对错与利弊，对很多人来说，是分辨不清的。由于，中国学生缺乏逻辑和哲学系统学习，因此，对于因果同对错、利弊之间的逻辑关系，缺乏基本的了解，就很容易导致思维模式存在严重逻辑问题。不要以为，这是个简单问题。其实，这是个非常复杂的问题。
对错、利弊，到底同因果之间，有什么样的关系？
统计学的常见观点是，所谓的因果关系，其实是统计数据相关性逼近于极限状态时体现出的逻辑关系，因此，这世上本就不存在因果关系。注意，这个观点的基础在于，从Ａ推导出Ｂ的因果关系，其概率分析，处于极限状态时，才会体现出所谓的对错。从Ａ到Ｂ的因果推导，在实际应用过程中，大量数据分析统计的结果，逼近于两个极限值时，才会体现出是与非。
现实情况，往往不是绝对的是与非，统计数据分析显示处于中间状态，是个概率分布问题。人脑轴承化的思维模式，会非常简单的将Ａ－>B的因果推导，抽象为某种关系的直接影响，忽视了大量的间接效应影响。这就要求，人们对事物的因果关系分析中，形成利弊思维，处于动态的概率分析模式，引入对复杂的间接效应的计算。
理解了对错、利弊同因果之间的概率与数据统计关系，就能秒懂很多现实问题的性质。我们经常面对的政治、经济、历史、投资、教育、医疗......类问题，本质上，不是对错问题，是利弊问题。投入固定资源，得到更好的回报，可以采用的策略，是利弊分析，不是对错分析，因为，不存在绝对的统计数据极限状态。复杂系统的运行模式，是动态、连续、不确定的。
为什么，有那么多傻鸟，非要在复杂系统问题面前，坚定不移的探讨对错，把因果关系粗暴的理解为物理模式呢？道理很简单，思维方式太初级，认知系统太低级，就会简单的理解现实。当你能理解１＋１＝２时，就很容易把
统计学的常见观点是，所谓的因果关系，其实是统计数据相关性逼近于极限状态时体现出的逻辑关系，因此，这世上本就不存在因果关系。注意，这个观点的基础在于，从Ａ推导出Ｂ的因果关系，其概率分析，处于极限状态时，才会体现出所谓的对错。从Ａ到Ｂ的因果推导，在实际应用过程中，大量数据分析统计的结果，逼近于两个极限值时，才会体现出是与非。
现实情况，往往不是绝对的是与非，统计数据分析显示处于中间状态，是个概率分布问题。人脑轴承化的思维模式，会非常简单的将Ａ－>B的因果推导，抽象为某种关系的直接影响，忽视了大量的间接效应影响。这就要求，人们对事物的因果关系分析中，形成利弊思维，处于动态的概率分析模式，引入对复杂的间接效应的计算。
理解了对错、利弊同因果之间的概率与数据统计关系，就能秒懂很多现实问题的性质。我们经常面对的政治、经济、历史、投资、教育、医疗......类问题，本质上，不是对错问题，是利弊问题。投入固定资源，得到更好的回报，可以采用的策略，是利弊分析，不是对错分析，因为，不存在绝对的统计数据极限状态。复杂系统的运行模式，是动态、连续、不确定的。
为什么，有那么多傻鸟，非要在复杂系统问题面前，坚定不移的探讨对错，把因果关系粗暴的理解为物理模式呢？道理很简单，思维方式太初级，认知系统太低级，就会简单的理解现实。当你能理解１＋１＝２时，就很容易把