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サンプルサイズの無視：今日から試せる、根拠に基づく10のコーチング実践

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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. 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。
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. プロジェクトの見積もりに参照クラス予測を使う
    自分の特定のプロジェクトを見積もる前に、類似のプロジェクトが過去にどれくらいの時間を要したかを見積もる。
    基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
  7. 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
  8. 詳細を加える前に基準率にアンカーを置く
    その結果が関連する母集団でどれだけ一般的かから出発し、そこから調整する ― 物語から出発してはいけない。
    連言錯誤 ― 「詳細が多いほど本当らしく」感じる理由
  9. 反応する前に規模を数字に変換する
    数量にまつわる問題に反応する前に、その規模を比較できる具体的な数字に変換する。
    スコープ非感受性:規模が感情を変えないのはなぜか
  10. 重要な決定には意図的に外側の視点を呼び出す
    重要な予測では、自分の状況がどう感じられるかではなく、物事が通常どう進むかから始めることを自分に課す。
    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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