コーチングプラクティス： 基本確率の無視（始めるとき）
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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 - 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 - 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 - 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 - 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 - 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 - 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 - プロジェクトの見積もりに参照クラス予測を使う
自分の特定のプロジェクトを見積もる前に、類似のプロジェクトが過去にどれくらいの時間を要したかを見積もる。
基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか - 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
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