统计和概率的基本概念，包括变量、正态分布、标准差、相关性、可靠性、有效性和效应大小等概念。从日常生活中选取具体实例，说明如何利用这些概念解决普通问题。

如何对事件进行思考，以便对其进行统计，并决定有多少数据是足够的。您将了解误差方差的概念，以及如何通过多次观察来消除误差方差。您将了解到，您对人的性格的判断很容易出现严重的错误，而对能力的判断则基本上不会出现这种错误。你还会发现为什么面试求职者通常是个错误。

要准确评估两个变量之间的关系可能非常困难；在估计特定关系的强度时，先验观念可能比数据更重要。您将学习估算关联度的简单工具。您将了解虚假相关的性质以及如何避免它们。您将了解混杂变量和自选误差的概念。

您将了解到，对于一个变量是否对另一个变量产生因果影响，相关性很少能提供确凿证据，而为什么实验能提供比相关性更好的因果关系证据。您将了解如何在商业环境中进行实验，以及如何对自己进行实验。您将了解主体内设计和主体间设计之间的区别。您将了解人工制品的概念以及避免人工制品的一些技巧。学习如何发现自然实验。

您将了解我们在试图预测未来时会犯哪些系统性错误。您将了解平均值回归，以及为什么您应该假设变量的极端值在下次观察时会变得不那么极端。您将学习如何从真实分数加误差的角度来思考观察结果。您将了解基率的概念，以及为什么在估算特定事件的概率时必须考虑基率。

我们不是通过直接感知来理解世界，而是通过我们并不知晓的推理过程来理解世界。我们对世界的理解在很大程度上受到图式或事件抽象表征的影响。我们很容易犯严重的判断错误，但如果我们了解了这些错误的基础，就可以在一定程度上避免这些错误。我们根据相似性评估应用代表性启发式来猜测概率和因果关系，这可能会产生很大的误导。我们对频率和概率做出判断时，部分依赖于可得性启发式，即根据容易想到的事例来判断事情的频率或可能性。

如何进行成本效益分析。如果决策涉及个人隐私且非常重要，为什么做完分析后要扔掉？如何避免一掷千金。如何避免做一些会妨碍你做更有价值的事情的事情。为什么试图避免可能的损失代价会很高。为什么激励措施会适得其反？

归纳逻辑与演绎逻辑的区别。逻辑条件推理。论证的真理性与论证的有效性的区别。必要性和充分性的概念。维恩图常见的逻辑错误何时避免矛盾，何时接受矛盾，如何避免对判断和决定的过度确定性，以及为什么关注背景而非形式对于分析大多数现实世界的问题至关重要。