現在我們常使用「平均值」來說明事物特徵。如：平均身高、平均智商。但作者認為這其中著很多陷阱需要注意。
使用平均值的起源
-發想自天文測量→針對某長度測量多次以消除測量誤差
-後來有人將平均值用來量測社會特徵，ex:平均身高體重膚色等，並認為如果有人可在越多項特徵中越接近平均值，即為完美身材。
-後有貴族提出應是越遠離平均值的越高等，ex:跑越快越好、越高越好、膚色越白越好。並且有ㄧ些好特徵代表你其他特徵也很棒,ex:越聰明的人也可以跑得越快。
工業革命後美國企業中泰勒主義當道
-系統重要性優於個人
-標準化流程
-公司須分工，需有管理者階層
→造就了教育分等分類的需求，使用平均值並分出平庸之人與菁英階級成為需求。
但是，使用平均值預測個體表現的前題
-每個個體均相同，ex:某桌子長度是固定的，只是量測多次去消除量測誤差
-可預期每個個體不會隨時間變化
作者認為實際上應考慮下列三項原則
-參差原則：事實上用一個分數去評量彼此低相關的多個指標容易失真，ex:用智商表示多面向的智慧、用成績/人事分數表示該人表現。
-脈絡原則：個體特徵和情境都無法準確預測個體表現，ex:正直的人不是在全部情境下都正直、自制的人不是在全部情境下都自制。應考慮「為什麼在oo情境下他會有oo行為，而在oo情境下則無」
-路徑原則：嬰兒學步、邁向成功等個人均有個人的路徑可達成，一直緊盯是否有照著「平均路徑」走是不必要的
