閱讀《思考，快與慢》，書中提到了大數法則與小數定律。
我們先來看一個例子，許多研究人員在那些聲名顯赫的院校中作調查，希望發現這些學校的與衆不同之處，從而尋求成功教學的祕密。這項研究的結論之一是，這些著名院校規模普遍較小。例如在賓夕法尼亞洲對1662所院校的調查中，排名前50的院校裏有6所規模都較小，是（普通院校）的3倍多。這個數據使得蓋茨基金會積極投入大量資金建立小規模的院校，有時會採取將大的院校拆分成小的院校的方法。另外，其他著名的機構中至少有一半也採取了同樣的做法。例如愛林伯格基金會和皮尤慈善機構也採取了同樣的做法，美國教育部還啓動了“小型學習社區計劃”。
但不幸的是，這樣的因果分析是無意義的，因爲得到的結論都是錯誤的。如果那些向蓋茨基金會提交報告的統計學家們調查過最差學校的特點，他們會發現那些較差的學校也比水平一般的學校規模小一些。
事實上，規模小的學校辦學水平並不一定更高，他們只不過更懂得變通而已。
大數法則：相比於大樣本，極端的結果更容易出現在小樣本中。大樣本的結果更精確。
小數定律指小樣本的出錯風險可能高達50%。心理學家對於樣本大學的決定反映了他們普遍存在的一個直覺性錯誤觀念，即對於樣本變差範圍的錯誤看法。
使用一個足夠大的樣本是降低這種風險的唯一方法。
只要條件允許，都應採用計算方法來確定樣本規模，而不是依靠直覺印象作決定。
比如，我們常常看到清華大學或北大畢業的學生去賣豬肉類似的新聞，於是就有人像一個法官一樣一錘定音，讀書是無用的。
比如，我們看到一個小學沒有畢業的人經過幾年的艱苦創業成爲了大老闆，而在他手下打工的人卻都是一些名牌學校畢業的研究生，很多人又會急不可耐地得出一個結論：讀書是無用的，到時候還不是給別人打工。
比如，有人會說，家庭條件差可能是一些孩子學習上進最原始的動力，家庭條件好的孩子可能缺少這種最原始的動力。
這些都是小數定律，通過有限的幾次觀察得出的結果，犯了直覺性錯誤觀念。他們沒有去思考過大數法則，總體來看，學歷越高收入相對越高，名校畢業比普通學校畢業的學生收入更高；家庭條件好的孩子發展空間更大，最後做出的成績更多，比如比爾.蓋茨,沃倫.巴菲特，喬布斯等等。