Concepts de base des statistiques et des probabilités, y compris les concepts de variable, de distribution normale, d'écart-type, de corrélation, de fiabilité, de validité et d'ampleur de l'effet. Des exemples concrets sont tirés de la vie quotidienne et montrent comment les concepts peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes ordinaires.

Comment envisager les événements de telle sorte qu'ils puissent être comptés et qu'une décision puisse être prise quant à la quantité de données suffisante. Vous découvrirez le concept de variance d'erreur et la manière dont il peut être combattu en obtenant des observations multiples. Vous apprendrez que vos jugements sur la personnalité des gens sont sujets à de graves erreurs qui sont largement évitées pour les jugements sur les capacités. Et vous découvrirez pourquoi c'est généralement une erreur de faire passer des entretiens aux candidats à l'emploi.

Il peut être extrêmement difficile d'évaluer avec précision la manière dont deux variables sont liées l'une à l'autre ; les croyances préalables peuvent être plus importantes que les données pour estimer la force d'une relation donnée. Vous apprendrez à utiliser des outils simples pour estimer le degré d'association. Vous apprendrez la nature des corrélations illusoires et comment les éviter. Vous apprendrez les concepts de variable confondue et d'erreur d'autosélection.

Vous apprendrez que les corrélations ne peuvent que rarement fournir des preuves concluantes quant à l'influence causale d'une variable sur une autre et que les expériences fournissent de bien meilleures preuves de causalité que les corrélations. On vous montrera comment mener des expériences en entreprise et des expériences sur vous-même. Vous apprendrez à faire la distinction entre les modèles à l'intérieur d'un sujet et les modèles entre sujets. Vous découvrirez le concept d'artefacts et quelques astuces pour les éviter. Vous apprendrez à découvrir des expériences naturelles.

Vous découvrirez les types d'erreurs systématiques que nous commettons lorsque nous essayons de prédire l'avenir. Vous apprendrez ce qu'est la régression à la moyenne et pourquoi vous devez supposer que les valeurs extrêmes d'une variable seront moins extrêmes lors de la prochaine observation. Vous apprendrez à considérer les observations en termes de score réel plus l'erreur. Vous apprendrez le concept de taux de base et pourquoi il doit être pris en compte lors de l'estimation des probabilités d'événements spécifiques.

Nous comprenons le monde non pas par la perception directe, mais par des procédures déductives dont nous ne sommes pas conscients. Notre compréhension du monde est fortement influencée par des schémas ou des représentations abstraites des événements. Nous sommes enclins à commettre de graves erreurs de jugement qui peuvent être évitées dans une certaine mesure lorsque nous en comprenons les fondements. Nous émettons des hypothèses sur la probabilité et la causalité en appliquant l'heuristique de représentativité basée sur des évaluations de similarité qui peuvent être très trompeuses. Nous portons des jugements sur la fréquence et la probabilité en nous appuyant en partie sur l'heuristique de disponibilité, jugeant les choses fréquentes ou probables dans la mesure où des exemples nous viennent facilement à l'esprit.

Comment réaliser une analyse coûts-bénéfices. Pourquoi vous devriez jeter l'analyse après l'avoir faite si la décision est personnelle et très importante. Comment éviter de gaspiller de l'argent. Comment éviter de faire quelque chose qui vous empêchera de faire quelque chose de plus précieux. Pourquoi il peut être coûteux d'essayer d'éviter la possibilité d'une perte. Pourquoi les incitations peuvent se retourner contre vous.

Distinction entre logique inductive et logique déductive. Syllogismes. Raisonnement conditionnel. La distinction entre la vérité d'un argument et la validité d'un argument. Les concepts de nécessité et de suffisance. Les diagrammes de Venn. Erreurs logiques courantes. Quand éviter les contradictions et quand les accepter, comment éviter les certitudes excessives sur les jugements et les décisions, et pourquoi l'attention portée au contexte plutôt qu'à la forme est cruciale pour l'analyse de la plupart des problèmes du monde réel.