「這下屬能力不行,只能讓他做簡單工作!」主管說出這句話,代表犯了倖存者偏誤

2024-01-02 09:40

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職場容易有倖存者偏誤(示意圖/取自Pexels)

職場容易有倖存者偏誤(示意圖/取自Pexels)

說到倖存者偏誤,我想你可能聽過這樣的故事。

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二戰時期,美軍想給戰鬥機裝上裝甲,但又怕影響飛行速度,所以就想出了一個折衷的辦法:把裝甲裝在飛機最需要防護、受攻擊機率最高的部位。但是,該裝哪裡呢?

如果你還有印象,應該記得我說過,統計學是在二戰時期發展起來的。

於是美軍統計了所有戰鬥機上的彈孔位置,繪製了一張彈孔分布圖(見圖 3-30)

圖3-30:倖存戰鬥機上的彈孔統計分布圖(圖/樂金文化)
圖3-30:倖存戰鬥機上的彈孔統計分布圖(圖/樂金文化)

從數據上來看,有人提出了應該將裝甲裝在彈孔最密集的這些部位。但是有位統計學家提出了不一樣的看法:應該給彈孔最少的引擎披上裝甲。

統計學家解釋,這些戰鬥機之所以能倖存回來,表示並沒有被擊中足以致命的部位。我們現在看到飛機引擎部位中彈少,就說明了凡是引擎中彈的飛機全都墜毀了。換言之,目前所統計的數據是不完整的,不能只從眼前看到的數據來下判斷,這是一種倖存者偏誤。

那麼,倖存者偏誤跟你我有什麼關係?在真實生活中會運用到嗎?接下來,不妨用以下三個問題測試一下,看看自己是不是一個容易犯下倖存者偏誤的人?

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這裡有三個情境,你覺得哪一個說法是有問題的(見圖 3-31)?

.第一個情境,是一位研究生。他說,我們在問卷中設置了「你喜歡的戶外活動是什麼?」希望能得知外向的人比例有多少?

.第二個情境,是一位主管。他對一位員工的評價是,他能力不行啦!我都只能指派他做些簡單的工作。真希望他能努力一點,有一天能扛起重責大任!

.第三個情境,是一位教育學者。他認為,從學測成績與未來成就的關聯性,可以得知目前以學測成績來篩選學生的鑑別力是正確的。

圖3-31:哪個人的說法可能犯下了倖存者偏誤?(圖/樂金文化)
圖3-31:哪個人的說法可能犯下了倖存者偏誤?(圖/樂金文化)

思考一下,你覺得哪一個人的說法是不對的、可能犯下了倖存者偏誤呢?

公布答案:其實這三個人都掉入了倖存者偏誤的陷阱。

倖存者偏誤,其實就是一種過度推論,是基於不完整的資料所造成的誤解。我們認為基於觀察事實來下結論,就是理性;但只有片面觀察、有意或無意漏掉某些線索,產生的誤解可能更嚴重。

.第一位研究生的倖存者偏誤:當他問出「你喜歡的戶外活動是什麼?」這樣的問題時,就已經預設了答案的選項,而忽略了那些不喜歡戶外活動的受訪者;問題已經決定了答案。在不少政治性民調中,也會出現這樣的偏誤,使得結果失真未能反映出真正的民意。

.第二位主管犯的倖存者偏誤:主管因為覺得部屬能力不足,所以只指派瑣碎的小事,部屬自然沒有完成更大挑戰的機會,反而又反過來印證了主管一開始的想法。就像我們有時候會對某件任務沒有信心,而沒有認真投入時間與精力,結果真的失敗了,卻反過來說:「看吧!我就說做不到吧。」

.第三位教育學者的倖存者偏誤:以學測成績來篩選學生是否正確?教育學者想得知學測成績和未來成就的關聯性,但實際上所蒐集到的數據只有成績好、上大學的學生,並沒有涵蓋那些成績不好、沒上大學的學生。藉由學測成績好的這些人在未來的表現,而得到學測鑑別力很高的結論,是不完整樣本下的偏頗論點。至於那些學測成績不好的學生,如果他們也能上好的大學,未來成就又會是如何呢?這一點無從驗證。

藉由這三個情境的案例,希望你能當心不完整的資料所造成的過度推論與誤解。

在我們的生活與工作中,時常要小心這種倖存者偏誤。

比方說,不少人喜歡從成功案例中歸納出所謂的成功者法則,但可能忽略了這些法則可能在失敗案例中也被使用,只不過這些失敗案例沒有機會被你看到而已。俗話說「淹死的都是會游泳的」,這也是忽略了不會游泳的很少下水、或是更會因此而防護得當,所以淹死的少。

作者介紹:劉奕酉

任何領域都勝出的一流自雇者。

擅長邏輯思考、數據分析、策略規畫、資訊視覺化與商務簡報等領域,曾在高科技產業任職超過十年,具有策略行銷與高階幕僚經驗。任職高階幕僚期間,他時常需要面對各種難題,並在短時間內釐清問題真相,消化大量相應的數據,分析判讀找出最佳解。在這樣的經驗下,他逐漸建構出一套能萬事勝出的「數據思維」,不僅職場商業的問題都能解,各種跨領域的困難和癥結,也能迅速做出最好回應。

現為鉑澈行銷顧問策略長、「簡報.簡單報」創辦人。曾於微軟旗下最大簡報分享網站SlideShare 獲得年度Top 5 %簡報者殊榮,於2017年成為知識型自雇者,專注在職人簡報、邏輯思考與商業思維的研究、思考、表達與問題的培訓與顧問服務上,至今已累計百場以上培訓與演講,客戶包括微軟、松下、太古可口可樂、聯詠、微星、中信、富邦、國泰等知名外商與台灣百大企業。著有暢銷書《我用模組化簡報,解決99.9%的工作難題》、《高產出的本事》、《20道資料視覺化難題全解析》


本文經授權轉載自樂金文化《高勝算的本事:用數據思維打造破局思考力》

責任編輯/郭家宏

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