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雷达卡
现在我们知道，数据足够多的话，人们可以找到任何自己想要的重要规律，只要他不在乎这些规律的严格性和自洽性。那么在数据足够少的情况下又会如何？
如果数据足够少，有些规律会自己跳出来，你甚至不相信都不行。例如“巴西队的礼物”：只要巴西夺冠，下一届的冠军就将是主办大赛的东道主，除非巴西队自己将礼物收回。这一定律在2006年被破解。“1982轴心定律”世界杯夺冠球队以1982年世界杯为中心呈对称分布，这个定律在2006年被破解。还有一些未破解的定律：凡是获得联合会杯或美洲杯，就别想在下一届世界杯夺冠。中国队也有自己的定律：“王治郅定律”只要王治郅参加季后赛，八一队必然得总冠军（已破解），“0：2”落后无人翻盘定律“（尚未破解）。
如果仔细研究这些定律，会发现不易破解的定律其实都有一定的道理，王治郅和八一队都很强，0：2落后的确很难翻盘，而获得世界杯冠军是个非常不容易的事情，更别说同时获得联合会杯、美洲杯和世界杯。但不容易不等于不会发生，他们终究会被破解。哪些看似没有道理的神奇定律（正因为没道理，所以显得神奇），则大多数已经破解。之所以神奇，是因为纯属巧合。世界杯总共才进行了80多年，20多届。只要数据足够少，我们总能发现一些没有破解的规律。
如果数据少，随机现象可以看上去很不随机，甚至非常整齐，感觉好像真有规律一样。V2导弹轰炸伦敦的落点分布，被误认为V2有极高的精度，误导盟军战略部署，直到数学家解决这个问题。问题的关键是，随机分布不等于均匀分布。要想均匀分布，必须要样本总数非常大的时候才有效。一旦不均匀，人们就认为其中必有缘故（阴谋论起源），而事实却是这可能只是偶然事件。如果统计数据很少，就很容易出现特别不均匀的情况。这个现象被诺奖得主丹尼尔·卡尼曼戏称为“小数定律”。卡尼曼说，如果我们不理解小数定律，就不能真正理解大数定律。
大数定律是我们从统计数字中推测真相的理论基础。大数定律说如果统计样本足够大，那么事物出现的频率就能无限接近他的理论概率——也就是他的“本性”。而小数定律说如果样本不够大，那么他就表现为各种极端情况，而这些情况可以跟他的本性一点关系都没有。一个只有二十人的乡村中学某年突然有两人考上清华，跟一个有两千人的中学每年都有两百人考上清华，完全没有可比性。如果统计样本不够大，就什么也说明不了。
正因为如此，我们不能只凭自己的经验，哪怕加上家人和朋友的经验，去对事物做出判断。我们的经验非常有限。别看个例，看大规模统计。如果看不到，就别自我陶醉。
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