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コーチングプラクティス： まず基本確率から考える習慣

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役立つかもしれないプラクティス

  1. 基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
    基準率の無視とは、鮮明で具体的な情報が手に入るときに、事前確率(一般にどれくらいの頻度で物事が起こるか)を過小評価または無視する傾向である。カーネマンとトベルスキーによって特定されたこれは、判断研究の中で最も強固に再現されているバイアスのひとつであり、個別の事例についての予測における体系的な過信につながる。これを修正するには、個別の情報を評価する前に、積極的に基準率を調べるか推定する必要がある。
  2. 個別の事例を評価する前に基準率を問う
    個々の事例を判断する前に、まずこの種のことが一般にどれくらいの頻度で起こるかを確立する。
    基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
  3. インサイドビューの詳細を加える前にベースレートにアンカーする
    クラスの中央値から予測を始め、そこから調整する——自分の物語から始めてベースレートに調整するのではない。
    リファレンスクラス予測
  4. 統計を先に、その後に物語で解釈する――逆ではなく
    基準率をアンカーとして使い、その後で自分の具体的な状況に合わせて調整する――逆ではなく。
    利用可能性ヒューリスティック：思い出しやすいものはなぜ「ありそう」に感じるのか
  5. リスクや成功を評価するときは常に分母を特定する
    数値や話が印象的なとき、「全体としては何件中の話か」と問う。
    基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
  6. 詳細を加える前に基準率にアンカーを置く
    その結果が関連する母集団でどれだけ一般的かから出発し、そこから調整する ― 物語から出発してはいけない。
    連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由
  7. 積極的に反証事例を探す
    基準率を調べる際は、特にうまくいかなかった事例を探す——失敗事例は自然な記憶の中で過小に表れる。
    アウトサイド・ビュー
  8. アンカリングに注意する
    任意の最初の数字が自分の見積もりを密かに引きずっていることを認識する。
    『ファスト&スロー』を使いこなす
  9. 類似性の判断を形成する前にベースレートを調べる
    「これはXに似ている」と決める前に、そのXが関連する母集団の中でどれくらい一般的かを問う。
    代表性ヒューリスティック——類似性による判断
  10. 証拠を見る前に事前確率を述べる
    データを見る前に、何かがどれくらい起こりやすいかについての数値的な見積もりにコミットする。
    ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法

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