剛看罷哈佛商業出版的一篇《小心選擇偏差的危險 Beware the Danger of Selection Bias》，頗有感受。
文中提到一個二次大戰時的事例：
美軍發現出戰的戰機的某些部份，較其他部份受攻擊的比例高。於是，他們分析了回航的戰機的受襲情況，總結出受攻擊最多的部分，進行了加固的工作。
這是很合理的事情，對嗎？將受襲的重點加固，保障戰機的安全及戰鬥力。
可是，這種做法卻有一個重大的偏見－「選擇的偏差」。
美軍所分析的，都是成功回航的戰機。那麼，還有那些被擊落，不能回航的一批呢？如果能將所有出戰的戰機都進行分析，便能找出最弱及容易被擊中及致命的地方，加以改善或加固。但只基於成功回航的戰機來評估，出來的結果便會有偏差，甚至對大局沒有幫助。
這便是 Chris Argyris 的思考的階梯（Ladder of Inference）中的一元：資料的選擇。（在彼得‧聖吉（Peter Senge）的《第五項修練》中有簡介，稍後專文討論）
我們在考慮問題或思考時，都是基於一些「資料」或「事實」。我們每天所見所聞多不勝數，基於經驗、知識、個人習慣及喜好，我們會不自覺地將資料作分類，並選擇部份的資料作考慮。就如在人聲噪雜的環境中與朋友對話時，你不會對背景中其他人的對話留心或了解。這是因為你的大腦已代你作出了選擇。
好了，回到美軍的故事，我們日常又有沒有類似的問題出現呢？
近日香港常有投訴電視節目的事故，不就是因為少數「不滿」的觀眾所造成的風波嗎？幾年前大衞像被指不雅，又不是一少數沒代表性的人的過份反應嗎？
試想一下，你的公司會不會因為少數客戶的投訴而作出反應，改動運作或服務而沒有考慮大多數沒有投訴的客戶的意見？
因此，請各管理人凡事要想清楚，所考慮的是否已包括大多數的事故或個案，不要草率反應，弄巧反拙。
為了對抗金融海嘯，很多企業都進行了一連串的部署，希望能安然過渡這艱難時期。
