コーチングプラクティス： 基本確率の無視（ストレス下で）
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役立つかもしれないプラクティス
- 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。 - 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 - 重要な決定には意図的に外側の視点を呼び出す
重要な予測では、自分の状況がどう感じられるかではなく、物事が通常どう進むかから始めることを自分に課す。
基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか - 極端な結果には平均への回帰を予期する
異常に良い、または悪いパフォーマンスの後には、より平均的なパフォーマンスが続く傾向がある——それはあなたがしたことのせいではない。
基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか - 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 - 信念を全面的にではなく段階的に更新する
新しい情報を、すべてを変える証明としてではなく、確率をシフトさせる証拠として扱う。
基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか - 直感的な見積もりを信じる前に実際の基準率を確認する
何かが一般的、あるいは稀に感じられるとき、それが実際どれくらいの頻度で起きるかを調べる。
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 - 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 - 予測を追跡することで確率の較正を練習する
自分の予測に明示的な確率の見積もりを割り当て、それが正しい率で実現するかどうかを追跡する。
基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか - 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
関連する悩み
- 基本確率の無視（新しい仕事で）
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- カーネマンとトベルスキーの基準率無視
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。
- 基準率の無視を防ぐには
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。
- 基本確率の無視（喪失後）
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。
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