Come rendere Irrational People Rational

I mulini a vento sono usati per produrre il vento? I mulini a vento più veloci si osservano per ruotare, più si osserva il vento. Pertanto, il vento è causato dalla rotazione dei mulini a vento. ^[1]

Questo è un esempio di causalità inversa, che si verifica quando illogicamente deduciamo la causalità dalla correlazione. Spesso, erroneamente implichiamo una forte correlazione significa causalità. Diamo un'occhiata a un altro esempio di questo errore. La spesa americana per scienza, spazio e tecnologia è in correlazione con i suicidi per impiccagione, strangolamento e soffocamento. ^[2]

Iniziamo guardando la definizione di correlazione e causalità.

Correlazione. In statistica, una correlazione è un numero singolo che descrive il grado di relazione tra due variabili. ^[3] La parola chiave qui è relazione, dove un relazione può esistere, ma non causalità. Pubblicità

Causa. Se A causa B abbiamo una causa diretta. Significa che un evento provoca il 100% qualcos'altro. Ad esempio, se ti trovi sotto la pioggia, questo ti farà bagnare.

Diamo un'occhiata a un altro esempio, che potrebbe inizialmente confonderti (il che dimostra quanto sia facile implicare una correlazione uguale a causalità). Il seguente implica causalità?

dichiarazione. Se commetti un crimine, andrai in prigione.

Risposta. Questo non deduce la causalità, perché tu potrebbe vai in prigione se vieni beccato. Anche se vieni catturato, potresti comunque ricevere una libertà vigilata o una punizione minore. In sostanza, non possiamo dire con certezza che commettere un crimine ti farà andare in prigione. ^[4] Pubblicità

Per evitare di cadere in questa trappola, staccare gli strati.

Possiamo utilizzare un metodo di ricerca sui futures che ci aiuterà a concentrarci su un'analisi approfondita del nostro problema. Questo metodo si chiama Causal Layer Analysis (CLA) e ci consente di scavare nei livelli (o dimensioni) di un problema. Vediamo come funziona. ^[5]

Ci sono quattro livelli di CLA

• Livello 1 - Litanie. Questo è il nostro futuro quotidiano in cui le soluzioni ai problemi sono in genere a breve termine.
• Livello 2: cause sistemiche. Qui ci concentriamo sulle questioni sociali, economiche e politiche.
• Livello # 3 - Visione del mondo. Questo è il nostro paradigma di grande immagine.
• Livello # 4 - Mito o Metafora. Le nostre storie inconsce profonde risiedono in questo strato.

L'utilizzo di CLA ci aiuterà a raggiungere la causa principale di un problema. Torna ai nostri esempi di spesa e suicidio negli Stati Uniti. Invece di implicare causalità, dovremmo scavare nella causa principale di questo problema. Questo esempio mostra una forte correlazione, dove r = .99. Più ci avviciniamo a 1, più forte è la correlazione. Tuttavia, sappiamo che questo non è logico. Quindi, dobbiamo raccogliere più dati associati a questo problema, identificare altre potenziali cause e identificare la vera radice del problema.

Diamo un'occhiata ad alcune tecniche che possiamo usare per questo.

1. Diagramma a lisca di pesce

Il Diagramma a lisca di pesce (altrimenti noto come un diagramma di Ishikawa o Causa ed effetto) è un modo per identificare quante possibili cause di un effetto o problema. ^[6] Pubblicità

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2. 5-perché

Ecco una tecnica che hai imparato quando eri un bambino, ma ti sei dimenticato quando sei diventato un adulto. Basta chiedere perché. La tecnica 5-Why è uno strumento potente che ci consente di staccare gli strati di sintomi e arrivare alla radice del problema. ^[7]

3. Analisi delle cause della radice di Apollo

Questo è un modo per approfondire l'analisi delle cause alla radice. Qui cerchiamo (almeno) due cause sotto forma di azione e condizione, quindi chiediamo il perché di ogni risposta e continuiamo a chiedere il perché di ciascuna causa finché non ci sono più risposte. ^[8]

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4. Analisi di Pareto

L'analisi di Pareto è dove usiamo il principio di Pareto. Qui troviamo che il 20% del nostro lavoro crea l'80% dei risultati ... o l'80% del nostro problema proviene dal 20% di una certa popolazione. Questa è una tecnica potente ed efficace per identificare rapidamente un'area problematica su cui concentrarsi.

Riesci a vedere l'errore quando implica la correlazione è uguale a causalità? Una volta che capiamo come si verificano errori come questo, possiamo usare potenti tecniche per esporli e trovare la vera causa alla radice del problema. Siamo ciechi quando non riusciamo a farlo. È come cercare di guardare in una foresta, ma sei accecato dagli alberi; dove sai che c'è una foresta lì da qualche parte.

Credito fotografico in vetrina: Stocksnap tramite stocksnap.io

Riferimento

[1]	^	Wikipedia: correlazione non implica causalità
[2]	^	Tylervigen.com: correlazioni spurie
[3]	^	Metodi di ricerca sociale: correlazione
[4]	^	Statistiche How to: Causation vs Correlation
[5]	^	Lifehack: semplice è buono, ma semplificare la causa di un problema è sbagliato
[6]	^	ASQ: Diagramma a lisca di pesce
[7]	^	Adoption.com: Lean Six Sigma un approccio fuori dagli schemi per l'affidamento
[8]	^	Reality Charting: Apollo Root Cause Analysis