Pratiques de coaching pour data selection biais

Décrivez presque n'importe quoi sur lequel vous travaillez et IX Coach trouve les pratiques dont l'adéquation avec la réalité est la plus proche. Pour data selection biais, voici les correspondances les plus solides dans la bibliothèque de pratiques actuelle.

Pratiques qui peuvent aider

1. Remarquer quelles données vous avez sélectionnées — et lesquelles vous avez ignorées
   Vos conclusions reposent sur un échantillon des données disponibles — demandez-vous ce que cet échantillon a exclu.
   L'échelle d'inférence
2. Le biais du survivant : apprendre de ce qu'on ne voit pas
   Le biais du survivant est l'erreur qui consiste à tirer des conclusions uniquement des cas qui ont traversé un filtre — gagnants, survivants, réussites visibles — tandis que les échecs qui n'apparaissent jamais sont exclus silencieusement. L'exemple historique le plus clair est l'étude de la Seconde Guerre mondiale d'Abraham Wald sur les avions : l'armée voulait blinder les impacts de balles visibles sur les avions revenus ; Wald a montré qu'il fallait blinder là où aucun dommage n'apparaissait, car les avions touchés à ces endroits ne revenaient pas.
3. Vérifier si vos sources d'information favorisent systématiquement les survivants
   Vérifiez si les médias, conseils et communautés que vous consommez sont filtrés vers les réussites.
   Le biais du survivant : apprendre de ce qu'on ne voit pas
4. Structurer l'analyse avant de chercher des preuves
   Définissez ce que vous cherchez et ce qui compterait comme preuve avant de commencer votre recherche.
   Le biais de confirmation : voir ce que l'on s'attend à voir
5. Défendre au mieux la stratégie opposée à celle qui a réussi
   Avant d'adopter une leçon d'une histoire de réussite, construisez le meilleur argument possible pour l'approche opposée.
   Le biais du survivant : apprendre de ce qu'on ne voit pas
6. Évaluer les décisions par le processus, pas le résultat
   Jugez une décision par la qualité du raisonnement à l'époque, pas par ce qui s'est passé.
   Le biais rétrospectif : pourquoi tout semble évident après coup
7. Auditer les jugements sur les personnes pour la substitution de prototype
   Vérifiez si un jugement sur une personne est fondé sur son comportement réel ou sur sa ressemblance à un type.
   L'heuristique de représentativité — juger par ressemblance
8. Évaluez chaque option selon vos critères avant de comparer les options entre elles
   Notez les options indépendamment d'abord — pour que l'ensemble de comparaison ne puisse pas redéfinir rétroactivement ce à quoi ressemble le bon choix.
   L'effet leurre — comment une option non pertinente change votre choix
9. Choisir la bonne classe de référence pour toute prédiction
   Trouvez le taux de base statistique pour la catégorie à laquelle appartient votre décision — pas seulement les exemples inspirants.
   Le biais du survivant : apprendre de ce qu'on ne voit pas
10. Traiter les petits échantillons avec un scepticisme explicite
    Une courte séquence peut sembler représentative sans être statistiquement fiable — ajustez la confiance selon la taille de l'échantillon.
    L'heuristique de représentativité — juger par ressemblance

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