コーチングプラクティス： 先読みの思考の歪み
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。「先読みの思考の歪み」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
- 読心術と予言的思考を排除する
最もよくある2つの解釈エラーを見つける — 誰かが何を考えているか、あるいはこれから何が起きるかを知っていると思い込むこと。
事実を確認する（Check the Facts）実践ガイド - 決断を結果ではなくプロセスで判断する
悪い結果を生んだ良い決断も、依然として良い決断である。
期待値思考:不確実性の中で決断する - 保守的に見積もり、その保守的な数字に基づいて行動する
不確実なときは、自分の最善の推測ではなく悲観的な見積もりを実際の作業前提として使う。
安全域 - 結果の中でスキルと運を区別する
どんな結果の後にも、それがどれだけ自分のコントロール下にあったか、どれだけ偶然によって決まったかを見積もる。
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 - 快楽予測の誤りを修正する
快楽を求めて重大な決定を下す前に、似たようなことが歴史的に予測したウェルビーイングを実際にもたらしたかを確認する。
エピクロス派の哲学:実践的な幸福 - ランダムな連続は「バランスを負っていない」と認識する
ランダムなプロセスには記憶がない——表が続いても裏が出やすくなるわけではない。
代表性ヒューリスティック——類似性による判断 - 過度の一般化
ひとつ、あるいは少数の否定的な出来事から広範な結論を導く。
認知の歪み：不安とうつの背後にある思考の誤り - プレモータム(プロジェクトがすでに失敗したと想像する)
始める前に、計画がすでに失敗したと仮定してその理由を問い、今のうちに修正する。
プレメディタティオ・マロルム 徹底解説 - 不快に感じるときでも正の期待値の決断を受け入れる
期待値が明確に正であれば、たとえほとんどの個別の結果が損失であっても、その決断を取る。
期待値思考:不確実性の中で決断する - コントロール可能なてことなるものを一つ特定することで、現在運命論に対抗する
「自分が何をしても関係ない」という現在運命論的な思考は、現実の統制の一点を見つけることで直接対抗できる。
タイム・パースペクティブ・セラピー
関連する悩み
- 不確実な状況での柔軟な計画の立て方
計画を妨げる可能性が最も高い具体的な障害を予期し、それぞれへの対応をあらかじめ決めておく。
対処プランで障害に備える
- 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。
基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（喪失後）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
期待値思考:不確実性の中で決断する
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（挫折後）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（介護者として）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
- 期待値思考：不確実性の中での意思決定（親として）
期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
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