sâu trong các phương pháp của chúng ta; hiếm có cuộc thảo luận làm ăn
nào mà người ta không nhắc đến sự tương quan.
Để thấy được mức độ vô nghĩa của sự tương quan bên ngoài
Mediocristan, hãy lấy ví dụ về một chuỗi lịch sử gồm hai biến số từ
Extremistan, như trái phiếu và thị trường cổ phiếu, hoặc hai mức giá chứng
khoán, hoặc hai biến số khác như những thay đổi về doanh thu từ sách thiếu
nhi ở Mỹ, và sản xuất phân bón ở Trung Quốc; hoặc giá bất động sản ở
New York và lợi nhuận của thị trường chứng khoán Mông Cổ. Hãy đánh
giá mối tương quan giữa các cặp biến số trong các giai đoạn khác nhau, ví
dụ vào năm 1994, 1995, 1996, v.v. Quá trình đánh giá đó sẽ phô diễn một
sự bất ổn nghiêm trọng; sự tương quan đó sẽ phụ thuộc vào giai đoạn mà
nó được tính toán. Tuy nhiên, mọi người nói về sự tương quan như thể nó
là thứ có thật, khiến nó trở nên hữu hình, dùng tài sản thật để đầu tư và cụ
thể hóa nó.
Chính ảo tưởng về tính cụ thể đó sẽ ảnh hưởng đến cái mà chúng ta gọi
là độ lệch “chuẩn”. Hãy lấy ví dụ về bất kỳ chuỗi giá hoặc giá trị lịch sử
nào. Hãy chia nó ra thành nhiều phần nhỏ và đo độ lệch “chuẩn” của nó. Có
gì ngạc nhiên? Mỗi ví dụ đều cho ra một độ lệch “chuẩn” khác nhau. Vậy
thì tại sao mọi người lại nói về các độ lệch chuẩn? Hãy đi mà tìm hiểu.
Lưu ý rằng, giống như với lối liên tưởng ngụy biện, khi nhìn vào các dữ
liệu quá khứ và ước tính một sự tương quan hoặc một độ lệch chuẩn đơn lẻ,
bạn sẽ không chú ý đến tính bất ổn đó.
Cách gây ra các thảm họa
Nếu bạn sử dụng thuật ngữ có ý nghĩa về mặt thống kê, hãy thận trọng
với những ảo tưởng về sự ổn định. Khả năng là có ai đó đã nhìn vào các lỗi
quan sát của mình và cho rằng chúng thuộc Gauss, điều này đòi hỏi phải có
một bối cảnh Gauss, tức là Mediocristan, để nó có thể được chấp nhận. Để
chứng tỏ được mức độ đặc hữu của việc lạm dụng Gauss và mức độ nguy
hiểm mà nó có thể gây ra, hãy xem xét một cuốn sách (chán ngắt) có tựa đề
là Catastrophe (Thảm họa) của Judge Richard Posner, một nhà văn nổi
