我们渴望简单和因果关系。 我们想了解我们周围的世界。 我们想相信我们这样做。 这就是为什么我们如此吸引叙事。 而且，这就是为什么我们从自己的个人经验中推断太多的原因。
将我们的决策与个人经历区分开来是很困难的。
强力球获胜者可能会真诚地相信购买彩票是一项不错的投资。
当某事有0.1％的可能性时，某人有时会发生。 而且，当它发生时，它与50％的时间或每次的时间一样真实。
我认为这是“ n of 1问题”。 当政客找到支持他们论点的1人（每100个人）来表达观点时，就很容易相信他们。 这个故事是真实的。 它表明可能发生，已经发生。 但是，这并不意味着它可能或在统计上相关。 或者，它应该成为重要决策的基础。
最近，我正坐在一家餐厅的酒吧，当时我听到一个女人在谈论关于在教室里武装学校老师的事情。 她强烈支持这个想法。 凭直觉，我认为这是一个危险的想法，可能会使教室的安全性降低。
但是，当我开始与她交谈时，我意识到她为什么相信这一点。
在我们谈话之前的几年，她在一个可怕的工作场所拍摄中幸存下来，在那里她的许多朋友和同事被杀或受伤。
她讲述了自己完全脆弱的感觉。 她再也不想那种感觉了。 可以理解，这种感觉导致她渴望随时随地都带着枪。
我们都可以同情她，也许可以使我们相信，如果她拥有改变生活的经历，我们可能会有同感。 但是，这仍然并不意味着如果我们一直都持枪，死于枪支的人数将会减少。
“ n of 1问题”以多种方式表现出来，包括错误的二分法论证。 如果您希望被视为中立或独立的人，可以找到不同意的人。 可能是您必须筛选100个人才能在一侧找到某人，而在另一侧则要找到99。 约翰·奥利弗（John Oliver）在其节目的气候变化专题节目中出色地展示了这一点。
我认为“ n of 1”部分地解释了为什么大型企业内部的创新努力通常无法创造企业价值。 大多数创新的新产品都会失败。 如果您是负责少见但通常是巨大成功的负责人之一，那么您将为下一个成功提供支持和开绿灯。 如果您是负责其中一项失败的主管（与大多数统计数据一样），则您不太可能重试。
初创投资者通常也是如此。 当一项投资失败时，投资者会找到叙述来解释为什么该公司没有成功。 而且，这通常是一个非常简单的故事-“创始人没有聘请合适的人”，“市场尚未为产品做好准备”，“公司花费过多/过少”。 在大多数情况下，成功或失败的现实更为复杂和细微差别-许多蝴蝶在正确/错误的位置和正确/错误的时间拍打翅膀。
n的1通常会导致我们从经验中学到错误的教训。 在我们自己的经验中，我们倾向于测量的变量太少（通常是错误的）。 我们会很快形成印象，并立即吸引他们进行合理的解释。
我认为，精益运动和敏捷运动之所以如此强大和重要，是因为它们抵消了确认偏差和我们对故事的自然吸引力的影响。
这个世界非常复杂-可能比我们许多人希望甚至甚至理解的复杂。 复杂性中隐藏着许多惊人的东西。 拥抱复杂性。 容易受到伤害。 而且，提防人们以“ n为1”出售他们的想法。
