懲罰！真的比較有效果?
2002年諾貝爾經濟學獎得主，美國心理學教授康納曼（Daniel Kahneman）有一次在以色列空軍學校講課，台下坐的都是飛行教官。康納曼對他們說，根據心理學理論，要訓練一項技能，最有效的方法是獎勵好表現，而不是懲罰失誤者。為深化教官們的信念，他就列舉說明多個實驗結果來印證。
才剛講完，就有一位教官舉手發問：「請問教授，您說的方法或許適用在鴿子與老鼠身上，但是我向您保證，絕對不適用在飛行員的身上。因為每當我稱讚飛行員的優異表現時，他們下次的表現就會變得很糟糕，可是只要被我罵過的，下次的表現就會明顯的進步」。康納曼當然知道這位飛行教官落入「均值回歸謬誤」（regression fallacy）的思考陷阱。簡單的說，「均值回歸」（regression toward the mean）是指任何極好或極壞的表現，最後一定會回歸到平均水準，不論是什麼樣的好壞結果，最後都會傾向平均值移動，這是機率分布的自然現象，並不是因為某個特定作為所導致的結果。
例如教官會讚賞飛行員，一定是他的表現超越平均水準之上（極好），但是開飛機這件事，除了技術，還會有許多無法掌控的隨機因素，例如當天個人身心狀況、天候因素等。就算每一次的飛行任務，飛行員的操作技術穩定不變，但隨機因素卻隨時隨地的在改變，因此飛行表現，絕對不會跟前一次的相同，反而會往平均值的方向移動。相較之下，在教官的眼裡，第二次的表現就不如第一次了。同理，被教官罵的飛行員表現（極壞），就算不罵他，下一次的飛行表現，通常也會比前一次好，因為結果朝向平均值水準移動。
在職場上，也經常會看到管理者掉入「均值回歸謬誤」的思考陷阱，常常把業績起伏歸因於特定人員或作為，忽略隨機因素帶來的影響，僅僅因為1-2次的觀測結果，就歸納出錯誤的因果關係，落入飛行教官認為「懲罰比獎勵有效」的結論。要避免自己也落入均值回歸謬誤的思考陷阱，較佳的方式是把數據的觀察時間拉長，蒐集足夠的歷史數據，就比較能夠得到理性的評斷結果，避免自己受到均值回歸謬誤的影響，反而提出錯覺的結論。
才剛講完，就有一位教官舉手發問：「請問教授，您說的方法或許適用在鴿子與老鼠身上，但是我向您保證，絕對不適用在飛行員的身上。因為每當我稱讚飛行員的優異表現時，他們下次的表現就會變得很糟糕，可是只要被我罵過的，下次的表現就會明顯的進步」。康納曼當然知道這位飛行教官落入「均值回歸謬誤」（regression fallacy）的思考陷阱。簡單的說，「均值回歸」（regression toward the mean）是指任何極好或極壞的表現，最後一定會回歸到平均水準，不論是什麼樣的好壞結果，最後都會傾向平均值移動，這是機率分布的自然現象，並不是因為某個特定作為所導致的結果。
例如教官會讚賞飛行員，一定是他的表現超越平均水準之上（極好），但是開飛機這件事，除了技術，還會有許多無法掌控的隨機因素，例如當天個人身心狀況、天候因素等。就算每一次的飛行任務，飛行員的操作技術穩定不變，但隨機因素卻隨時隨地的在改變，因此飛行表現，絕對不會跟前一次的相同，反而會往平均值的方向移動。相較之下，在教官的眼裡，第二次的表現就不如第一次了。同理，被教官罵的飛行員表現（極壞），就算不罵他，下一次的飛行表現，通常也會比前一次好，因為結果朝向平均值水準移動。
在職場上，也經常會看到管理者掉入「均值回歸謬誤」的思考陷阱，常常把業績起伏歸因於特定人員或作為，忽略隨機因素帶來的影響，僅僅因為1-2次的觀測結果，就歸納出錯誤的因果關係，落入飛行教官認為「懲罰比獎勵有效」的結論。要避免自己也落入均值回歸謬誤的思考陷阱，較佳的方式是把數據的觀察時間拉長，蒐集足夠的歷史數據，就比較能夠得到理性的評斷結果，避免自己受到均值回歸謬誤的影響，反而提出錯覺的結論。
日期：2019-09-18 出處：資策會MIC產業顧問學院
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