Pratiques de coaching pour reference point 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 reference point biais, voici les correspondances les plus solides dans la bibliothèque de pratiques actuelle.

Pratiques qui peuvent aider

1. Nommer le prototype auquel vous comparez avant de décider
   Rendez explicite le prototype que vous utilisez comme référence — les modèles cachés biaisent les décisions sans examen.
   L'heuristique de représentativité — juger par ressemblance
2. Le biais de statu quo — pourquoi on s'en tient au défaut
   Le biais de statu quo, documenté par Samuelson et Zeckhauser (1988), est la tendance à préférer l'option actuelle aux alternatives, même quand une comparaison neutre favoriserait le changement. Il est piloté par l'aversion à la perte, le biais d'omission, et l'inertie — non par une satisfaction réelle — et il est largement corrigible en recadrant le défaut.
3. Questionner explicitement sa propre objectivité
   Demandez-vous quelles forces pourraient façonner votre perception avant de supposer que vous voyez les choses clairement.
   Le Réalisme naïf : pourquoi chacun pense voir les choses telles qu'elles sont
4. Le biais d'ancrage en négociation et en jugement
   L'ancrage est la tendance d'un premier chiffre à attirer vers lui les estimations et les offres qui suivent, même quand ce chiffre est arbitraire ou sans rapport. C'est l'un des effets les plus solidement répliqués de la recherche sur le jugement, ce qui explique pourquoi la première offre dans une négociation compte bien plus qu'on ne le pense.
5. La négligence du taux de base : pourquoi nous ignorons les probabilités
   La négligence du taux de base est la tendance à sous-pondérer ou ignorer les probabilités préalables (la fréquence générale d'un événement) quand une information vivante et précise est disponible. Identifiée par Kahneman et Tversky, c'est l'un des biais les plus solidement répliqués de la recherche en jugement, et elle conduit à une surconfiance systématique dans les prédictions sur des cas particuliers. La corriger exige de rechercher ou d'estimer activement les taux de base avant d'évaluer une information individuelle.
6. La prévision par classe de référence
   La prévision par classe de référence, développée par Daniel Kahneman et Amos Tversky puis formalisée par Bent Flyvbjerg, améliore la précision des prévisions en s’ancrant sur la distribution statistique des résultats de projets passés similaires plutôt que sur les détails du projet actuel. La méthode corrige de façon fiable le biais d’optimisme qui gonfle les estimations de coût, de temps et de bénéfice en planification — la base de preuves ici est réelle et précise.
7. S’ancrer sur le taux de base avant d’ajouter les détails de la vue de l’intérieur
   Commencez votre prévision à partir de la médiane de la classe, puis ajustez — ne partez pas de votre récit pour l’ajuster vers le taux de base.
   La prévision par classe de référence
8. Vérifier les taux de base avant de former un jugement de ressemblance
   Avant de décider « ceci ressemble à X », demandez à quel point X est réellement commun dans la population concernée.
   L'heuristique de représentativité — juger par ressemblance
9. 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
10. Vérifier si vous exigez une prime d'ambiguïté injuste
    Estimez ce que vous accepteriez sous un risque comparable à probabilités connues — si votre barre est bien plus haute pour les probabilités inconnues, cet écart est le biais.
    L'aversion à l'ambiguïté — pourquoi les probabilités inconnues semblent pires que les mauvaises probabilités

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