第十章大數法則與小數定律
文章開始舉出了各地區的腎癌發病率，其中較高的是在中西部地區。作者認為出現這種幾率較大的情況是一種隨機偶然的現象，和樣本的大小有關（調查方法），即，大樣本比小樣本更精確，但小樣本比大樣本更容易產生極端結果。后面文章分三個小節，【小樣本出錯風險高達50%】：我們認為的隨機取樣會對事物有正確的認識，實際上他也符合小數定律，作者提出的方法是對于隨機取樣報有懷疑的態度，利用計算方法來確定樣本規模，而不是依賴于直覺。
【信任多于質疑的普遍性偏見】：對于樣本量的變化，影響我們對樣本結論的變化比較小。原因是系統1并不善于質疑和抑制不明確信息，不由自主的將這些信息產生連貫性的聯想，對于系統2，保持這種質疑比相信其真實性更難，并且會夸大事物的連貫性，有點像寧可信其有，不可信其無，坐井觀天。
【對隨機事件做出的解釋必然是錯的】，由于系統2自帶有人類生來的質疑，會對事物的關系產生因果聯想，例如二戰時期德國對英國的轟炸點是一種隨機現象，再比如投籃順手，并不是有規律的事件，如果用大樣本分析，也是隨機事件。因此對于一些事件，不要太早下定義。
第十一章錨定效應在生活中隨處可見
人們在對某一未知的特殊價值評估前會對這個量進行考量，此時錨定效應就會發生。作者認為錨定有兩種形式，一種基于系統1的自主顯示，通過啟發效應產生，一種是系統2的刻意調整。
【對錨定值的調整常常是不足的】是因為系統2本身的懶惰形成的。例如從高速工路開車到城市公路，汽車的速度盡管會下降，但比普通的汽車仍然較快。習慣吃魚肉的人突然吃素會不習慣，高錨定到低錨定。這也是為什么有些人到了新的環境很難適應，仍然保持原有的習慣。
【暗示是一種錨定效應】和【作為這個房子的主人能接受的最低售價是多少】都是在對錨定效應的舉例，文章中舉出“你的左腿麻木”，人會不由自主的想到左腿的麻木，回到系統上是因為系統1試圖建立將錨定的數值為真實的世界。這就像銷售中的先給顧客介紹高價格的產品，或者對于受傷的人，給他看比他更受傷的事情。
【錨定何時適用何時不適用】由于我們無法消除錨定效應，對于錨定效應是否適用，作者提出運用系統2的理智分析，如果差距數值較大，就抵制它（好像說的是廢話，但也沒有辦法吧）。
錨定效應不如說是一種參照物，這個參照可以是有聯系的數字案例或無聯系無意義的數字案例。我們的系統1總是不由自主的產生連貫聯想，而系統2則是懶惰的不愿深入解讀。對于生活中的錨定，我們還是多建立一些基本的常識吧。
