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コーチングプラクティス： 基準率を問い直す考え方

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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. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  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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