小数定律让小样本显得比实际可靠

样本很小时，偶然波动会显得特别大。人却容易把三次成功看成能力，把连续几次失败看成趋势，仿佛一个小样本也应该整齐地复制总体规律。

The law of small numbers is a manifestation of a general bias that favors certainty over doubt.

——Daniel Kahneman，Thinking, Fast and Slow

小样本的麻烦不只在数据少，也在它特别容易长出因果故事。新老板上任后连续做成三个项目，于是大家开始谈论他的管理天赋；基金经理赢了几年，就被当作掌握了别人不知道的规律。故事的力量 会把其中的运气擦掉，Hindsight Bias 后见之明 再把结果剪成早有预兆。

它和 火鸡问题 都反对从有限经验过度外推，但两者并不相同。小数定律讨论抽样波动和随机聚集；火鸡问题还多了一层隐藏的规则变化：过去的数据来自一套会在关键时刻翻面的关系。两条路最后都通向 Fooled by Randomness。

值得保留一个研究史上的脚注：书中把篮球“热手”写成纯粹幻觉，Miller 和 Sanjurjo 后来指出经典统计方法存在偏差，所以这部分不宜继续当作已经结束的结论。小样本容易骗人，这个模型仍成立；某一种连胜是否完全随机，需要另行判断。

——收入 思维模型 · 心理学