การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย

ในสถิติศาสตร์ การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย 
เป็นปรากฏการณ์ที่ถ้าตัวอย่างหนึ่งของ#เปลี่ยนทาง มีค่าสุดขีด 
ตัวอย่างต่อไปของตัวแปรสุ่มเดียวกันก็จะมีโอกาสมีค่าใกล้กับค่าเฉลี่ยของตัวแปรยิ่งกว่าเดิม
อีกความหมายหนึ่งก็คือ ถ้าชักตัวอย่างตัวแปรสุ่มจำนวนมาก แล้วเลือกเอาตัวแปรที่ชักได้ค่าขีดสุดส่วนหนึ่ง 
การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ยหมายถึงเมื่อชักตัวอย่างตัวแปรที่เลือกออกมาเป็นครั้งที่สอง 
ค่าตัวอย่างที่ได้โดยมากจะถดถอยจากค่าสุดขีดเดิม เข้าไปใกล้ค่าเฉลี่ยเดิมของตัวแปรทั้งหมด
ตามหลักคณิตศาสตร์แล้ว กำลังของปรากฏการณ์จะขึ้นอยู่กับว่า ตัวแปรสุ่มทั้งหมดมีการแจกแจงความน่าจะเป็นเหมือนกันหรือไม่ 
ถ้ามี ปรากฏการณ์นี้ก็มีโอกาสเกิดทางสถิติ ถ้าไม่มี ก็จะเกิดอย่างอ่อนกำลังกว่าหรือไม่เกิดเลย
แนวคิดนี้มีประโยชน์ทางวิทยาศาสตร์เมื่อพิจารณาออกแบบการทดลอง การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการทดสอบ ที่ตั้งใจเลือกข้อมูลที่มี 
ซึ่งก็คือ ควรจะเช็คข้อมูลต่อไปด้วยเพื่อเลี่ยงการสรุปข้อมูลผิด#เปลี่ยนทาง ๆ
คืออาจจะเป็นข้อมูลที่มีค่าขีดสุดจริง#เปลี่ยนทาง ๆ หรืออาจเป็นค่ากวนทางสถิติ หรืออาจจะมีทั้งสองอย่าง
ตัวอย่าง.
นักเรียนทำข้อสอบ.
สมมุติว่ามีนักเรียนชั้นหนึ่ง ที่กำลังทำข้อสอบร้อยข้อเป็นแบบเลือกตอบถูกหรือผิด
สมมุติว่านักเรียนเลือกตอบคำถามทุกข้อโดยสุ่ม
ดังนั้น #เปลี่ยนทาง แต่ละคนก็จะเป็นเหมือนกับตัวแปรสุ่ม ที่มีการแจกแจงอันเป็นอิสระกับกันและกันแต่เหมือนกัน โดยมีค่าเฉลี่ยที่คาดหมายที่#เปลี่ยนทาง 50
นักเรียนบางคนจะได้คะแนน#เปลี่ยนทาง 50 มากและบางคนก็จะได้ต่ำกว่า 50 มากซึ่งเป็นไปโดยสุ่ม
ถ้าเลือกเอานักเรียนที่ได้คะแนนสูงสุด 10% แล้วให้สอบอีกโดยเลือกคำตอบโดยสุ่มเหมือนกัน คะแนนเฉลี่ยที่คาดหมายก็จะอยู่ที่#เปลี่ยนทาง 50
ดังนั้น คะแนนเฉลี่ยของนักเรียนที่เลือกออกมา จึงเรียกว่า "ถดถอย" กลับไปสู่ค่าเฉลี่ยของนักเรียนทั้งหมดที่ได้ทำข้อสอบดั้งเดิม
ไม่ว่าจะได้คะแนนแค่ไหนในการสอบแรก โดยคะแนนพยากรณ์ของนักเรียนแต่ละคนที่ดีสุดจะอยู่ที่#เปลี่ยนทาง 50
แต่ถ้านักเรียนไม่ได้เลือกคำตอบโดยสุ่ม ไม่ได้อาศัย "โชค" เพื่อทำคะแนน 
นักเรียนที่สอบได้คะแนนดีครั้งแรกก็คาดหมายได้ว่าจะสอบได้ดีในครั้งที่สองด้วย โดยจะไม่มีการถดถอยไปยังค่าเฉลี่ย 
แต่สถานการณ์จริงจะอยู่ในระหว่าง#เปลี่ยนทาง ๆ คือการได้คะแนนจะขึ้นอยู่กับทั้งความรู้และโชค 
ในกรณีนี้ นักเรียนที่ได้คะแนนมากกว่าเฉลี่ย ก็มีทั้งผู้มีความรู้และไม่ได้โชคร้าย กับทั้งผู้ไม่มีความรู้แต่โชคดีมาก 
ในการสอบครั้งที่สอง ผู้ไม่มีความรู้ไม่น่าจะได้คะแนนเหมือนกับครั้งแรก ส่วนผู้มีความรู้ก็จะได้ทดสอบโชคเป็นครั้งที่สอง 
ดังนั้น คนที่ได้คะแนนดีมากในครั้งแรก ก็ไม่น่าจะสอบได้ดีเท่า#เปลี่ยนทาง ๆ กันในครั้งที่สอง 
ส่วนตัวอย่างต่อไปนี้ เป็นความหมายอีกอย่างหนึ่งของการถดถอยไปสู่ค่าเฉลี่ย 
นักเรียนห้องหนึ่งสอบวิชาเดียวกันสองชุด สองวันต่อกัน 
มักจะพบว่า คนที่สอบได้แย่สุดในวันแรก มักจะดีขึ้นในวันที่สอง และคนที่สอบดีสุดในวันแรก มักจะแย่ลงในวันที่สอง 
ที่เป็นเช่นนี้ก็เพราะคะแนนมักจะขึ้นอยู่กับความรู้และโชคเป็นบางส่วน 
ในการสอบครั้งแรก บางคนก็จะโชคดีแล้วได้คะแนนยิ่งกว่าความรู้ที่มี บางคนก็จะโชคร้ายแล้วสอบได้คะแนนน้อยกว่าความรู้
นักเรียนที่โชคดีบางคนในวันแรกก็จะโชคดีอีกในวันที่สอง แต่นักเรียนโดยมากก็จะได้คะแนนใกล้กับค่าเฉลี่ย
ดังนั้น นักเรียนที่โชคดีและได้คะแนนยิ่งกว่าความรู้ในวันแรก จึงมีโอกาสได้คะแนนแย่กว่าในวันที่สอง 
และเช่นเดียวกัน นักเรียนที่โชคร้ายได้คะแนนน้อยกว่าความรู้ในวันแรก ก็มักจะได้คะแนนดีกว่าในวันที่สอง 
โชคคือความสุ่มยิ่งมีอิทธิพลเท่าไรในเหตุการณ์ที่มีค่าขีดสุด ก็จะมีโอกาสน้อยกว่าเท่านั้นที่จะได้ค่าเช่นเดียวกันในเหตุการณ์ต่อ#เปลี่ยนทาง ๆ ไป 
ตัวอย่างอื่น#เปลี่ยนทาง ๆ.
ถ้าทีมกีฬาโปรดของเราชนะได้เป็นแชมป์ปีที่แล้ว คำถามก็คือ จะมีโอกาสชนะเท่าไร่ในปีต่อไป ถ้าชนะเพราะทักษะความสามารถ เช่นทีมดี โค้ชดี ก็จะมีโอกาสชนะอีกในปีต่อไป 
แต่ถ้าชนะเพราะโชค เช่น ทีมอื่น#เปลี่ยนทาง ๆ มีปัญหาเรื่องยาเป็นต้น ก็จะมีโอกาสชนะน้อยกว่าในปีต่อไป
ถ้าบริษัทได้กำไรมากในไตรมาสหนึ่ง แม้จริง#เปลี่ยนทาง ๆ เหตุที่เป็นพื้นฐานให้บริษัทได้กำไรไม่ได้เปลี่ยนไป ไตรมาสต่อไปก็จะมีโอกาสได้กำไรน้อยกว่า
นักกีฬาเบสบอลใหม่ที่แข่งได้ดีในปีแรก มักจะเล่นแย่กว่าในปีที่สอง 
ภาษาอังกฤษเรียกปรากฏการณ์เช่นนี้ว่า "sophomore slump"
นักกีฬาอเมริกันบางพวกเชื่อว่า การได้ขึ้นปกนิตยสาร "Sports Illustrated" จะนำโชคร้ายมาให้ แต่นี่เป็นผลของการถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย คือ นักกีฬาปกติจะได้ขึ้นปกก็ต่อเมื่อแข่งกีฬาได้ดีมาก ต่อจากนั้น ก็จะแข่งได้แย่ลงโดยกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ย ทำให้ดูเหมือนว่า การขึ้นปกเป็นเหตุให้เล่นกีฬาได้แย่ลง
ประวัติ.
แนวคิดเรื่องการถดถอยมาจากสาขาพันธุศาสตร์ เซอร์ฟราซิส กอลตัน ได้เริ่มใช้คำว่า regression ในงานศึกษาปี#เปลี่ยนทาง 1885 ชื่อว่า "Regression Toward Mediocrity in Hereditary Stature" (การกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยของความสูงทางกรรมพันธุ์)
เขาได้แสดงว่าความสูงของลูกที่เกิดจาก#เปลี่ยนทาง ซึ่งสูงมากหรือเตี้ยมาก มักจะอยู่ใกล้ค่าเฉลี่ยของประชากรยิ่งกว่า 
จริง#เปลี่ยนทาง ๆ แล้ว ในสถานการณ์ที่ค่าตัวแปรสองตัวไม่มีสหสัมพันธ์ที่สมบูรณ์ ค่าพิเศษที่พบในตัวแปรหนึ่งก็อาจจะไม่พบในอีกตัวแปรหนึ่ง 
สหสัมพันธ์ที่ไม่สมบูรณ์ระหว่างพ่อแม่กับลูก (เพราะความสูงไม่ได้ขึ้นอยู่กับกรรมพันธุ์เพียงอย่างเดียว) จึงหมายความว่า การแจกแจงความสูงของลูก#เปลี่ยนทาง ๆ จะมีศูนย์กลางอยู่ที่ระหว่างความสูงเฉลี่ยของพ่อแม่ กับความสูงเฉลี่ยของประชากรทั้งหมด 
ดังนั้น แม้ความสูงของลูกคนเดียวยังอาจจะพิเศษยิ่งกว่าพ่อแม่ แต่ก็มีโอกาสน้อย 
ความสำคัญ.
การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย เป็นสิ่งที่ต้องพิจารณาเมื่อออกแบบการทดลอง 
สมมุติว่ามีตัวอย่างบุคคลพันคนผู้มีอายุใกล้#เปลี่ยนทาง ๆ กัน ที่ได้ตรวจแล้วให้คะแนนในเรื่องความเสี่ยงเกิดกล้ามเนื้อหัวใจตายเหตุขาดเลือด โดยวิธีการตรวจจะมีความไม่แน่นอนเป็นบางส่วน
แล้วเลือก 50#เปลี่ยนทาง คนที่เสี่ยงสูงสุดเพื่อตรวจสอบประสิทธิผลของการรักษา
ซึ่งอาจเป็นการเปลี่ยนอาหาร การออกกำลังกาย หรือการรักษาด้วยยา 
แม้การรักษาจะไม่มีผลอะไร แต่กลุ่มทดลองก็คาดหวังได้ว่าจะดีขึ้นในการตรวจครั้งต่อไปเพราะปรากฏการณ์นี้ 
ดังนั้น วิธีแก้ปัญหาที่ดีสุดก็คือการแบ่งอาสาสมัครเป็นกลุ่ม#เปลี่ยนทาง ๆ โดยสุ่ม กลุ่มหนึ่งได้การรักษา อีกกลุ่มหนึ่งไม่ได้ 
การรักษาจะจัดว่าได้ผลก็ต่อเมื่อกลุ่มที่ได้การรักษาดีขึ้นกว่ากลุ่มที่ไม่ได้ 
สมมุติอีกว่า จะตรวจสอบเด็กด้อยโอกาสเพื่อหาคนที่มีโอกาสสำเร็จการศึกษาระดับมหาวิทยาลัยมากที่สุด 
โดยจะให้เด็กที่ได้คะแนนสูงสุด 1% ได้การศึกษาเสริม ผู้สอนพิเศษ คำแนะนำ และคอมพิวเตอร์ 
แต่ถึงโปรแกรมจะมีประสิทธิผล แต่คะแนนโดยเฉลี่ยก็อาจจะน้อยกว่าเมื่อทดสอบในปีต่อไป 
แต่ในกรณีนี้ ก็จะไม่สามารถแบ่งกลุ่มโดยสุ่มเหมือนกรณีที่แล้ว 
เพราะการจัดเด็กด้อยโอกาสเข้าในกลุ่มควบคุมโดยไม่ให้ความช่วยเหลือเพิ่มเติม จัดว่าไม่ถูกจริยธรรม
วิธีการคำนวณทางสถิติที่เรียกว่า shrinkage สามารถใช้แก้ปัญหานี้ แม้จะไม่แน่นอนเท่ากับการมีกลุ่มควบคุม 
ปรากฏการณ์นี้ยังสามารถใช้เพื่อการอนุมานหรือการประเมินค่าโดยทั่วไป 
เช่น บริเวณที่ร้อนที่สุดในประเทศวันนี้ น่าจะเย็นลงในวันพรุ่งนี้ จะไม่ร้อนยิ่งขึ้น 
สำหรับดาราดังที่สุดในปีนี้ ภาพยนตร์เรื่องต่อไปน่าจะได้รายได้น้อยกว่า
ความเข้าใจผิด.
ประเด็นต่าง#เปลี่ยนทาง ๆ ในเรื่องการถดถอยสู่ค่าเฉลี่ยอาจเข้าใจผิดได้ 
ในตัวอย่างการทดสอบนักเรียนที่ผ่านมา มีข้อสมมุติโดยปริยายว่า สิ่งที่วัดไม่เปลี่ยนในระหว่างการทดสอบทั้งสอง 
แต่ถ้านักเรียนจัดว่าผ่าน/ตกวิชาโดยต้องสอบให้ได้คะแนนอย่างน้อย 70 ขึ้นไปในการสอบทั้งสองเพื่อจะผ่าน 
นักเรียนที่ได้คะแนนน้อยกว่า 70 ในการสอบครั้งแรก ก็จะไม่มีแรงจูงใจแล้วอาจสอบได้แย่กว่าค่าเฉลี่ยในครั้งที่สอง 
ส่วนผู้ที่ได้คะแนนอย่างน้อย 70 ครั้งแรก ก็จะมีแรงจูงใจในการดูหนังสือและสอบให้ได้ดี 
ในกรณีเช่นนี้ ก็อาจจะเห็นคะแนนที่เคลื่อนไปจาก 70 คือคะแนนที่ครั้งแรกน้อยกว่า 70 ก็จะน้อยลงอีกในครั้งที่สอง และคะแนนที่เหนือกว่าก็จะสูงขึ้น#เปลี่ยนทาง ๆ ไปอีก
ดังนั้น ปัจจัยบางอย่างสามารถเปลี่ยนแนวโน้มทางสถิติของการถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย
การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ยเป็นปรากฏการณ์ทางสถิติ ไม่ใช่เหตุ 
นักเรียนที่ได้คะแนนแย่สุดในการสอบครั้งแรก ไม่จำเป็นต้องได้คะแนนสูงขึ้นอย่างสำคัญในวันที่สองเนื่องกับปรากฏการณ์นี้ 
คือโดยทั่วไปแล้ว คะแนนที่แย่สุดจะดีขึ้น เพราะผู้ที่ได้คะแนนแย่สุดน่าจะโชคร้ายมากกว่าโชคดี 
คะแนนที่ได้ยิ่งขึ้นอยู่กับความสุ่มเท่าไร ปรากฏการณ์นี้ก็มีโอกาสเกิดยิ่งขึ้นเท่านั้น ไม่เหมือนกับเมื่อนักเรียนได้คะแนนเนื่องกับการดูหนังสือ เป็นการวัดความสามารถจริง#เปลี่ยนทาง ๆ 
ความเข้าใจผิดคลาสสิกในเรื่องนี้เป็นเรื่องการศึกษา 
นักเรียนที่ได้คำชมเพราะทำคะแนนได้ดี มักจะได้คะแนนแย่กว่าในครั้งต่อไป ส่วนนักเรียนที่ถูกลงโทษเพราะทำคะแนนได้แย่ ก็มักจะได้คะแนนดีกว่าในครั้งต่อไป 
ดังนั้น ครูอาจารย์อาจจะตัดสินใจไม่ชมนักเรียนแต่ยังลงโทษนักเรียนต่อไปเพราะเห็นเหตุการณ์เช่นนี้
ซึ่งเป็นความผิดพลาด เพราะนักเรียนอาจสอบได้ดีขึ้นหรือแย่ลงเนื่องกับปรากฏการณ์นี้ คำชมคำติไม่ใช่เหตุ
แม้ค่าขีดสุดจะถดถอยไปยังค่าเฉลี่ย ก็ไม่ได้หมายความว่าค่าตัวอย่างครั้งที่สองทั้งหมดจะเข้าไปใกล้ค่าเฉลี่ยเทียบกับการวัดครั้งแรก
มาดูเรื่องนักเรียนกันใหม่ 
สมมุติว่าคะแนน"ที่มีค่าขีดสุด" มักจะถดถอย 10% เข้าไปหาค่าเฉลี่ยที่#เปลี่ยนทาง 80 ดังนั้น นักเรียนที่ได้คะแนนเต็ม 100 ในวันแรกก็คาดได้ว่าจะได้คะแนน 98 ในวันที่สอง และนักเรียนที่ได้คะแนน 70 ในวันแรกก็คาดได้ว่าจะได้คะแนน 71 ในวันที่สอง 
ซึ่งล้วนแต่เข้าไปใกล้ค่าเฉลี่ยเมื่อเทียบกับคะแนนวันที่หนึ่ง 
แต่จริง#เปลี่ยนทาง ๆ คะแนนวันที่สอง"ทั้งหมด" จะอยู่รอบ#เปลี่ยนทาง ๆ ค่าเฉลี่ย 
บางส่วนจะสูงกว่าค่าเฉลี่ย บางส่วนก็จะต่ำกว่า 
แม้สำหรับคะแนนค่าขีดสุด คะแนนวันที่สองจะเข้าใกล้ค่าเฉลี่ยเทียบกับคะแนนวันแรก แต่สำหรับคะแนนอื่น#เปลี่ยนทาง ๆ ทั้งหมดก็คาดได้ว่า การแจกแจงคะแนนโดยความต่างกับค่าเฉลี่ยก็จะเหมือนกันทั้งสองวัน
การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ยจะเกิดในทิศทางทั้งสองทาง
คาดได้ว่านักเรียนที่ได้คะแนนดีสุดในวันที่สองจะได้คะแนนแย่กว่าในวันแรก 
แต่ถ้าเราเปรียบเทียบคะแนนที่ดีสุดในวันแรกกับคะแนนดีสุดในวันที่สอง ก็จะไม่มีการถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย 
คือเราคาดได้ว่าคะแนนที่ดีสุดทั้งสองวัน จะไกลจากค่าเฉลี่ยเท่า#เปลี่ยนทาง ๆ กัน 
เหตุผลวิบัติเพราะการคืนสภาพ.
มีปรากฏการณ์หลายอย่างที่มักจะให้เหตุผลผิด#เปลี่ยนทาง ๆ เมื่อไม่ได้พิจารณาการถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย 
ตัวอย่างสุด#เปลี่ยนทาง ๆ อย่างหนึ่งก็คือหนังสือปี#เปลี่ยนทาง 1933 ชื่อว่า "The Triumph of Mediocrity in Business" (ชัยชนะของความเป็นธรรมดา#เปลี่ยนทาง ๆ ในธุรกิจ) ที่ศาสตราจารย์ทางสถิติ ได้เก็บข้อมูลเป็นจำนวนมากเพื่อพิสูจน์ว่า 
กำไรของธุรกิจที่มีความแข่งขันสูง มักจะมีอัตราผลกำไรที่ไปสู่ค่าเฉลี่ยในระยะยาว 
แต่จริง#เปลี่ยนทาง ๆ ก็ไม่มีปรากฏการณ์เช่นนี้ 
เพราะความผันแปรของอัตราผลกำไร ค่อนข้างจะคงที่ในระยะยาว 
ดังนั้น ศาสตราจารย์คนนี้จึงได้อธิบายเพียงปรากฏการณ์การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ยธรรมดา#เปลี่ยนทาง ๆ 
นักรีวิวคนหนึ่งได้เทียบหนังสืออย่างหงุดหงิดกับ "การพิสูจน์ตารางสูตรคูณโดยการจัดช้างเป็นแถวเป็นสดมภ์ แล้วก็พิสูจน์ด้วยวิธีเดียวกันอีกด้วยสัตว์มากมายหลายประเภทอื่น#เปลี่ยนทาง ๆ"
การคำนวณและการตีความ "คะแนนที่ดีขึ้น" สำหรับการสอบวัดผลการศึกษาแบบมาตรฐานในรัฐแมสซาชูเซตส์ 
น่าจะเป็นตัวอย่างอีกอย่างเกี่ยวกับเหตุผลวิบัติเพราะการคืนสภาพ
ในปี#เปลี่ยนทาง 1999 มีการตั้งเป้าหมายปรับปรุงคะแนนสอบของโรงเรียนต่าง#เปลี่ยนทาง ๆ 
โดยสำหรับโรงเรียนแต่ละแห่ง กระทรวงการศึกษาได้คำนวณความต่างระหว่างค่าเฉลี่ยที่นักเรียนได้ในระหว่างปี#เปลี่ยนทาง 1999 กับปี#เปลี่ยนทาง 2000 
แล้วจึงพบว่า โรงเรียนซึ่งแย่ที่สุดได้ทำเข้าเป้า กระทรวงจึงใช้เป็นข้อยืนยันนโยบายว่ามีประสิทธิผล 
แต่ก็ปรากฏว่าโรงเรียนซึ่งมีชื่อเสียงที่สุดในรัฐ เช่น โรงเรียนแห่งหนึ่งที่มีนักเรียนได้รางวัลระดับชาติเป็นสิบ กลับถูกจัดว่าล้มเหลว 
ต่อมาจึงพบว่าสิ่งที่พบเป็นเพียงแค่การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย 
นักจิตวิทยาแดเนียล คาฮ์นะมันผู้ได้รางวัลโนเบล สาขาเศรษฐศาสตร์ปี#เปลี่ยนทาง 2002 ชี้ว่า การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ยอาจอธิบายได้ว่า ทำไมการลงโทษจึงดูเหมือนจะทำให้ดีขึ้น แต่การกล่าวชมดูเหมือนจะทำให้แย่ลง
นโยบายบังคับใช้กฎหมายของสหราชอาณาจักร ได้สนับสนุนให้ตั้งกล้องจับความเร็วที่จุดมักเกิดอุบัติเหตุ 
โดยให้เหตุผลว่า อุบัติเหตุร้ายแรงมักจะลดลงหลังจากที่ติดตั้งกล้อง 
แต่นักสถิติก็ได้ชี้แจงแล้วว่า แม้กล้องจะช่วยรักษาชีวิตของคนได้จริง#เปลี่ยนทาง ๆ แต่การไม่พิจารณาผลของการถดถอยสู่ค่าเฉลี่ยก็จะทำให้กล่าวว่ากล้องมีประโยชน์เกินจริง
นักกีฬาอเมริกันบางพวกเชื่อว่า การได้ขึ้นปกนิตยสาร "Sports Illustrated" จะนำโชคร้ายมาให้ แต่นี่เป็นผลของการถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย คือ นักกีฬาปกติจะได้ขึ้นปกก็ต่อเมื่อแข่งกีฬาได้ดีมาก ต่อจากนั้น ก็จะแข่งได้แย่ลงโดยกลับคืนสู่ค่าเฉลี่ย การคิดว่าการขึ้นปกนำความโชคร้ายมาให้ เป็นเหตุผลวิบัติเพราะการกลับคืนสภาพ
ถึงแม้จุดสนใจมักจะอยู่ที่นักกีฬาที่ปีหนึ่งเล่นได้ดีแล้วปีต่อไปเล่นได้แย่ลง แต่จริง#เปลี่ยนทาง ๆ ปรากฏการณ์นี้ก็เกิดขึ้นในนัยตรงกันข้ามด้วย คือนักกีฬาที่เล่นแย่ปีนี้ ปีต่อไปจะมีโอกาสเล่นได้ดีขึ้น 
เช่นถ้าดูค่าเฉลี่ยการตีเบสบอลของนักกีฬาเมเจอร์ลีกเบสบอลในปีหนึ่ง 
คนที่ตีได้คะแนนสูงกว่าค่าเฉลี่ย มักจะได้คะแนนน้อยลงในปีต่อไป และคนที่ตีได้น้อยกว่าค่าเฉลี่ย ก็จะมักจะดีขึ้นในปีต่อไป
ปรากฏการณ์ทางสถิติอื่น#เปลี่ยนทาง ๆ.
การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ยหมายความว่า เมื่อมีเหตุการณ์สุ่มที่เกิดค่าขีดสุด เหตุการณ์สุ่มครั้งต่อไปมักจะได้ค่าที่น้อยกว่า 
ไม่ควรคิดว่า เหตุการณ์ในอนาคตจะต้องหักล้างเหตุการณ์ในอดีต เพราะความคิดเช่นนี้เป็นเหตุผลวิบัติของนักการพนัน
เช่นเดียวกัน กฎค่าการทดลองเป็นจำนวนมาก (law of large numbers) ระบุว่าในระยะยาว ค่าเฉลี่ยที่ได้จะมุ่งไปสู่ค่าคาดหมาย แม้กฎนี้จะไม่ได้ระบุว่า ค่าในแต่ละครั้ง#เปลี่ยนทาง ๆ จะต้องเป็นอย่างไรเมื่อเทียบกับครั้งที่แล้ว 
ยกตัวอย่างเช่น ถ้าได้โยนเหรียญที่เป็นธรรมโดยออกหัว 10#เปลี่ยนทาง ครั้ง (ซึ่งเกิดน้อยมาก เป็นค่าขีดสุด)
กฎการถดถอยสู่ค่าเฉลี่ยระบุว่า การทดลองรอบต่อไปน่าจะออกหัวน้อยกว่า 10#เปลี่ยนทาง ส่วนกฎค่าการทดลองเป็นจำนวนมากระบุว่า ในระยะยาว ค่าเฉลี่ยที่ได้จะมุ่งไปสู่ค่าเฉลี่ยโดยรวม คือ ส่วนสัดการออกหัวที่ได้จะมุ่งไปสู่ 1/2
ส่วนผู้ที่มีเหตุผลวิบัติของนักการพนันก็จะคิดว่า "ถึงวาระ" ที่เหรียญจะออกก้อยต่อ#เปลี่ยนทาง ๆ กัน เพื่อจะให้สมดุล