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创业风险的N种真实面孔
通常情况下可以控制的风险，并不像无法控制的风险那样令人感到恐惧，即使前者发生的几率比较高。在往返于米兰和威尼斯的高速公路上发生车祸事故的几率极高，但并没有人为此感到恐惧，因为人们可以自己掌控方向盘，自己决定要不要冒险开快车，拿生命开玩笑。我们习惯凭着情感、经验、数字或个人喜好评估风险，而理智总是被排挤在外，结果就是，我们并不认识风险。
风险相对论
在我每天阅读的报纸上设有让读者深入了解科学知识的版面，其中一篇报道介绍了国际极具权威性的杂志最新的研究论文。报道指出，胆固醇比较高的人罹患心脏病的几率比一般人高出50%，可以想象胆固醇高的人读过之后一定会非常不安。此时我们不妨思考一下：“这个数字到底要传递什么信息？”
让我们先以其他方式呈现同样的数据。
根据预测，年龄为50岁的胆固醇值正常的人，每100人中有4个人会在接下来的10年内罹患心肌梗塞；同样的年龄但胆固醇值高的人，则有6个人会罹患心肌梗塞。
对应的就是报纸上写的“50%”，因为增加的2个人是4个人的一半，也就是50%。
4个人增加2个人，代表着“相对风险”提高了50%，但我们也可以换一种方式来表示同样的数据——着眼于“绝对风险”的提高。在这个例子中，“绝对风险”只提高了2%，也就是100人中有6人或4人的差别。相对于“50%”而言，“2%”这个数字会减弱报道对胆固醇高的读者造成的心理震撼。
只要了解这一点，我们就会冷静地思考数字到底在说什么，而不会过度忧虑不安。
再举一个例子，这也是我们在日常生活中常谈到的话题之一。
“坐车随时系好安全带，可以降低15%的危险”。
你也许会想，自己一直都系好安全带，没问题。可是你真的知道在系好安全带的情况下坐70年的车仍发生车祸而留下后遗症的几率是多少吗？一定不知道吧。这句话并没有说清楚，可以降低的危险是“绝对风险”还是“相对风险”。
假设你听说坐70年的车因为车祸重伤留下后遗症的几率是20%，如果例子中的“15%”代表的是“绝对风险”，只要计算20%减去15%即可。这代表着系安全带能大幅降低风险，使得你受伤的几率降到5%。如果例子中的“15%”代表的是“相对风险”，情况就完全不同了，降低的是20%的15%风险，也就是3%（20%×15%=3%）。这表示系安全带的确有效，不过效果没那么夸张，只能将风险降低至17%（20%-3%=17%）。
可以说，“相对风险”和“绝对风险”的差异会导致天差地别的结果。以“相对风险”叙述事物能激发人们强烈的反应，以“绝对风险”叙述则无法达到同样的效果。换言之，“相对风险”能放大数据应有的含义。大家千万不可忽视这种偏差带来的危险，例如制药公司就经常利用这种遮人耳目的手法诱导我们做出不合理的决策。
芝加哥经济学家史蒂芬·列维特在其著作《魔鬼经济学》中问道，“政府在投入资金消灭危险时，如果有消灭恐怖的分子的威胁和心脏血管疾病的威胁两种方案可供选择，哪一种方案比较容易赢得大众的支持？”
虽然人们受到恐怖的分子攻击而丧命的几率远低于因胆固醇过高导致动脉阻塞致死的几率，可是“我们无法控制恐怖的分子的暴行，却能约束自己少吃高热量的洋芋片”。相较于可以控制的以及血管疾病的威胁来说，无法控制的恐怖的分子的威胁更令我们感到恐惧。所以，我们更希望政府将资金投入到消灭恐怖的分子的威胁的方案中。
统计数据的风险
假设你是意大利人。有一天，你开车前往医院接受艾滋病筛查，遇到堵车。前段时间你刚读过相关资料，对艾滋病的认识如下：
在意大利，既不吸毒也没有危险性行为的人之中有0.01%会感染艾滋病。感染艾滋病的人接受检查，有99.9%会呈阳性；未感染艾滋病的人接受检查，有99.99%会呈阴性（换句话说，有0.01%的人实际上并未感染艾滋病，却遭误判为阳性）。
请问，如果某个人的检查结果显示为阳性，他实际感染艾滋病的几率有多高？
大多数人回答几率超过99%。
这种问题通常会扰乱人的思维，不过只要利用几率计算就能得出正确答案。此时的你被困在长长的车阵中缓慢前行，不能用纸笔，也没有计算器，该怎么办才好呢？
其实，只要换个方法叙述，就能马上得出答案。比如说，假设有10000人既不吸毒也没有危险性行为，其中有1人（0.01%）罹患艾滋病，测试结果中有99.9%的几率（接近于100%）正确显示为阳性。其余9999人并未感染艾滋病，但这些人当中有1个人的检查结果会误判为阳性。也就是说，10000人当中有两个人的检查结果会呈阳性。
这两个人之中有几个人真的感染艾滋病？你应该已经看出，答案是2人中有1人罹患艾滋病。所以说，当某个人的检查结果为阳性时，实际罹患艾滋病的几率并非是99%，而是大约等于50%。这个检查结果至少有50%的几率是错误的，你最好重新接受检查。
再看一个问题。
甲小姐和乙小姐都怀孕了，她们去医院做B超检查，希望提早知道小孩的性别。
A. 如果是男婴，检查结果为“M”的几率为90%。
B. 如果是女婴，检查结果为“F”的几率为70%。
甲小姐的检查结果为M，乙小姐的检查结果为F。
请问，相对于乙小姐而言，甲小姐是否更有把握知道自己的小孩是男是女？
以适合这道问题的认知方法对照，就会发现上述推论与实际情况恰好相反。