データ分析

どこで進まなくなったかと、なぜ進まなかったかは別の問いです。イベントの定義、分母、観測期間をそろえ、ファネル・経路・コホートを改善案の検証につなげます。

アベイラビリティバイアスを、英単語の頻度を尋ねた原研究と業務の仮想例から解説します。印象に残る報告と実際の発生件数を区別し、重複、分母、対象期間、記録漏れを確かめる手順を整理。頻度が低くても重大な影響を見逃さない考え方や、成功事例・ニュース・少ないデータを使うときに判断の限界を残す方法も具体的に紹介します。

確証バイアスを、規則を探す原研究と問い合わせ減少の仮想例から解説します。仮説に合う事例を調べることと、都合のよい情報だけを選ぶことを区別。代替仮説、候補によって予想が分かれる確認、事前の集計条件、考えを変える基準を整理します。反対意見を出せば克服できるとは考えず、会議や分析で判断の根拠を残す方法を紹介します。