故事是這樣的，因為要連續兩周乘飛機去同一個地方，所以我犯了人都會犯的錯誤——兩張去程機票，訂到了一周的同一天，而且還是兩個不同航空公司的航班。

具體信息是這樣的：

A航空公司票價1600元，外加90元燃油機建，同時還送200元接送機服務（打車券）；

B航空公司票價1328，外加90元燃油機建，同時還有80元的優惠；

當發現自己蠢到訂了兩張幾乎相同的去程機票時，除了懊悔，接下來就該是退票了。這也就恰好構成了一次有條件的選擇機會，那么問題很簡單，我該退哪一張？

這個選擇的行動很簡單，無非就是退掉哪一張，從而選擇另一個航班，是一個非此即彼的二選一過程，那么關鍵的問題就會前置，從該退哪一張擴展到——為什么要退這一張？也就是只要分析出理由即可。

最小經濟損失：

如果跟著直覺，就可以找到第一個選擇的理由——哪個票貴，退掉哪個。A航空公司機票算上優惠實際付出1490元，而B航空公司的是1338元。退掉A航空公司的機票，可以回收1490元成本，比退掉B航空公司的劃算，所以理所當然要退掉A。

最小經濟損失修正版：

直覺是好的，但有時候會比較魯莽，“最小經濟損失”就少考慮了一項退票費，A的退票手續費是240，B的退票手續費是187，那么這樣算，退掉A只能拿回來1250，而退掉B也只能拿回來1151。這么看來，依然可以選擇退掉A，雖然這么計算沒有改變結果，但如果在票價相近但退票政策略有不同的情況下，結果可能就會發生變化。

退票之外的可能性：

因為是要連續兩周去，所以又多了一種思考方式——如果改簽一個，會不會比退票更便宜？繼續查一下，A航空公司改簽要880，B航空公司改簽要205，相較于各自的退票費都是不劃算的，所以這個可能性就被關閉了。

當前價值衡量：

考慮最小經濟損失并不是唯一的方向，我們還可以變換對價值的判斷，來進行對比，例如基于當前的價格。因為我是幾天前購買的機票，所以當前價格已經有所浮動了，A航空公司的票價漲到了2320，B航空公司的票價降到了1288。也就是說，如果我退掉A票，就退掉了720的漲幅，而退掉B票則退出了50的跌幅。如果這么算，退掉A在心理賬戶上虧得更多。

當前價值衡量修正：

雖然“當前價值衡量”聽起來有點像精神制勝法，畢竟花的錢是實打實的，退回來的錢也是真金白銀，心理賬戶只存在于心里，并不存在于兜里。機票也不會像是股票，具備交易價值。但一個相對開放的商業體系中，價格一定是跟著需求來的，當前A航空公司的票漲價，而B航空公司的票降價，這就意味著選擇A航班的人要多于B航班的人，因為起始點都一樣，那么一定有什么不一樣的因素影響了這種選擇，這時當前價值衡量就有了新的機會，我需要去找到價格變化背后的原因，從而做出更有利于自己的決策。

新決策原因的發現：

在起始點相同，艙位、機型也幾乎沒差別的兩個航班之間，能夠帶來差距的，就只有“時間”了，一個是起飛落地時間，另一個是延誤的可能性。在航旅APP上可以很容易的找到這樣的信息，最近三十天內，A航班執飛30次，準點23次，平均起飛20：26，取消0次；B航班執飛：28次；準點18次；平均起飛21：29，取消2次。

首先關鍵差異點是很清楚了，A航班比B航班平均起飛時間早了一個小時多一點，這肯定是一個影響因素，畢竟誰都想早一點到。同時，A航班的準點率76.7%，B航班準點率為64.3%，這個差異也進一步驗證了A航班的不確定性更低，更值得選擇。

同時還有另一個差異點，A航班近三十天無取消，而B航班則取消了2次。順著這個信息看B航班在最近一周之內竟然取消了兩次，結合天氣看，取消可能跟出發地和目的地都有“中雨”的情況聯系在一起?？紤]到最近天氣的不確定性，B航班的取消可能性也更大。

事情變得有趣起來，原本只是考慮經濟損益問題，即考慮到退票費用和優惠等情況，在“最小經濟損失修正版”之下，退掉A比退掉B會少虧99。但隨著不斷地對信息深入的挖掘，發現A比B早到一小時的可能性很高（近三十天平均起飛時間的直接對比），而且B還面臨著一定的取消風險（換算成時間B有可能是推遲12小時以上到達，而A的延誤時間相對比較穩定）。

如果說99元的退票收益差是能夠通過外界衡量的事實價值的話，那么接下來就會出現一個與之對比的心理價值，為了避免晚到一小時，甚至是避免最大有可能晚到12小時，我們愿意花多少錢？這有點像花99元買一個飛機延誤險，但延誤險并不能讓我提升避免延誤的概率，但如果我推掉B航空公司的機票，而選擇A航空公司的航班，雖然我在相對收益上，損失了99元，但我有很大的概率可以避免延誤或更嚴重的飛機取消。

最終，在這樣的衡量之下，我選擇了退掉B航空公司的機票，承擔了多99的現金損失。事實的結果是，當天我的A航空公司的航班比計劃晚28分鐘起飛，比計劃早5分鐘到達；B航班比計劃晚93分鐘起飛，比計劃晚100分鐘到達。

所以看似一個簡單的決策，如果加以展開思考，就會發現并不像想象中那么簡單。可以參考此前提出過針對不確定性問題的選擇準則：

一、期望值最大準則：即充分考慮每一種可能性，將每個事件出現的可能性先平均估計，然后通過每一個事件的可能性概率算出每個事件的收益，并把所有收益加在一起進行平均，這也就是概率當中“期望值”的概念。期望值最大準則，就是尋找每一個條件下，得到的期望值最大的選項。

二、最大最小準則：不必過多考慮各種情況，即不去思考每一個事件的可能性，只從每一個事件如果都是百分之百的情況下考慮，選擇最小的收益最大的那個選項。

三、最小機會損失準則：也被稱作薩萬齊準則，即將選擇的后悔值降到最低，將最大機會損失控制在最小范圍之內的做法。因為人一旦有了選擇，就會在事后進行比較，而且會因為自己選擇帶來的結果而高興或憂傷。薩萬齊準則的核心，就是去解決人厭惡損失的那種心理，畢竟人們撿到一百元跟丟失一百元的心理喜憂程度是無法對等的。

四、最大最大準則：在做決策時僅考慮最為有利的情況，即把人看作為“單純個體存在”的“只有一次的人生”去思考，通俗來看就是“博一博單車變摩托”，如果每種概率的可能性很難判斷，那不如找取勝之后收益最大的選擇。

那么如果定義選擇乘坐A而退掉B為A優于B的話（反之），在四個判斷標準上，僅有第一個B是優于A，其他都是A優于B。特別的在此前的關鍵性對比上，即99元和晚到一小時，甚至12小時比較的時候，就要用到最小機會損失準則，即后悔準則，因為我們很難去衡量99元和時間之間的關系（除非換算成工時），所以用那種事后思考的辦法，也就是設想如果我晚到一小時，我會不會花99元來購買提前一小時的可能，答案并不是不言而喻的，但是卻會在每個人的心中形成結論。

雖然這簡單的一個退票操作可能并不需要大費周章的來進行決策分析，但以小見大，這是一種很好的決策練習，而且也說明了，人的理性分析，足可以讓一部分事情變得清晰明朗且更有利于自己。所以，在任何決策上，花適當的時間來分析一下選擇策略，都是有必要的。