对神经分型说不 – 搞英语 → 看世界

人们有头脑。每个人的心都是不同的，因为他们有不同的心理特征。有些人或多或少是对抗性的；有些人或多或少精力充沛；有些人或多或少有些神经质。

大多数心理特征是正态分布的。例如，外向性看起来像这样。有些人非常外向，有些人非常内向，但大多数人都处于中间位置。

在这个图中，数据是“标准化”的，所以 x 轴是标准偏差。这就是为什么它从负四到正四——几乎每个人都落在平均值的四个标准差内，平均值表示为零。

大多数人都有“典型”的外向水平。他们喜欢和朋友一起出去玩，但不出去追陌生人。他们不想住在夜总会，但也不想去图书馆露营。

但少数人的外向性水平异常高或低。在统计学中，我们经常将极值的阈值设置为正负 2 个标准差。我们可以在这里做同样的事情来表示非常内向或非常外向的人：

临界值是任意的——高于平均水平 1.9 个标准差的人也非常外向——但它让我们粗略地了解有多少人存在于极端的两端。因为这些特征是正态分布的，所以不会有一个人突然从典型变成非常奇怪的地方。随着人们在每种心理特征上变得更加极端，人们只会变得越来越奇怪，并且在某些时候我们会说，好吧，现在他们似乎神经发散或其他什么。

因为这些特征是正态分布的，所以我们可以使用我们对正态分布的了解来非常准确地猜测有多少人超出了这些任意阈值。我们知道，大约 2.3%（更准确地说，2.275013%）的正态分布高于或低于两个标准差，这意味着大约 2.3% 的人是超级内向的，大约 2.3% 的人是超级外向的。

（这也是 95% 置信区间概念的来源，这与p = .05 相同——它只是谈论与某个值相差大于或小于两个 SD 的事物。）

将超级内向和超级外向的人算作神经发散性的例子，这使得看起来 95.4% 的人口是典型的，只有 4.6% 的人是神经发散性的。但是只看一个特征是有误导性的。

人的心智不止一种特质，所以一个人的心智可能在不止一种方面不寻常。就外向性而言，你可能是非常典型的，在分布的中间轻拍——你有 4.6 个密友，你每 22.3 天去一次聚会，当你在那里时，你总是喝 3.4 杯酒精饮料。但这并不意味着你的思想在其他方面是典型的。

如果您检查两个心理特征，大约 9% 的人口将至少与其中至少一个的平均值有两个标准差。这是对 10,000 名具有两种完全不相关的、正态分布的心理特征的人的模拟。两个性状均值在两个标准差以内的人为蓝绿色，任何一个性状均值的标准差超过两个标准差的人为红色：

只有一种心理特征，只有 4.6% 的人有非典型思维。但是有两个特征，大约 9% 在一个特征或另一个特征上是非典型的。即便如此，大多数人也不会因为完全是怪人而脱颖而出。这两个特征只有 0.2% 是非典型的。

将其扩展到更多特征很容易。在具有三个正交（不相关）心理特征的组中，14% 的人在至少一个特征上是极端的，大约 0.6% 的人在两个或更多特征上是极端的。在具有四个正交心理特征的组中，17% 的人在至少一个特征上是极端的，大约 1% 在两个或更多特征上是极端的。

大五人格特质（对经验的开放性、责任心、外向性、随和性和神经质）是一组涵盖一个人大部分人格的心理特质（至少在理论上）。它们即使不是完全不相关，至少在很大程度上是不相关的。将之前的分析扩展到一组五个心理特征表明，大约 21% 的人在至少一个人格特征上“异常”

根据我们的计算，交叉点是 14 个心理特征。在 14 种特征中，超过 50% 的人口在至少一种心理特征上不寻常（± 2 SD），13% 在两种或更多方面不寻常。这似乎相当保守——人们的思想可能有超过 14 种不同的方式。

我们不会对每一个模拟都感到厌烦——让我们切入正题。如果我们制作一个包含 100 种不同心理特征的模型，我们会发现 99% 的人至少在一个方面不寻常（± 2 SD），而大多数人在多个方面不寻常——具有的怪异特质的中位数是 4 . 在这个模拟中，只有 1% 的人是完全“神经典型”的，他们的心理特征不超过总体平均值的两个标准差。

这是我们用“神经典型”一词来形容的牛肉。的确，有些人的头脑比其他人的头脑更典型。但几乎没有人拥有在所有轴上都具有典型性的思想。在这个模型中，只有大约 1% 的人口在所有 100 个特征上都具有神经典型特征（与平均值相比小于 2 SD）。从这个角度来看，“正常”本身就是不寻常的。整整 23% 的人至少有一个极端的特征，即高于或低于平均值三个标准差。

医生，保佑他们，已经知道这个了。 Wulff、Pedersen 和 Rosenberg 在他们 1990 年出版的《医学哲学：导论》一书中指出，当你对同一个人进行大量测试时，同样的事情会发生：

大多数临床医生在收到实验室报告时所做的当然是查找相关测试的正常范围。 … 传统上，正常范围的计算方式是，它包括在一组正常或健康人中发现的 95% 的结果，因此，健康人出现异常实验室的风险为 5%结果。然后，想象你对一个正常人进行十次测试。在这种情况下，这些测试中至少有一项异常的风险为 (1 – 0.95 ¹⁰ )，即 0.40 或 40%。如果您进行 25 次测试（这在临床实践中并不少见），这个机会是 72%！正如 Edmond A. Murphy 所说的那样，“因此，一个正常人是任何没有被充分调查的人。”

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