本篇文章將對墨菲定律做詳細(xì)的介紹，并解決——為何越擔(dān)心越會發(fā)生這一問題。作者統(tǒng)計事件發(fā)生的概率，教會我們?nèi)绾谓档汀⒈苊馐录霈F(xiàn)的概率，接下來，我們看看作者的分享。

你是不是經(jīng)常感覺越怕什么，越會發(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有過這樣的經(jīng)歷，著急打車去參加一個重要的會議，等了很久就是沒有司機(jī)接單，而平常不著急的時候，卻總能很快叫到車。類似的經(jīng)歷還有很多。

比如，我們在超市排隊結(jié)賬，你發(fā)現(xiàn)旁邊的隊伍好像很快，于是你果斷換到了另一隊，可換完之后，你感覺自己這一隊好像又慢了，不管怎么選，總感覺自己這一隊是最慢的。

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

就好像我們越害怕的事情，越可能發(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，我們每個人都會遇到這種情況，都會有類似的經(jīng)歷。任何事件，只要存在出錯的可能性，即使概率非常低，那么一定會出錯。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”？原話是這樣說的：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.

用通俗的大白話解釋就是，人們越害怕的事情，越可能發(fā)生。

聽起來似乎很玄學(xué)，人們到底是如何發(fā)現(xiàn)它的呢？

時光回溯到1940年，美國空軍在愛德華空軍基地進(jìn)行火箭車測試。一位名叫愛德華?墨菲的工程師來協(xié)助實(shí)驗(yàn)，并帶來了四個傳感器能幫助精確地測量超重力。

他們將加速度計安裝在火箭滑車之上，一切正常啟動，然而小組人員發(fā)現(xiàn)幾個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，這是任何不滿的老板都可能會說的話，那么，墨菲能把這整個“定律”歸因于他嗎?

一個關(guān)鍵詞：記者。

在錯誤安裝幾周之后，約輸?斯塔普上校舉行首次新聞發(fā)布會，其中一名記者提問在這高速試驗(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：“在做一個測試前，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德華?墨菲命名的，英國數(shù)學(xué)家奧古斯都?德?摩根曾寫道：“如果我們做足夠多的試驗(yàn)，該發(fā)生的事終究會發(fā)生?！?/p>

也就是說，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，它總會發(fā)生的。

二、揭秘墨菲定律發(fā)生的原因

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

說起“墨菲定律”發(fā)生的根本原因，就不得不提兩個非常重要的統(tǒng)計學(xué)術(shù)語：“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隨機(jī)事件。

如果對某一隨機(jī)現(xiàn)象進(jìn)行n次試驗(yàn)與觀察，其中A事件出現(xiàn)了m次，即其出現(xiàn)的頻率為m/n。統(tǒng)計學(xué)中大數(shù)定律已證明，經(jīng)過大量反復(fù)試驗(yàn)，m/n會越來越接近于某個確定的常數(shù)，這個常數(shù)即為事件A出現(xiàn)的概率。

比如，在某個地區(qū)，我們經(jīng)過一年時間的觀察，出現(xiàn)晴天的次數(shù)是300天，那么我們通常認(rèn)為這個地區(qū)出現(xiàn)晴天的概率是82%(=300/365)。

那什么是“期望值”呢？這個概念想必很多人既熟悉又陌生，為什么說熟悉呢？

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

那么“期望值”到底是什么？和“平均值”到底是不是一個東西呢？

不要著急，我們來看一個真實(shí)的小例子就知道了。

想必大家應(yīng)該都買過彩票，我們來模擬一個比較接近真實(shí)的彩票數(shù)據(jù)。假設(shè)這個彩票一共有5個等級，表中分別有每個等級對應(yīng)的中獎金額和中獎概率。

然后我們需要分別計算特等獎至四等獎的獎金金額乘以中獎概率，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，如果花10元購買這種彩票，每次平均只能獲得接近1.802元。

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

很明顯不是，因?yàn)槟愫孟駨膩矶紱]有中過獎。這個時候，如果你身邊有一個懂統(tǒng)計學(xué)的朋友，他可能會給你支招，如果你一下買10萬張或者100萬張，那么你中獎的金額很可能會是180200或者1802000。

這該死的好勝心噴涌而出，于是你豪擲100萬買了10萬張，最后總共中了180000，算下來平均每張中1.8元。這時你心里想，好像確實(shí)比較接近1.802元，只是這個學(xué)費(fèi)有點(diǎn)貴?。?/p>

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

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

• 期望值是針對隨機(jī)變量而言的一個概念，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；
• 平均值是描述性統(tǒng)計中的一個統(tǒng)計量，是一組數(shù)據(jù)總體趨勢的一種度量方式。是一種事后（統(tǒng)計公式）的描述。

所以，“期望值”和“平均值”本沒有關(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。也就是通過收集大量的樣本并計算樣本數(shù)據(jù)的平均值，可以無限接近該樣本集合的期望值。

在購買彩票的案例中，中獎金額的期望值是可以提前計算出來的，但買了多張中獎金額的平均值是需要中獎后才能計算的。當(dāng)買的足夠多時，中獎金額的平均值會趨近于期望值。

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，“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)生后對我們的影響有多大。

先來說概率，在統(tǒng)計學(xué)中，關(guān)于概率有一條重要的規(guī)律：假設(shè)某個事件在一次實(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，不管這個事件發(fā)生的概率多低，一旦當(dāng)實(shí)驗(yàn)次數(shù)n趨向于無窮時，(1-p)^n會越來越趨于0，則1-(1-p)^n會越來越趨于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，1-(1-5%)^90=99.01%，至少犯一次錯誤的可能性就超過99%了。

這是不是就驗(yàn)證了“墨菲定律”說的：凡事只要有可能出錯，那就一定會出錯。就像一句老話說的：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“人們越是擔(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。

就好比我們打車一樣，正常情況下，相同時段叫到車的概率基本是一樣的，只不過平時我們不著急的時候，叫不到車可能并沒有給我們造成太大的影響，所以記憶并不會那么深刻，但是偏偏有幾次你要參加重要的會議或者你上班快要遲到了，卻叫不到車，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“期望值”把他量化出來。

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，他對我們的影響記為X1，期望值記為Y1；相對應(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，他對我們的影響記為X2，期望值記為Y2。根據(jù)期望值的計算公式，我們可以分別計算害怕發(fā)生的事情和普通的事情對應(yīng)的期望值：

現(xiàn)在，我們來對比一下這兩類事件。

首先，我們先來看第一個影響因素：概率。

對于我們擔(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，說明這個壞事已經(jīng)具備了發(fā)生的很多條件，那么此時他發(fā)生的概率應(yīng)該不低，甚至超過50%。也就是說這個時候壞事已經(jīng)不再像一個普通事件那么隨機(jī)了，其發(fā)生的概率往往是大于普通事件的概率。所以，從這個角度分析，P1顯然大于P2 。

然后，我們再來看第二個影響因素：對人的影響，這個影響就是某件事發(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，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，對個人的影響也就越大，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“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，一旦被“墨菲定律”了，我們除了抱怨兩句，有沒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，才能對癥下藥！

根據(jù)上述分析，“墨菲定律”的發(fā)生有兩個關(guān)鍵因素：事情發(fā)生的概率以及事情發(fā)生帶來的結(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？

給大家兩個非常實(shí)用的建議：

1）客觀冷靜地羅列各種可能性，更專業(yè)的說法叫“MECE原則”。這句話聽起來似乎是理所應(yīng)當(dāng)?shù)氖虑椋诂F(xiàn)實(shí)生活中，大家往往最容易忽視這一點(diǎn)

舉個例子，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冷靜羅列出各種可能的交通方式，比如地鐵、公交、出租車、自行車等等，然后結(jié)合當(dāng)時的客觀環(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更低的一種方式。而不是一上來就不經(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的。為了防止出現(xiàn)不得不突然面對重大決策的窘境，大家最好從平時開始就注意思考，養(yǎng)成多嘗試“羅列各種可能性”的習(xí)慣。

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

舉個例子，如果我們想要盡量避免在重要的會議演講中出錯，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的概率。

然后，如何才能降低壞事發(fā)生帶來的結(jié)果呢？

還是給大家兩個實(shí)用建議：

1）提前做好應(yīng)對預(yù)案，也就是我們常說的Plan B、Plan C、……

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

2）風(fēng)險轉(zhuǎn)移

如果我們判斷某件事情產(chǎn)生的影響或者損失太大，大到我們個人無法承受，這個時候我們就需要考慮進(jìn)行風(fēng)險轉(zhuǎn)移，就是將壞事發(fā)生的風(fēng)險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。通過轉(zhuǎn)移風(fēng)險得到一定保障，是目前應(yīng)用范圍最廣、最有效的風(fēng)險管理手段。大家所熟知的保險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，那么我們對大部分事情的掌控力就會大大提升，生活的幸福感也會隨之提升。