進行抽樣 & 貝氏分析的基礎教學之後，本書的最後一個部分在討論對「軟性事物」的衡量，例如品質、形象、價值這種，在書中統稱為「偏好」。

觀察方法

大致而言，有兩種觀察方法：

• 陳述型偏好 (stated preferences)：人們說什麼
• 顯現型偏好 (revealed preferences)：人們做什麼

第 2 種更明顯可見，但兩種都可以大幅降低不確定性。

問卷類型

而實際方法是對一群人做抽樣，詢問他們特定的問題。基本問卷工具有四類：

• 李克特量表 (Likert scale)：要求答題者選擇對一件事的感覺範圍，例如非常不喜歡、不喜歡～非常同意等等
• 選擇題：從一組互斥的選擇中做選擇，例如共和黨、民主黨、其他
• 評等排序：從最不喜歡 (1) 到最喜歡 (8)
• 論述題：例如「對於我們的服務，你是否有不滿意之處」

問卷的特有問題是「回應偏誤 (response bias)」，也就是在設計中有意或無意地影響了答題者，避免偏誤的五個主要策略是：

• 保持問題精確簡短
• 避免多重意義的用語
• 避免引導性的問題
• 避免複合型的問題
• 利用反轉問題，來避免回應習慣偏誤。這裡的意義是，如果有一系列的量表，不要永遠讓 5 是正面回應，要鼓勵答題者細讀問題，不要落入無腦勾選的模式。

觀察作為

相對於問卷，如果能直接觀察人們的作為，會是更可靠的衡量。

在偏好的衡量中，常見的兩個指標是：「時間」以及「金錢」，若能仔細觀察人們如何使用時間，以及如何花費金錢，往往能從中推論人們真實的偏好資訊。

支付意願法 willingness to pay, WTP

一個常見的作法是直接問：「你願意為此付出多少錢」。

這個作法本身沒什麼特別好需要解釋的，作者接下來寫了一大段人們對這種作法的抗拒，由於當對象是一些咸認為神聖不可侵犯之物時 XD

作者用「購買藝術品」的概念解釋：

• 雖然有人會認為藝術品是「無價的」
• 但如果你知道藝術的實際標價，就還是可以判斷「它對你的價值」
• 例如畢卡索的畫是無價的，但如果沒有人可以被慫恿為它花費 1000 萬美元，顯然他的價值就是少於那個金額

統計生命價值法 value of statistical life, VSL

這是 WTP 的修正版本，在 VSL 中，不會直接去問人「生命的價值是多少」，而是問他願意「為降低死亡風險支付多少」。

例如：

• 為了降低 20% 死於車禍的機會，要多花 5000 美元，而車禍碰撞致死的機率是 0.5% → 也就是說，整體死亡機率降低了 0.1%
  • 如果你決定不花這 5000 元，代表「我偏好留著 5000 美元，勝過降低 0.1% 英年早逝的機會」
  • 此時 VSL 的評價是「低於 $5000/0.001」，也就 500 萬美元。
• 同時，你可能花了 1000 美元做了醫療掃描，這個掃描有 1% 的機會偵測出致命的狀況，讓你可提早預防。
  • 此時 VSL 是 $1000/ 0.01，就是 10 萬美元
• 此時得到了範圍的上下限，若持續檢視更多安全相關產品的購買決策，就能修正範圍。

觀點討論

接下來作者針對「認為這些事不可衡量」的意見做了討論。

反對方的意見有幾種：

• 認為人類在這種問題上的數字感覺很差
• 這類問題有道德敏感度，因此會造成某些持強烈立場的人拒絕回答，因而讓測量的效度失準
  • 例如：有 25% 的人會因為「環境有絕對需要保護的權利」，而拒絕回答環保價值調查，而這些人最有可能提高環境評價的 WTP 數值，因此他們的棄權會導致此調查的評價下滑

作者針對道德含義抒發了一番見解，在此略過，比較值得紀錄的是作者的實用觀點：

• 衡量的目的終究是要做決策
• 而這些「無價之物的衡量」，大多是某項計劃決策的一部分，例如政府要投資某項提案，而該提案會有「一部分好處」是能降低公眾健康的風險。
• 在這種計劃的決策中，還有很多很多其他的變數，「無價之物的衡量」只是其中之一
• 針對這些「無價之物的衡量」，其實只需要很寬大的範圍就好了，即使在許多人心中這是「不準確」的範圍，我們很少會遇到在進行真正決策時，還有必要會對這些寬大範圍做進一步的評估
• 問題是，如果你完全忽略掉他，等同於在決策中，將這些「無價之物」視為不存在（也就是價值為零）
• 因此，不如容忍「無價之物」保有他們寬大的變數範圍，然後將心力繼續花在其他更需要準確度的變數上

順帶一提，為了避免公民提早死亡，許多政府部門根據各種 VSL & WTP，決定可允許的預算範圍是 200 萬～2000 萬美元