コーチングプラクティス： 少ないサンプルを鵜呑みにしない

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。「少ないサンプルを鵜呑みにしない」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. 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
3. 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
4. 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
5. 結論を好むかどうかに関わらず同じエビデンス基準を適用する
   その証拠がどの結論を支持するかを知る前に、その証拠を評価する。
   動機づけられた推論
6. 意図的にブラックスワンを探す
   自分の一般化を覆す、たった一つの例を探す。
   反証思考を実践する
7. 行動する前に結論を検証する
   自分の結論を仮説として扱い、それを確認または反証する証拠を一つ見つける。
   推論のはしご
8. 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
9. 成功率を祝う前に失敗率を尋ねる
   どんな成功事例からも教訓を引き出す前に問う:何回の試みのうち何回これが成功したのか?
   生存者バイアス:見えないものから学ぶ
10. 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

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