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把所有的情况都罗列出来之后，数一数本次发生的情况可能会发生的频率。
要认真确认，防止遗漏。
3.对照确认想调查的情况是否符合条件
最后，计算出想调查的情况发生的概率。
在本次的例子中，偶然取出的一份简历属于女性，我们要计算的是3份简历都属于女性的概率，所以想调查的情况是，取出3份女性的简历，总共有12份，那么3÷12=0.25。
同理计算其他的情况。
3份简历中只有1名女性的情况也是有3种可能，所以概率是3÷12=0.25；3份简历中有2名女性的情况有6种可能，所以概率是6÷12=0.5。
练习题
在与上述背景相同的前提下，一个职员要负责4人的面试，当偶然取出的简历属于1名女性时，请思考一下，你负责的应聘者中，有2名男性、2名女性的概率是多少。
解答
与刚才一样，为了便于说明，我们把4名应聘者称为A、B、C、D，有可能发生的情况是以下16种。
抽到女性简历的可能性有32种。
（为了方便说明，编上编号）
我们想调查的情况是，4份简历中有2名男性、2名女性的情况。
表中的情况6至情况11符合条件。
在这个范围内抽取出的简历是女性有12种可能，即女性5至女性16之一。
因此，4份简历包含2名男性、2名女性的概率是12÷32=0.375。
STEPUP！
在每个职员负责4人面试的前提下，偶然取出的简历是女性，4份简历包含2名男性、2名女性的概率刚才已经进行了计算。
那么我们也算出其他情况的概率，计算的结果如下。
男性4名、女性0名的概率 0
男性3名、女性1名的概率 4÷32=0.125
男性2名、女性2名的概率 12÷32=0.375
男性1名、女性3名的概率 12÷32=0.375
男性0名、女性4名的概率 4÷32=0.125
这次碰巧抽取出女性的简历，所以以此为前提进行了概率的计算，而本身男性与女性的人数构成是怎样的概率呢？以下是计算的结果。
男性4名、女性0名的概率 1÷16=0.0625
男性3名、女性1名的概率 4÷16=0.25
男性2名、女性2名的概率 6÷16=0.375
男性1名、女性3名的概率 4÷16=0.25
男性0名、女性4名的概率 1÷16=0.0625
如果把原本的状态作为事前概率，把中途追加了信息、根据信息计算出来的概率作为事后概率的话，可以总结如下。
我们从左边开始解读。
如果没有任何信息，男性、女性的构成比例等于事前概率。
在增加了“包含1名女性”
的信息后，男性、女性的构成比例就相当于事后概率。
也就是说，在增加了信息后，概率会发生变化。
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