基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
事前確率に、あなたの意思決定の中で本来の働きをさせる方法
基準率の無視とは何か、どう修正すればよいか?
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。
誰かについての説得力のある話を聞くと、私たちは暗黙のうちにそれを高く診断的だと扱ってしまう——一般的な事例について知っていることよりも、その話の方に強く確率の見積もりを更新する。カーネマンとトベルスキーはこれを体系的に実証した。確率を判断するよう求められた人々は、何らかの具体的な情報が存在すると、ほとんど常に基準率を過小評価または無視する。以下の実践は、まず基準率に錨を下ろす習慣を築く。
実践法
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。