Ниже приведены два вида ошибок, влияющих на принятие решений.
Это
Для тех, кто знаком с математической статистикой - это довольно известные факт, связанные с коррелированность шума и репрезентативностью выборки.
В учебниках математической статистики эти факты излагаются формально. В книге Даниеля Канемана (Канеман, Даниэль Думай медленно… решай быстро. — Москва: АСТ, 2014. — 653 с.) приведены очень интересные трактовки данных ошибок.
Ниже цитируются (без кавычек) текст из русского перевода
Чтобы понять, как работает этот принцип, представьте, что множеству испытуемых показывают стеклянные банки, заполненные монетками, и просят оценить количество мелочи в каждой банке. Как объяснил Джеймс Шуровьески (James Surowiecki) в своей замечательной книге «Мудрость толпы», с такими заданиями участники, как правило, справляются плохо, но если объединить все единичные суждения, то результат будет неожиданно хорошим. Кто-то переоценивает настоящее количество, кто-то – недооценивает, но если все оценки усреднить, то результат выходит довольно точным.
Механизм прост: все смотрят на одну и ту же банку, у всех оценок – одна основа, и все же ошибки каждого испытуемого не зависят от ошибок других и (в отсутствие систематических искажений) усредняются до нуля.
Вдобавок магия уменьшения ошибки срабатывает только в том случае, когда наблюдения взаимно независимы, а ошибки не коррелируют.
Утверждение.
Если испытуемые находятся под влиянием общего для них предубеждения, то агрегация оценок его не уменьшит.
Для получения полезной информации из множественных источников следует обеспечить их независимость друг от друга.
Это правило широко используют в полицейских расследованиях: многочисленным свидетелям происшествия не разрешают обсуждать его до дачи показаний. Цель не только в том, чтобы предотвратить сговор между злоумышленниками, но и в том, чтобы непредубежденные свидетели не повлияли друг на друга. Те, кто обмениваются впечатлениями, впоследствии будут склонны делать одинаковые ошибки в показаниях, уменьшая общую ценность предоставляемых ими сведений.
Избавляйтесь от избыточности в ваших источниках.
Этот принцип независимости суждений и декоррелированных ошибок могут с успехом применять руководители компаний во время проведения совещаний и всевозможных встреч.
Для руководителей.
Следует соблюдать простое правило: все участники записывают краткое изложение своей точки зрения до обсуждения, и, та ким образом, эффективно используется все разнообразие знаний и мнений внутри группы. При стандартном открытом обсуждении слишком большой вес получают мнения тех, кто говорит раньше и убедительнее других, вынуждая остальных присоединяться.
Пусть из одного и того же сосуда два очень терпеливых экспериментатора по очереди достают шарики. Джек в каждой попытке вытаскивает по 4 штуки, а Джилл — по 7. Они оба делают отметку каждый раз, когда им достаются шарики одного цвета, все белые или все красные. Если достаточно долго этим заниматься, то Джек будет наблюдать такие результаты примерно в 8 раз чаще Джилл (ожидаемый процент составляет 12,5 и 1,56 % соответственно). И вновь ни молотка, ни причины, просто математический факт: наборы из 4 шариков чаще дают однородные результаты, чем наборы из 7.
Это
- корреляция ошибок измерений в целом по выборке.
- искажение вероятности в силу малой выборки.
Для тех, кто знаком с математической статистикой - это довольно известные факт, связанные с коррелированность шума и репрезентативностью выборки.
В учебниках математической статистики эти факты излагаются формально. В книге Даниеля Канемана (Канеман, Даниэль Думай медленно… решай быстро. — Москва: АСТ, 2014. — 653 с.) приведены очень интересные трактовки данных ошибок.
Ниже цитируются (без кавычек) текст из русского перевода
Корреляция ошибок измерений
Главные рецепт от Даниэля Канемана - "Избавляйтесь от корреляции ошибок!"Чтобы понять, как работает этот принцип, представьте, что множеству испытуемых показывают стеклянные банки, заполненные монетками, и просят оценить количество мелочи в каждой банке. Как объяснил Джеймс Шуровьески (James Surowiecki) в своей замечательной книге «Мудрость толпы», с такими заданиями участники, как правило, справляются плохо, но если объединить все единичные суждения, то результат будет неожиданно хорошим. Кто-то переоценивает настоящее количество, кто-то – недооценивает, но если все оценки усреднить, то результат выходит довольно точным.
Механизм прост: все смотрят на одну и ту же банку, у всех оценок – одна основа, и все же ошибки каждого испытуемого не зависят от ошибок других и (в отсутствие систематических искажений) усредняются до нуля.
Вдобавок магия уменьшения ошибки срабатывает только в том случае, когда наблюдения взаимно независимы, а ошибки не коррелируют.
Утверждение.
Если испытуемые находятся под влиянием общего для них предубеждения, то агрегация оценок его не уменьшит.
Для получения полезной информации из множественных источников следует обеспечить их независимость друг от друга.
Это правило широко используют в полицейских расследованиях: многочисленным свидетелям происшествия не разрешают обсуждать его до дачи показаний. Цель не только в том, чтобы предотвратить сговор между злоумышленниками, но и в том, чтобы непредубежденные свидетели не повлияли друг на друга. Те, кто обмениваются впечатлениями, впоследствии будут склонны делать одинаковые ошибки в показаниях, уменьшая общую ценность предоставляемых ими сведений.
Избавляйтесь от избыточности в ваших источниках.
Этот принцип независимости суждений и декоррелированных ошибок могут с успехом применять руководители компаний во время проведения совещаний и всевозможных встреч.
Для руководителей.
Следует соблюдать простое правило: все участники записывают краткое изложение своей точки зрения до обсуждения, и, та ким образом, эффективно используется все разнообразие знаний и мнений внутри группы. При стандартном открытом обсуждении слишком большой вес получают мнения тех, кто говорит раньше и убедительнее других, вынуждая остальных присоединяться.
Влияние объема выборки на частоту появления фактов
Пусть из одного и того же сосуда два очень терпеливых экспериментатора по очереди достают шарики. Джек в каждой попытке вытаскивает по 4 штуки, а Джилл — по 7. Они оба делают отметку каждый раз, когда им достаются шарики одного цвета, все белые или все красные. Если достаточно долго этим заниматься, то Джек будет наблюдать такие результаты примерно в 8 раз чаще Джилл (ожидаемый процент составляет 12,5 и 1,56 % соответственно). И вновь ни молотка, ни причины, просто математический факт: наборы из 4 шариков чаще дают однородные результаты, чем наборы из 7.
Комментариев нет:
Отправить комментарий