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コーチングプラクティス： サンプルサイズで判断を誤らないために

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。「サンプルサイズで判断を誤らないために」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. 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
  2. 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
  3. 見積もりを割り引いて余裕を作る
    何かがXの価値があると思うなら、Xに対して有意な割引でのみコミットする。
    安全域
  4. 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
  5. 信頼区間の推定を練習する
    事実に関する量の範囲を推定し、真の値がその範囲内に収まる頻度を確認する。
    キャリブレーション・トレーニング
  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. 不確実性(定量化可能)と無知(定量化不可能)を区別する
    確率を割り当てられるときと、状況があまりにも新しく数字が捏造されたものになるときを知る。
    キャリブレーション・トレーニング
  8. 決断する前に自分が比較しているプロトタイプを名づける
    参照として使っているプロトタイプを明示的にする——隠れたテンプレートは吟味されないまま判断を歪める。
    代表性ヒューリスティック——類似性による判断
  9. 既知の極端な値と照らして妥当性をチェックする
    自分の見積もりを、明らかに高すぎる境界と低すぎる境界と照らしてテストし、範囲を較正する。
    フェルミ推定
  10. 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

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