把大问题拆成可估计的小问题

“家里的装修能在春节前完工吗？”直接回答，你大概只能凭感觉说个“七成吧”。

换个问法：要在春节前完工，需要哪些事情都顺利？

• 瓷砖和橱柜能按时到货吗？
• 木工、油漆工的档期排得上吗？
• 水电验收能一次通过、不返工吗？

每个小问题都比原问题好回答得多：你可以问商家、问工长、查同小区邻居的经历。

怎么拆

• “都要成立”的结构，概率相乘。假设到货 90%、档期 85%、验收 80%，且彼此大致独立，那么三者都顺利的概率是 0.9 × 0.85 × 0.8 ≈ 61%。比直觉的“七成”低，这正是 1.3 节说的合取效应。
• “任一条路都行”的结构，概率相加。比如“这个周末能和老朋友见上一面”，可以是他来出差顺路见，也可以是我去他的城市；如果这两种情况不会同时发生，就把两者的概率加起来，比如 30% + 25% = 55%。
• 注意相关性。子问题之间如果相关（比如工长靠谱，到货和档期往往都顺利），直接相乘会低估总概率，要适当往回调。

找出关键不确定性

拆完之后，看看哪个子问题既最拿不准，又最能决定结果。它就是你的关键不确定性：最值得花时间去查，也最值得在之后持续关注。上例中，如果验收是最大的变数，就先去打听这家装修公司的返工率。

拆解的好处

• 把模糊的直觉变成一组可检查的数字。
• 知道该去收集什么信息。
• 结果揭晓后，复盘时能定位是哪一环出了问题。