某公司有一項重要業務機密外洩，因無人承認，安全主管遂提議以測謊來找出洩密者。公司員工紛紛緊張起來，安全主管卻不以為然，他認為如果沒洩密，何必擔心？抗拒測謊，顯然是心虛。但真的如此嗎？

測謊的準確度有多高？不妨先以9成計。假設共有100人經手該項業務，且其中僅1人洩密。因測謊不準的機率為0.1，經測謊後，無辜的99人中，平均有9.9人會顯示洩密；而唯一的洩密者，有0.9的機率會被測出，有0.1的機率不會被測出，即平均有0.9人會顯示洩密。所以100人全測畢後，平均共有10.8(=9.9+0.9)人顯示洩密。測謊後被認為可疑者，平均有10.8人，但其中平均僅有0.9人洩密，也就是洩密者還不見得在裡面。因此經測謊後，每一位可疑者，只有0.9/10.8(=1/12)的機率洩密。此值才約0.083，與一開始所宣稱，測謊之準確度高達9成，落差很大。更不要說，有時真正犯罪者，經驗豐富，較能打敗測謊；而有些無辜者，較誠惶誠恐，反而通不過測謊，那誤差就更大了。因此測謊的效果，絕不可高估。至於如果洩密者，並不在那100位經手業務的人中，洩密乃經由其他管道，則100位都沒洩密者，經測謊將產生約10位無辜的可疑者，這時恐將難以收場了。再來看，如果測謊的準確度沒有9成那麼高，譬如說只有8成，那就更令人擔憂了。因測謊後，每一位被認為可疑者，只有0.8/20.6，即約0.034的機率洩密。

由機率0.9降至0.083，便涉及條件機率。準確度0.9的意思是，P(顯示洩密|實際洩密)=0.9，及P(顯示未洩密|實際未洩密)=0.9。但受測者更關心的，並非此二條件機率，而是另一條件機率P(實際洩密|顯示洩密)，這正是我們剛求出的那一不大的機率值0.083。要知機率率值會變，乃機率的特性。人們平常做判斷也是如此，獲知某資訊(新條件)後，判斷的機率值可能改變。有敲門聲，是男是女？若沒有其他資訊，大抵以為男女的機率各為1/2。但若聽到有像是穿著高根鞋的腳步聲走近，則大概將猜8成是女的。即對二事件A與B，給定B之下，A的條件機率P(A|B)不一定等於P(A)。而且P(A|B)與P(B|A)的值，也可能差異很大。

有人可能好奇，牽涉到受測者的權益，當然該重視P(實際洩密|顯示洩密)，那P(實際未洩密|顯示未洩密)又是多少？在測謊準確度9成下，仿前述作法，可得此機率為99×0.9/(99×0.9+1×0.1)=89.1/89.2，很接近1。那是否表示，測謊對未洩密者之偵測較可靠？並不盡然。直觀上，此條件機率是該很大。因全部100人中，有高達99%未洩密，所以不論如何將這100人分類，任一類中。本來就有很高的比例，屬於未洩密者。甚至，就算測謊的準確度低到1成，此時P(實際洩密|顯示洩密)會更低，為0.1/89.2，即約只有0.0011；至於P(實際未洩密|顯示未洩密)則等於9.9/10.8，仍高到約0.92。

由上述測謊裡的機率可以理解，對發生機率較小的事件，凡涉及條件機率，都得很謹慎地處理。否則如罕見疾病，看似正確性高的診斷儀器，誤判率卻可能超乎想像的高。我們再給一例。某公司有1萬員工，年終尾牙頭獎是一輛價值百萬元的汽車。假設M君中了頭獎，該懷疑他作弊嗎？因P(M君中頭獎|M君沒作弊)=0.0001，相當低的機率。若僅是這樣就懷疑，那就將經常疑神疑鬼了。事實上，任一人會中頭獎的機率，雖才萬分之1，但因有1萬人參與抽獎，有人中頭獎，乃屬必然。另一方面，從M君的角度，要能讓他心服有作弊嫌疑，該接受調查，乃是P(M君沒作弊|M君中頭獎)很小。但如前所述，這完全是另一條件機率。