فتح عن طريق التطبيق

تمت عملية الاشتراك بنجاح

إغلاق

عذراً، أنت مشترك مسبقاً بالنشرة البريدية

إغلاق
استكشف باقات مجرة

خدمة البحث مدعومة بتقنيات

facebook
twitter
whatsapp
email
linkedin
messenger
ملخص: من الضروري أن نتعلم كيفية تحليل البيانات وتقييم الادعاءات السببية ، وهي مهارة مهمة لقادة الشركات والحكومات. وتتمثل إحدى طرق تحقيق ذلك في التأكيد على قيمة إجراء التجارب في المؤسسات. وقد سلطت مجموعة كبيرة من البحوث في مجالَي الاقتصاد السلوكي وعلم النفس الضوء بالفعل على الأخطاء المنهجية التي قد نرتكبها عند تفسير البيانات. بمعنى أننا نميل إلى البحث عن أدلة تؤكد مفاهيمنا المسبقة ونتجاهل البيانات التي تتعارض مع فرضياتنا. أي إننا نتجاهل الجوانب المهمة للطريقة التي تولدّت بها البيانات. كما أننا نميل بشكل عام إلى التركيز على البيانات التي بحوزتنا، حتى في غياب البيانات الأكثر الأهمية، وهو ما يؤدي إلى أخطاء وكوارث يمكن تفاديها، سواء كان من يتخذ القرار موظفاً أو شركة أو حكومة.
 
لطالما سمعنا أن العلاقة الترابطية لا تعني بالضرورة وجود علاقة سببية. ومع ذلك، لا يزال العديد من قادة الشركات والمسؤولين المنتخبين ووسائل الإعلام يقدمون ادعاءات سببية تستند إلى علاقات ترابطية مضللة. وغالباً ما تكون تلك الادعاءات غير دقيقة ويجري تضخيمها واستخدامها على نحو خاطئ في عملية توجيه القرارات.
والأمثلة كثيرة في ذلك الصدد، تأمل دراسة حديثة في مجال الصحة تهدف إلى فهم ما إذا كان الاستحمام يقلل من مخاطر الإصابة بأمراض القلب والأوعية الدموية. وجد التحليل أن الأشخاص الذين استحمّوا بانتظام كانوا أقل
look

تنويه: يمكنكم مشاركة أي مقال من هارفارد بزنس ريفيو من خلال نشر رابط المقال أو الفيديو على أي من شبكات التواصل أو إعادة نشر تغريداتنا، لكن لا يمكن نسخ نص المقال نفسه ونشر النص في مكان آخر نظراً لأنه محمي بحقوق الملكية الدولية. إن نسخ نص المقال بدون إذن مسبق يعرض صاحبه للملاحقة القانونية دولياً.

جميع الحقوق محفوظة لشركة هارفارد بزنس ببليشنغ، بوسطن، الولايات المتحدة الاميركية 2022

error: المحتوى محمي !!