コーチングプラクティス： 都合の良いデータばかり集めてしまう

取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「都合の良いデータばかり集めてしまう」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。

役立つかもしれないプラクティス

1. どのデータを選んだか——そしてどれを無視したかに気づく
   あなたの結論は利用可能なデータのサンプルの上に築かれている——そのサンプルが何を除外したかを問う。
   推論のはしご
2. 生存者バイアス:見えないものから学ぶ
   生存者バイアスとは、フィルターを通り抜けたケース——勝者、生存者、目に見える成功——からのみ結論を導く誤りであり、決して現れることのない失敗は静かに除外されます。最も明確な歴史的な例は、エイブラハム・ウォルドの第二次世界大戦時の航空機研究です:軍は帰還した機体で見た弾痕に装甲を施したいと考えましたが、ウォルドは損傷が見られない箇所に装甲を施すべきだと示しました。なぜならそこに命中した機体は帰還しなかったからです。
3. 情報源が生存者を体系的に優遇していないか監査する
   消費しているメディア、アドバイス、コミュニティが成功に向けてフィルタリングされていないかチェックする。
   生存者バイアス:見えないものから学ぶ
4. エビデンスを探す前に分析を構造化する
   何を探しているのか、何がエビデンスとしてカウントされるのかを、探索を始める前に定義する。
   確証バイアス：見たいものを見てしまう
5. 成功した戦略の反対をスティールマンする
   成功事例から教訓を採用する前に、反対のアプローチのための最も強力な主張を構築する。
   生存者バイアス:見えないものから学ぶ
6. 結果ではなくプロセスによって決定を評価する
   何が起きたかではなく、当時の推論の質によって決定を判断する。
   後知恵バイアス：なぜすべてが振り返ると当たり前に見えるのか
7. 人物判断をプロトタイプの置き換えとして監査する
   ある人物についての判断が、実際の行動に基づいているのか、それともあるタイプへの類似性に基づいているのかを確認する。
   代表性ヒューリスティック——類似性による判断
8. 選択肢同士を比較する前に、それぞれを自分の基準に照らして評価する
   比較対象の組み合わせが、後から「良さ」の定義をつくり替えられないよう、先に選択肢を独立して評価する。
   デコイ効果――無関係な選択肢があなたの選択をどう変えるか
9. 予測のための正しい参照クラスを選ぶ
   決断が属するカテゴリーの統計的な基準率を見つける——鼓舞する事例だけでなく。
   生存者バイアス:見えないものから学ぶ
10. 小さなサンプルには明確な懐疑心を持って接する
    短い連続は統計的に信頼できるものでなくても代表的に見えることがある——サンプルサイズに応じて自信を調整する。
    代表性ヒューリスティック——類似性による判断

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