當(dāng)時(shí)的客觀(guān)環(huán)境判斷各種交通方式遲到的概率，從中選擇遲到的概率相對(duì)更低的一種方式。而不是一上來(lái)就不經(jīng)思考的選擇其中一種。

但是，“羅列各種可能性”的能力也不是一朝一夕就能鍛煉出來(lái)的。為了防止出現(xiàn)不得不突然面對(duì)重大決策的窘境，大家最好從平時(shí)開(kāi)始就注意思考，養(yǎng)成多嘗試“羅列各種可能性”的習(xí)慣。

2）通過(guò)不斷練習(xí)降低犯錯(cuò)的概率，正所謂“熟能生巧”，通過(guò)大量重復(fù)練習(xí)，可以降低犯錯(cuò)的概率

舉個(gè)例子，如果我們想要盡量避免在重要的會(huì)議演講中出錯(cuò)，卓有成效的方法之一就是在事前大量反復(fù)練習(xí)，最好能夠做到爛熟于心，這樣才能最大程度降低犯錯(cuò)的概率。

然后，如何才能降低壞事發(fā)生帶來(lái)的結(jié)果呢？

還是給大家兩個(gè)實(shí)用建議：

1）提前做好應(yīng)對(duì)預(yù)案，也就是我們常說(shuō)的Plan B、Plan C、……

通過(guò)這種事前預(yù)案的方式，可以化被動(dòng)為主動(dòng)，一旦壞事發(fā)生，我們可以快速、主動(dòng)應(yīng)對(duì)，在短時(shí)間內(nèi)將損失值降到最低，同時(shí)可能還會(huì)有一些補(bǔ)救方案。

2）風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移

如果我們判斷某件事情產(chǎn)生的影響或者損失太大，大到我們個(gè)人無(wú)法承受，這個(gè)時(shí)候我們就需要考慮進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移，就是將壞事發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)及其可能造成的損失全部或部分轉(zhuǎn)移給機(jī)構(gòu)或他人。通過(guò)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)得到一定保障，是目前應(yīng)用范圍最廣、最有效的風(fēng)險(xiǎn)管理手段。大家所熟知的保險(xiǎn)就是其中的典型之一。

“墨菲定律”所影響的大多都是我們?nèi)粘Ｉ钪械氖虑?，只要我們明白其背后的科學(xué)原理，講究方式方法，那么我們對(duì)大部分事情的掌控力就會(huì)大大提升，生活的幸福感也會(huì)隨之提升。