コーチングプラクティス： データから論理的に考える方法

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役立つかもしれないプラクティス

1. 統計を物語の代わりではなく、物語と組み合わせる
   データは信頼性を提供し、物語が感情的な重みを運ぶ — 両方が必要である。
   説得のためのストーリーテリングを実践に活かす
2. 推論のはしご
   クリス・アージリスの「推論のはしご」は、観察可能な生データから確固たる信念と行動へと至る、急速でほとんど目に見えない心的な旅を描写する——データを選び、それを解釈し、仮定を置き、結論を導き、行動する、しばしば数秒のうちに。この実践は、この上りを遅くし、特に結論が確実に感じられても不安定な選択と仮定の上に築かれている可能性がある高い緊張を伴う状況で、各段を確認することにある。
3. 結論から逆算して推論している自分に気づく
   結論が証拠より先に現れたことに気づく——そしてそれを赤旗として扱う。
   動機づけられた推論
4. 自分が置いている仮定を表面化させ検討する
   選んだデータと到達した解釈の間のギャップを埋めている仮定に名前をつける。
   推論のはしご
5. 相手の意思決定スタイルに自分のアプローチを合わせる
   データから決める人もいれば、直感から、あるいは合意から決める人もいる――提示する前にどちらかを見極める。
   プラチナ・ルール
6. すべての主要な支持理由に最も強力な反論を加える
   支持する各理由について、最良の反論を見つけてマップに載せる。
   アーギュメント・マッピング
7. 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
8. 主張とその理由を切り分ける
   すべてのマップを、中心となる主張とそれに対して提示された明確な理由を書くことから始める。
   アーギュメント・マッピング
9. 具体的で反証可能な仮説を立てて枝を検証する
   データを集める前に、各枝を検証可能な仮説に変える。
   イシューツリー分析
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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