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。
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