コーチングプラクティス： ギャンブラーの誤謬に気づいて正す

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役立つかもしれないプラクティス

1. 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
2. 信念を賭けに変換して本当の確信度を明らかにする
   その信念に五分五分の掛け率で100ドル賭けるだろうか。その答えはしばしば、主張された確信度と実際の確信度のギャップを明らかにする。
   ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
3. 内部視点を信頼する前に外部視点を確認する
   自分の特定の状況についてのストーリーを信頼する前に、類似した状況が過去にどう推移したかを問う。
   ベットする思考
4. 自分の領域のルールが本当に安定しているか確かめる
   確率モデルを適用する前に、結果を左右するルールがゲームの途中で変わりうるかを問う。
   ルーディック・ファラシー：現実をゲームと勘違いするとき
5. 極端な結果が平均へ回帰することを予想する
   異常に良い、あるいは悪いパフォーマンスは次回はより平均的なパフォーマンスを予測する——賞賛や非難をする前にこれを考慮する。
   代表性ヒューリスティック——類似性による判断
6. 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
7. 極端な結果には平均への回帰を予期する
   異常に良い、または悪いパフォーマンスの後には、より平均的なパフォーマンスが続く傾向がある——それはあなたがしたことのせいではない。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
8. 決める前にシナリオとその確率を列挙する
   意味のある結果それぞれを書き出し、確率を割り当て、加重合計を計算する。
   期待値思考:不確実性の中で決断する
9. 予測を追跡することで確率の較正を練習する
   自分の予測に明示的な確率の見積もりを割り当て、それが正しい率で実現するかどうかを追跡する。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
10. 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

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