为何部分刻板印象明明有统计学依据，人们却仍要反对刻板印象？
首先，咱们得承认一个事实：统计学本身是中立的，但它描绘的是“全体”的平均情况，而不是“个体”的全部。 刻板印象恰恰是抓住了这种“全体平均”的某个侧面，然后将其放大、固化，并试图套用到每一个具体的人身上。
打个比方，你可能看到统计数据说，“某一群人”的平均身高比另一群人高一些。这可能基于抽样调查得出的结论，从宏观上看没毛病。但是，如果有人以此为依据，对这个群体里的某一个个体说，“你肯定很高”，那这个个体如果是个子不高的，就会觉得很不舒服，甚至恼火。因为他知道自己是独特的，不应该被一个群体平均值所代表。
所以，第一个核心问题在于：刻板印象是对“群体”特征的粗暴概括，而忽视了“个体”的差异性。 即使统计学上某项特征在某个群体里出现的频率更高，也绝不意味着这个群体里的每个人都具备这个特征，更不意味着这个特征是衡量一个人的唯一标准。将群体特征盲目地投射到个体身上，是对个体价值和复杂性的否定，这本身就充满了不尊重和不公平。
其次，刻板印象往往是负面的，并且带有价值判断。 很多时候，我们反对刻板印象，是因为它们不是客观的描述，而是带有贬低、歧视甚至仇恨的色彩。比如，“某个民族的人很懒惰”、“某个性别的人不擅长逻辑思维”。这些刻板印象不仅不准确，还会给被标签化的人群带来负面影响，比如机会的丧失、能力的被低估，甚至遭受不公正的对待。即使统计学上能找出一些行为模式上的微小差异，将其放大成“懒惰”或“不擅长逻辑”这样的定性标签，其背后隐藏的依然是偏见和歧视，而非事实陈述。
咱们再深入一层，从认知心理学的角度来看。人脑天生就喜欢简化信息，寻找规律，这是一种生存本能，也是我们理解世界的方式。刻板印象就像是大脑为了省力而创建的“心理捷径”。它能够让我们快速地对陌生人或群体做出判断，降低认知负荷。然而，这种“省力”的背后，是付出了“准确性”和“公正性”的代价。
更关键的是，刻板印象很容易形成自我实现的预言。 当一个人被贴上某种负面标签后，他可能会因为长期的歧视和不被信任而产生习得性无助，行为真的会朝着标签的方向发展。比如，如果某个群体的人总是被认为是“不受欢迎的”，他们可能就会减少社交，甚至出现一些行为问题，这又反过来“证实”了最初的刻板印象。这就形成了一个恶性循环，而这个循环恰恰是我们极力想要打破的。
再者，刻板印象往往是缺乏证据的，或者证据被歪曲和选择性解读的。 即使有人声称有“统计学依据”，我们也要审慎地考察这个依据的来源、样本、方法论是否严谨。很多所谓的“统计学依据”可能存在样本偏差（只选取了某些特殊情况）、关联性被误解为因果性、或者根本就是虚假信息。而一旦某个刻板印象流行开来，人们就更容易去寻找那些“佐证”它的例子，而忽略那些不符合刻板印象的事实。这种“确认偏误”会让刻板印象更加难以撼动。
最后，也是最重要的一点，我们反对刻板印象，是因为我们对人类尊严和个体价值的坚守。 无论统计数据如何，每个人都应该被当作一个独立的个体来对待，拥有被公平看待和评价的权利。用预设的、来自群体的标签去限制、定义或贬低一个人，是对人性的侮辱。我们追求的是一个更加开放、包容和理解的社会，而不是一个被僵化的偏见所束缚的世界。
所以，即使某些刻板印象看似有“统计学依据”，人们依然要反对它，是因为：
它忽视了重要的个体差异性。
它常常带有负面的价值判断和歧视色彩。
它是一种不准确的、简化的认知捷径，容易导致错误判断。
它可能形成恶性循环，自我实现。
其所谓的“统计学依据”本身可能存在问题或被误读。
最根本的是，它违背了我们对人类尊严和个体价值的尊重。
我们反对的不是数据本身，而是用数据来为不公平和歧视辩护的扭曲思维。我们追求的，是用理性和同理心去看见每一个鲜活的个体，而不是用冰冷的标签去定义他们。
网友意见
因为我们不仅需要知道「是什么」，还想知道「为什么」和「怎么做」。刻板印象可能会阻碍人们在看待数据时满足于表面，而忽略背后的原因，进而无法意识到如何作出改变。
举个例子：上图是 1979 年出生的男性身高统计（数据在 2014 统计，所以最晚涵盖到 1996 年，确保所有统计对象均已成年）。可以看到，中国该年出生的男性平均身高为 169.67cm, 同期，日本的数据是 171.46cm。
假设一名研究人员存在种族主义刻板印象，认为中国人先天体格不如日本人，或许就会满足于这样的数据而不再深究下去，甚至走上论证日本民族基因优于中国的邪路。但如果不存在这样的刻板印象，那么就可能会思考更多的问题：是什么造成了这样的差异呢，到底有多大程度是先天的，多大程度是后天的？儿童营养水平和养育方法对这个结果有影响吗，究竟怎样的膳食结构和锻炼方式差异会影响这代人的身高？
对于前者来说，刻板印象阻挠了追问，对于后者来说，跳出人种差异的框架，就可能给出更多的解答、更好地指导现实。
后来的数据变化，大家可能也猜到了：
到我出生那年，1993年，该年出生的中国人平均身高达到 171.48cm，同期日本的数据为 170.97cm。
很多事情，可能会被统计数据所支持，比如黑人高中退学率高、比如墨西哥毒品犯罪率高、比如来自单亲家庭的子女离婚率高。我们可以因为这些数据满足了自己的刻板印象而获得一种隐秘的满足感：啊哈，黑人果然一懒二笨三不读书，墨西哥人果然都不干净，破碎的家庭里出来的人就是怪怪的。关起门来自己乐呵，也不犯法也没人拦着，我自己在家也爱拿某地人寻开心。
总之，没有人要求你改变世界。
但你可以。
为什么黑人读不完高中，是不是因为公立学校学区划分不合理，导致好的教育资源和黑人区无缘？是不是因为打击街头小额毒品犯罪的力度还不够，导致很多黑人高中生容易接触毒品？
为什么世界的一些地方毒品犯罪猖獗？没有买卖就没有伤害，是谁在编织国际毒品贸易网络，国际社会又该如何应对？
我们的教育环境是不是对于父母一方角色缺失的孩子不够友好，加剧了他们的成长过程中的自卑感？如果是的话，怎样作出改变？
看，只要丢下了刻板印象，你看待世界的方式是不是也不一样了？破除刻板印象，有时能带给人一种积极有为的处事态度，认为很多事情可以改变：我不相信梦是假的，我不相信死无报应。
刻板印象将我们困在过去，抛弃它，能更好地从数据中看到未来。
刻板印象“可能”有所谓“统计”的基础。这里的“统计”加引号是指所谓，即，其不等同于统计学。它有可能来自人的个案印象，也可能来自人的大数统计印象，当然也可能某种程度上符合统计学的范式。
来自个体的个案印象，或统计印象，很显然，完全无法保证客观真实准确，天然带有偏见。这是人的广泛属性，而不是对任何个体能力的偏见。当然，我们也并不否认个体差异，否则，“洞察”这个词也就没有存在意义了。确实有一些个体，其信息获取、加工、处理、解读的综合能力，比其他一些个体要更强，于是其最终结论也相对更可信。只可惜，对这样个体的甄选和判断，又取决于“你”的洞察。
但哪怕真的有某种形式上的符合，也不一定就能被称为“真实”或“准确”，因为其很有可能涉及一系列统计谬误，或逻辑谬误，典型如人尽皆知的“相关性不等于因果性”，或者“因果倒置”等等。更有可能在统计的基础，“概念”、“定义”和“划分”层面，就存在错误、偏差、不一致，甚至是故意设计和刻意引导，常见如偷换概念，不平行比较，等等。
而统计的来源，若不是来自于自身的统计印象 -- 依然，这不是统计学，而更像是“洞察”-- 而是来自于专业生产统计数据和统计解读的第三方，又要着重区分第三方的利益相关性和公允性，到底更像是“客观中立准确”的来源，于是可以放心大胆认可其数据和解读的权威性；还是来自于直接或隐晦利益相关的第三方，于是只能将其看作是重要性相对高一些的参考来源，而不能默认权威性。
更何况，任何事物所对应的任何形式的统计，都必然是动态的。人对数据的获取、加工、处理、解读，不论是基于个体统计印象，还是基于第三方权威或不权威统计数据，都必然会有一定的滞后性。即，哪怕是“真实”且“正确”的统计，也早晚会过时。
以上的种种考量，最终都指向了如下的结论：
1，是否“多数刻板印象都有统计学基础？”
这个问题中的“多数”，本就是一个统计概念。而“刻板印象”的全集，又是个无穷大的集合，使得围绕该问题的任何严肃研究，都免不了带有研究者的sampling偏见。于是，最安全的答案是，“不知道”。再此之上，稍微更冒险一些，我个人对此问题的答案是，
“不，大多数人的大多数刻板印象，都没有靠谱的统计学基础。”
2，“一些刻板印象，是否可能有统计学基础？”
在跳过1中那些废话之后，直接的结论是，当然，必然有一些刻板印象，存在相当的统计学基础 -- 在此，对类似“一些”、“相当”这种词的使用，是不得已的必然。
于是，泛泛地问以上这些问题，意义确实不大。
意义更大的，还是就事论事比较好。类似“XXX的刻板印象背后，是否有统计学基础？”这才有的讨论有的聊。
在以上两个其实没什么意义的问答之后，更有意义也更复杂的问题恐怕是：
3，“若一个刻板印象确实存在很令人信服的统计学基础，或存在很令人信服的洞察，是否依然该反对刻板印象？”
答案依然是“不一定”，看具体情形，看你的利益相关性，看你更认同哪一种自洽的思维方法论。
这里围绕一个典型的例子来说事儿。我们考量这样一个确实存在很令人信服的统计学基础的刻板印象，“美国的黑人犯罪率更高”-- 篇幅考量，此处就不再围绕“犯罪”、“犯罪率”、“黑人”等名词的具体定义展开讨论了，按common sense自行理解就好。有关“令人信服的统计学基础”，美国各大政府机构和学术机构权威数据很多，自己找。
1），“群体是群体，个体是个体，个体身上不必然具备群体统计特征”。这里，我们就要尽量反对刻板印象。原因很显然，如果一律按刻板印象去行事，必然会导致对诸多个体不同程度的迫害。黑人犯罪率高，必然不等同于任何一个随机的黑人都更危险。警察对每一个碰到的黑人，都按刻板印象来实施更高级别的警戒和手段，是对这些个体的直接迫害。
2），“效率优先”。这也很好理解，且本就是人类大脑认知的基本模式，以及我们社会建构的基本假设：将连续的概念按某种标准离散化，然后给予标签，并对离散群体展开统计。一个警察在执勤中，碰到一个黑人，相比碰到一个东亚人，警戒度差异巨大，首先，我们很难说这是不理性的，其次，这是否“合理”，也是可以商榷的。因为公权力的权力不对等，这个例子恐怕不是那么好。换另外一个例子，企业招聘，当招聘人员对“名校生”有某种刻板印象，于是优先名校生，甚至直接一刀切排除非名校生，这是否“合理”？恐怕就很难说是不合理了。即，虽然在个体层面，名校生不一定就优秀，非名校生不一定不优秀，但在这种情形下，按照个体来判断行事，效率太低；而按照刻板印象来行事，对具体个体的迫害程度，相对不严重，可接受。
3），“我们在闹革命”。这种情况下，必然已经存在不同群体之间的，显著的利益对立了。人群已经很明确地按某个标准抱了团，然后围绕具体的刻板印象展开彼此的攻伐了。这种情况下，指望被“刻板印象”的群体，按照所谓客观公允的标准，去承认这些刻板印象，显然是不现实的，更是不合理的。这些群体会自然而然地去淡化这些刻板印象，或直接否认刻板印象，同时寻求一系列道德高地，去攻击其他群体存在刻板印象。总之，在这种情况下，本就无所谓是否合理了，毕竟“革命成功”才是唯一追求。当然，一个革命成功与否，最终也并不取决于这些，而只取决于哪一方团结的人数更多，谁的力量更大。此乃另话，不再多言。
题目中说的本来也是「部分刻板印象」有统计学依据，所以「有些刻板印象没有统计学依据」并不对其构成反驳。并且通过这种方式来反驳也是危险的，因为那意味着「有统计依据的刻板印象」是可以光明正大的拿来歧视的。那进一步说「看完科学证据就可以有刻板印象」是不是对的？
首先是一个标准的问题，我们为什么要反对刻板印象？如果在这个时候把话题引向人的权利、文明之类的软话题，那这个讨论虽然是有意义的，但是注定是没有结果的。因为人的自然属性是没有「权利」一说的，本来都是随着社会的发展所建构的一些故事，更先进的文明是不是应该容许「刻板印象」本来也是可以争论的。
所以在这里先构建一个标准，那就是看其是否对社会总财富的增加有利，如果这个刻板印象是对社会总财富有利的，那么它就「应该用」，反之则「不应该」。接下来的讨论都在这个框架下进行。
肯尼斯阿罗在60年代的一篇论文[1]就已经提供了一个很好的思路 ，就是刻板印象所导致的歧视的自我实现。比如劳动市场普遍认为黑人劳动效率低，不好好干活，于是不愿意雇佣黑人，或者给黑人较低的工资；那么这个反过来会影响黑人的学习动机——就算我和白人毕业的学校一样，成绩一样，但是我还是找工作困难，那么为什么我要如此努力的学习呢？
于是黑人的学习动机降低，成绩和毕业率普遍低于白人，于是反而就印证了「黑人劳动效率低」的刻板印象。
这种自我实现，来自于人们的策略性行为。也就是即便先天条件一样，后天强行加一个刻板印象之后，因为刻板印象所导致的后果改变了人们行为的激励，从而让刻板印象自我实现了。
显然，这种刻板印象就是应该要反对的。如果没有这种刻板印象，所有人正常的工作，可以生产出更多的社会总财富，然而现在因为刻板印象的自我实现，一部分人就自我放弃了。这个逻辑可以套在种族、地域、性别……等一系列常见的统计歧视确实在短期内可以进行有效筛选的场合。
对企业而言，利用统计歧视来筛选员工其实是有效的，因为潜在的候选人很多，即便根据刻板印象筛掉了一些，剩下的也基本上可以满足企业的用人需求。但是问题就在于个体理性和群体利益的冲突，这种一个个经济体的理性歧视汇集到宏观的层面，就造成了整体社会财富的减少。所以社会上才出现了给「反刻板印象」找各种「理念上」理由的思潮。但是真正要解决这个问题，还是要双管齐下，一方面先从政治正确上定义其为「不对的」，然后从法律上规定：不能用某些潜在可以进行统计歧视的变量（性别、肤色等等）作为理由来拒绝雇佣或者解雇员工；另一方面通过国家补助的方式，让企业可以承担因为这种雇佣而导致的可能的损失——也就是企业额外所付出的成本。
因为国家理论上才是真正在意「社会财富最大化」的经济体。而国家的财政理论上也是要分配给所有的国民的。国家财政的转移支付，相当于钱从左手换到右手（不考虑贫富差距、财富效应的话），同时消除了刻板印象所带来的经济损失，带来了整体上的增长。
评论区提了一个很有趣的问题：如果黑人白人工作能力一样，然后出现了刻板印象带来的歧视，岂不是雇佣黑人就有优势了？
有两个方面的原因导致了这样的情况基本不会发生：
- 自发性歧视的存在，Peski et al. (2013)[2]构建了一个自发性歧视的模型。因为害怕自己因为雇佣了黑人导致被其他人所孤立，所以在均衡的时候，即便是明知道黑人和白人一样，也不会雇佣黑人。
- 如阿罗所说，黑人因为知道自己收入低，所以不努力工作，所以导致刻板印象成为了真的。这个时候工资和工作机会就是具体能力的反应，从微观上看，一点也不冤枉，所以雇佣黑人并没有任何优势。只是从宏观上看，这种「黑人因为知道自己收入低而不努力工作」本身是可以被改变的——改变的方法就是国家出面，通过法律和政策来消除因为刻板印象导致的歧视，从而让黑人有动机去努力工作。
参考
在预期效用的框架里，统计基础只能提供概率，不能提供效用打分。同样是抛一枚公平的硬币，「正面赚一百万反面无影响」和「正面赚一块钱反面亏一百万」两种不同的奖励方式下，一个普通人对是否参与游戏的选择必然不同。即使刻板印象有统计基础，假如刻板印象误判一个人造成的预期损失足以抵消准确判断的预期收益，「用刻板印象判断他人」这一策略仍然是不划算的。例如，统计上说，绝大多数参加体检的人都是健康的，此时如果按照刻板印象而不考虑召回率，直接认为所有前来检查的人都没有问题，其结果无疑是灾难性的。
更何况，很多时候有比刻板印象更低成本的评估方式。例如要推测一个人的标准化考试成绩，与其用性别/种族/地域的刻板印象判断，不如直接问成绩方便准确。
此外，当前的频率不能推导出未来的可能性。由于基本归因谬误，人们很容易把他人当前的状态和能力当作内在的、先天的、不可改变的。如果错误地以为当前的统计结果必然永世不变，人们就会减小做出改变的动力，造就一个个自我实现的预言。如果我们认为某个群体学习能力天生低于平均，给他们更少的教育资源看起来就理所当然了，于是他们的成绩变得更差，反而应证了一开始毫无根据的刻板印象。
以上几种反驳还是针对「刻板印象有统计基础」的情形。对于明显有错的刻板印象，我们更应该反对。刻板印象只是一种信息不足情况下采用的heuristic，在有能力采集更多准确信息之后没必要抱着不放。
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