数据驱动型决策中，存在着五个陷阱

主要观点总结

本文强调了数据分析在决策中的重要性，提出了一些常见错误及解决策略。如样本量对估计精确度的影响、如何避免决策中的因果性与相关性混淆等。

关键观点总结

关键观点1: 无论证据来自外部研究还是内部数据，全面彻底的研究分析都是做出重大决策的关键。

不重视证据的全面性分析可能导致决策失误。

关键观点2: 先入为主的观念、不恰当的类比和群体思维往往主导对证据的讨论，心理学和经济学的研究表明一些偏见也会阻碍对证据的系统性评估。

需要警惕这些潜在的偏见并采取措施避免它们影响决策过程。

关键观点3: 管理者在决策时应考虑研究的内部和外部有效性，关注因果关系，避免将相关性误认为是因果性。

需要深入探讨相关研究的实施方式以了解真正的因果关系。

关键观点4: 样本量对估算精确度的影响不可忽视，小样本更可能表现出较大的统计波动。

需要关注样本量，并对其进行适当的控制。

关键观点5: 鼓励多元视角的参与和讨论，消除集体思维，避免过度依赖领导者的意见。

心理安全感是确保有效讨论的重要因素。

文章预览

无论证据是来自外部研究还是内部数据，在做出重大决策之前，对其进行全面彻底的研究分析都是至关重要的。在我们与多家公司（包括数据量庞大的科技公司）的互动中，我们注意到这种做法并没有得到始终如一的贯彻。先入为主的观念、并不恰当的类比以及群体思维往往主导着对证据的讨论。心理学和经济学的研究表明，一些偏见（例如基础比率谬误，即倾向于忽视一般统计信息而偏好具体案例或小概率事件，以及确认偏差，即倾向于寻找并偏重支持现有观念的证据）也会阻碍对证据的系统性评估。但这些错误模式并非不可避免。基于我们的研究、与公司的合作以及我们的教学经验（包括领导力和商业分析方面的高管教育课程，以及最近开设的名为“数据驱动型领导力”的MBA课程），我们总结出了一种可以被管理者们应用于数据讨论的普遍方 ………………………………