回归均值

有时，人们会认为某些事件处于个人的控制之下。例如，他们可能认为自己喜爱的运动员总会发挥出最佳水平，因此当一次出色的表现之后出现一次普通表现时，可能会感到惊讶。

值得注意的是，这种趋势在多个呈正态分布的变量中均会出现。例如，当医生测量患者的血压时，其舒张压值为 95 mmHg。 

随后，医生进入并将其与所有患者的数值进行比较，注意到这些数值在绘制成图后呈现出正态的钟形分布。

此处，该女性的结果位于曲线的极端末端。医生对此表示关注，于是重新测量了她的血压；令人惊讶的是，他发现舒张压数值有所下降。

换句话说，此前观察到的“极端”血压值在所有患者中都回归到了平均值。即使处于较高水平，一个人的检测结果也极少会持续地显著偏离平均水平。

这种倾向被称为回归均值——即一个极端值在重新评估时，往往会伴随一个不那么极端的数值，本质上是向群体均值靠近的趋势。

因此，如果一种疗法仅对初始结果处于极端水平的个体产生影响，那么这很可能是一种无效的策略。然而，如果一种治疗能够降低某个群体的平均水平——例如血压——这便是其有效的有力证据。

如果不了解这一统计学现象，医生可能会在患者实际上并不需要治疗的情况下开具降压药物。

最后，基于离群值的结果不应过于认真对待。