コーチングプラクティス： 事前確率にとらわれるバイアス

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。「事前確率にとらわれるバイアス」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. 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
2. 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
3. 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。
4. 不公平な曖昧さプレミアムを要求していないか確認する
   同等の既知のオッズのリスクなら何を受け入れるかを見積もる——未知のオッズに対する基準がはるかに高いなら、そのギャップがバイアスである。
   曖昧さ回避——なぜ未知のオッズは悪いオッズよりも悪く感じられるのか
5. 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
6. 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
7. 鮮明な事例情報に触れる前に自分の推定を表明する
   説得力のあるストーリーを読んだり特定の候補者に会ったりする前に、事前確率の推定を固定する。
   属性代替——脳が別の質問に答えるとき
8. 利用可能性の最近性増幅を補正する
   最近の出来事は実際よりもありそうに感じられる――明示的な最近性割引を適用する。
   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
9. 証拠を、それがどう感じさせるかではなく、尤度比によって評価する
   自分が正しい場合とそうでない場合とで、この証拠がどれくらい起こりやすいかを問う。
   ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
10. 結果が出る前に確率の見積もりを記録する
    結果がどうなるかを知る前に、自信のレベルと理由を書き留めておく。
    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

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