回归平均——可能被高估的惩罚和被低估的鼓励
当我们习惯了某件事一直保持的稳定状态后，若稳定状态被打破，出现过高或者过低的情况时，这种情况总是会更吸引我们的注意力。而当我们做出一系列措施后，过高或过低的情况消失，重新变成了稳定状态，我们可能会误以为是我们的这一系列措施起了作用，但实际上可能是事情本身回归到了平均水平。
某个员工工作了1年，从未出现过什么差错，也没有什么很好的表现，但在某一天他犯了一个错，给公司带来了一些损失，于是他的领导找到他，罚款500。在后来的几个月时间内，这个员工果然都没有犯错，领导认为是自己的惩罚制度起了作用。
另一个员工和上一个员工一起来的公司，也没有犯过什么差错，没有什么很好的表现，但有一天，他有了一次很好的表现，给公司带来了额外的收益，于是他的领导找到他，奖励200。但在后来的几个月时间内，这个员工居然没有一次有更好的表现，于是领导认为，都是奖励制度害的。
但是实际上，第一个员工基本上不会犯错，在犯错之后也会很快回到平常的水平上去，有没有受到惩罚都是一样的。第二个员工也是一样，有没有奖励都一样，他后续也还是会回归到平均水平上去。但这个领导通过这两件事，会过高评估惩罚的作用，而对鼓励的作用的评估又会过低。
另一个例子：
如果有位家长的小孩平常考试分数在80分左右，某次考试考了90分，家长给了他大大的夸奖，还给他买了他喜欢的玩具。但下一次考试的时候，孩子的分数还是只有80分左右，家长就认为，是因为自己给孩子的夸奖，让孩子骄傲了，买的玩具让孩子的心思不在学习上了，这才让孩子成绩又回到80分附近的，认为自己不应该给小孩子奖励。而在小孩子考了60分的时候，家长给孩子一顿打，然后在下次考试时，孩子果然又考到了80分，于是家长就说，你看，小孩子果然还是要打。
小孩平均成绩在80分左右，不管是因为状态原因也好，还是试卷难度原因也好，超常发挥到90或者发挥失常到60，终究只是一次偏离平均的意外事件，意外过后总会回归平均。
理解回归平均，防止我们对干预手段做出错误评估。正确评估手段还是应该采用控制变量、对照试验和多次测量等科学手段，谨慎判断，勿被随机波动影响。
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