未上市  

　　「缺乏理論的資料，僅僅是數據而已；缺乏資料的理論，僅僅是猜測而已。」處於資訊高密集的資產管理業，群益投信投資長李宏正認為，盡信數據可能被操弄，善用數據則可改善、修正行為矛盾，達成正確決策。

　　揪出偏差的數據

　　聽聞要介紹經濟日報讀者書籍，他特地從近期一長串書單中，推薦一本與讀者關聯性較高的《常識統計學：拆穿混淆的假設、揪出偏差的數據、識破扭曲的結論，耶魯大學最受歡迎的十八堂公開課（Standard Deviations: Flawed Assumptions, Tortured Data, and Other Ways to Lie with Statistics）》。

　　「人們經常有數據代表客觀的錯覺，認為資訊只要以整理後的數據呈現，即一定程度地提高可信度。實際上，我們依賴整理好的數據作為資訊，但如果不知道數據整理或處理的方式時，反而更容易被數據所誤導。」

　　李宏正認為，接觸經過處理後的數據，更應該小心分辨哪些是整理出來的資訊，哪些是又可能是刻意製造出來的假象；例如，有時候我們感覺到問卷調查的結果與直覺相牴觸，因為問卷題目的設計、抽樣的方式以及統計結果的呈現方式，都能影響調查的結果。

　　李宏正以服務的投信業為例，這行業是數據高度密集行業，「理論上，我們面對數據，以及據以形成的決策行為，應該都是理性的。《常識統計學》提示了許多人解讀數據與採用數據時，不自覺的產生偏誤。透過了解與關注這些偏誤，讓我們檢討在投資決策時，避免陷入類似的矛盾行為。例如，我們天生習於尋找模式，並且相信我們觀察到的模式背後一定存在某種合理解釋，然後選擇性地採納我們有利的資料，便是普遍出現的偏誤。」

　　對於事件，人們往往習慣套用自己的經驗去認知、理解，即刻板印象。

　　李宏正表示，「我們傾向以簡化的模式來理解這個世界，因此更容易認為事出必有因，以及看重事件的因果關係。我們應該努力提醒自己，容易受到模式誘惑的傾向。因此在沒有合理的解釋時，對任何模式都應該保持懷疑的態度。也應該用新資料檢驗我們相信的模式。」

　　識破扭曲的結論

　　李宏正說，雖然生活與工作中總是試圖釐清前因後果，但是事實上我們身邊不乏隨機性與行為偏誤的事件。前後發生的事件看似因果或相關，但實際上可能只是隨機發生的結果；我們習於發掘簡化模式解釋某些現象或事件，但應用的資訊可能過於深掘資料，例如透過資料採礦、拼湊出來的模式等，又或是陷入小樣本誤解、錯誤解讀機率，而被隨機性所愚弄等。前者只能接受避免被愚弄，後者則可以改善，修正行為的矛盾。

　　他強調，即使在因果關係明顯的領域裡，隨機事件還是可以扭曲結果。即使面對隨機生成的資料，我們也可以找到某種模式。不管這種模式多麼明顯，我們都需要一種合理的理論來解釋這種模式。「否則，我們找到的僅僅是巧合而已。缺乏理論的資料僅僅是數據；缺乏資料的理論僅僅是猜測。」

　　李宏正認為，投資決策必須善用資訊、數據，而透過釐清數據背後可能的扭曲、偏差，可協助做出更正確的決策；另一方面，書中提及人們常犯低估巧合的認知錯誤，也提醒我們隨機性在生活中有多麼常見，例如今年出現不預期的新冠肺炎疫情，可體現資產管理業要隨時留意隨機飛來的黑天鵝風險重要性。<摘錄經濟>