传统的IQ测试中并没有涉及会影响在现实世界中做决定的某些重要部分。在IQ测试中分数很高的人有可能会有被称作理性障碍的逻辑思考缺陷。
中间大段文字跳过，我想大家也不太有兴趣看，不如让我们干脆直接来做做题测试一下：
你是一个认知吝啬者吗？想想下面的问题吧，这些问题来自多伦多大学（University of Toronto）的计算机科学家赫克托·莱维斯克（Hector Levesque）的工作。在看答案之前试着独立解决这些问题：
1. 杰克看着安妮，安妮看着乔治。杰克已婚而乔治未婚。那么是否有一位已婚人士看着一位未婚人士？
A）是的
B）不是
C）不能确定

2. 一支球棒和一个球一共1.1美元。球棒比球贵1美元。问，球多少钱？

3. 假设中国交通部发现：某款印尼车在车祸中对其他车内人员造成死亡的概率是一般典型家庭轿车的八倍。中国政府正在考虑限制这款印尼车的销售和使用。那么请回答以下两个问题：你认为在中国是否应该禁止这款印尼车的销售？你认为是否应该禁止这款车在中国街道上行驶？

接着我们换了一个陈述方式，向另一组被试者提出这道思考题——车祸死亡率增高的不是印尼车，而是一款中国车：
印尼政府正在考虑限制中国车的销售和使用。那么请回答以下两个问题：你认为在印尼是否应该禁止中国车的销售？你认为是否应该禁止这款车在印尼街道上行驶？

4. 假设XYZ病毒性综合征是一种严重的疾病，患病率是千分之一。同时，假设诊断该疾病的测试方法总是能够正确地指出患病之人确实患有此病。最后，假设该测试方法偶尔会误诊，将一个健康之人判断为该病患者。这种假阳性率是5%，意味着该测试错误地将一个健康之人判断为该病患者的概率是5%。
接着我们随机选择一个人并执行该测试，测试结果为阳性：即患有XYZ病毒性综合征。假设我们对于这个人的病史一无所知，那么该人确实患有XYZ的概率是多少？（将结果用0-100%的百分数表示）

5. 进行一项试验来检测某一新型治疗方案的功效。结果总结记录如下：
200名患者进行了治疗，有了好转；75名患者进行了治疗，没有好转；50名患者没有进行治疗，有了好转；15名患者没有进行治疗，没有好转。在继续阅读之前，用是或否来回答这个问题：这种治疗方案有效吗？

6. 桌上有四张卡片:
A K 8 5
已知每张卡片的一面是数字，另一面是字母。两张卡片是字母面向上，另外两张是数字面向上。如果要证明规则“对于这四张卡片，若字母面为元音，数字面是偶数”的正确性，你的任务是决定需要翻开哪张或哪几张卡片才能验证该规则的真伪，并指明哪些卡片是要被翻开的。

不禁想起了《天才在左，疯子在右》里面的门萨会员

马克

第6题的答案：
大约有一半人选择翻开卡片A和8：一个元音字母向上的卡片来看它的背面是否是偶数，一个偶数向上的卡片来判断它的背面是否是元音字母。另外20%的人选择只翻开卡片A，另外20%的人选择翻开其他错误的组合。这意味着90%的人都给出了错误答案。
让我们来看看人们在哪里陷入了困境。对于字母卡片是没有问题的：大多数人正确地选择了卡片A。困难在于数字卡片：大多数人错误地选择了卡片8。为什么选卡片8是错误的呢？再读读规则：题目说，若字母面为元音，数字面是偶数。但它没有说如果数字面是偶数，那字母面就一定是元音；也没有说一个辅音字母的背面一定是什么样的数字。（因为没有规定关于辅音字母的情况，那么就没有必要去看K的背面是什么） 因此，如果看到卡片8的背面是一个辅音字母，这无法说明规则是真还是假。与此相反，大多数人都不会选择的卡片5是非常关键的。卡片5的背面可能是一个元音字母。如果是这样，那么规则就是假的，因为这意味着并不是所有元音字母的背面都是一个偶数。总之，为了验证该规则为真，卡片5是一定要翻过来的。

第4题答案
人们常常忽略整个题目第一部分的陈述——千分之一的人会患有XYZ综合征。如果其余没有患病的999人被测试，那么根据5%的假阳性率，这意味着在他们之中大约有50人（0.05*999）将被测试出患有XYZ。因此，每测试出阳性的51个病人中，只有一个人是确实患有XYZ的。由于患病率相对较低而假阳性率相对较高，大多数测试呈阳性的人都没有真的患病。那么这个问题的答案，一个测试呈阳性的人真正患有XYZ综合征的概率是1/51，大约是2%。

第1题的答案
超过80%的人会选择C，但正确答案是A。以下是进行逻辑思维的过程：安妮是唯一一个婚姻状况未知的人。你需要考虑两种可能的情况——已婚或者未婚，来确定你是否有足够的信息得出结论。如果安妮已婚，那么答案是A：已婚的安妮看着未婚的乔治。如果安妮未婚，那么答案依旧是A：这种情况下，已婚的杰克看着未婚的安妮。我们称这种将所有可能性考虑进去的思维过程为完全析取推理（fully disjunctive reasoning）。在问题中并没有说明安妮的婚姻状况，这向人们表明他们没有掌握足够多的信息，于是答题者没有考虑到所有情况就做出了最简单的推断（C）。
对于大多数人来说，当被明确告知需要进行完全析取推理时，他们会这么做的（比如上题中没有“不能确定”这个选项）。但是大多数人不会自动去进行这个思考过程，而是否进行完全析取推理的倾向与智力没有多少关系。

4. 假设XYZ病毒性综合征是一种严重的疾病，患病率是千分之一。同时，假设诊断该疾病的测试方法总是能够正确地指出患病之人确实患有此病。最后，假设该测试方法偶尔会误诊，将一个健康之人判断为该病患者。这种假阳性率是5%，意味着该测试错误地将一个健康之人判断为该病患者的概率是5%。
接着我们随机选择一个人并执行该测试，测试结果为阳性：即患有XYZ病毒性综合征。假设我们对于这个人的病史一无所知，那么该人确实患有XYZ的概率是多少？（将结果用0-100%的百分数表示）
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这一提考的是贝叶斯公式啊。难道外国人大学的概率统计不学贝叶斯公式？

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