偏差是什麼？

偏差（bias）是指「偏倚」、「偏見」和「先入為主」等現象，用來表達認識上的扭曲或偏斜。無論是在日常的商務活動中，還是在數據分析的場合，偏差的影響常常不可小覷。如果不了解並矯正偏差，可能會做出非邏輯性的決策，無法充分挖掘數據的價值。

統計學與心理學中的偏差差異

  • 統計學：在數據的母集團或樣本、分析結果中出現的偏倚。
  • 心理學：從個人的經驗或社會通念而生的，對人或事物的看法上的偏見。

統計學中的偏差一旦被排除，分析數據能夠導出更高精度的見解。

固定印象（stereotype）與偏差的不同

固定印象指的是「許多人認同的固定觀念或想法」。雖然心理學中的偏差與固定印象相似，但其實有明確的不同之處。

偏差的優點與缺點

雖然「偏倚」和「偏見」經常給人負面印象，但偏差也有其優點。

偏差的優點

  • 壓縮資訊量，讓大腦能夠更快速做出決策。
  • 認識到各種偏差，能夠排除無意識中產生的偏差，進行更準確的數據分析。

偏差的缺點

  • 簡化人或事物，錯過其本質特性。
  • 因收集數據或假設中的偏倚，無法進行正確的分析。

商務人士應了解的10種偏差

以下介紹了商務人士日常應注意的10種偏差。認識並矯正這些偏差，能幫助避免非理性的決策。

1. 認知偏差

認知偏差是指因過去的經驗或直覺引起的先入為主，容易導致非理性決策，需要在各種商務場景中高度關注。

2. 確證偏差

確證偏差是認知偏差的一種。當人們驗證自己的假設時，往往只注意支持假設的資訊，而忽略反證資訊。

3. 權威偏差

權威偏差是指因某人或組織的權威性而無條件相信其資訊。在數據分析中，許多人因為某機構的知名度高而盲目相信其數據。

4. 正常性偏差

正常性偏差是指當資料超出預先設定的範圍時，人們傾向於認為仍屬正常，忽視其實際異常情況。

5. 稀有性偏差

稀有性偏差是指對難以獲得的事物產生過度的吸引。在數據分析中，這可能導致錯誤地高估資料的價值。

6. 內團體偏差

內團體偏差是指因團隊內的親密感或原始隸屬關係而產生的偏見，例如「同鄉之誼」。

7. 後見之明偏差

後見之明偏差是指在得出結果後，自認為早已預見結果的偏見。這種偏見雖然普遍，但是也暗示著其他潛在的偏見存在。

8. 自利偏差

自利偏差是指將成功歸因於自身，而將失敗歸咎於他人或環境。在數據分析中，這樣的偏差可能妨礙正確的問題探討與改善。

9. 行為者—觀察者偏差

行為者—觀察者偏差是指當問題發生時，人們傾向於把自己的行為歸因於外在因素，而把他人的行為歸因於內在特徵。

10. 無意識偏差

無意識偏差是指在無意識中形成的先入為主。在數據分析中，這種偏見可能影響分析方法的選擇與結果。

使用數據時需注意的偏差

以下介紹了在使用數據時需特別留意的四種偏差。

1. 生存者偏差

生存者偏差是指只分析收集到的數據，忽略未被收集到的資訊，可能導致錯誤的結論。

2. 志願者偏差

志願者偏差是指參與調查的人因自我選擇而產生的偏差，這些參選者通常對調查主題有較高的興趣。

3. 抽樣偏差

抽樣偏差是指僅針對特定樣本進行分析產生的偏差。例如，只研究正式員工的收入數據而非全體職員。

4. 演算法偏差

當數據或開發人員的偏見介入機器學習的演算法時，就會導致演算法偏差。

結論

偏差廣泛存在於商務場景，若未被正視和矯正會導致種種誤導。在進行數據分析時，更應該從數據蒐集到最終分析的每一個步驟都要意識到排除偏差的重要性。理解自身可能存在的偏差，並採取措施避免，將有助於更正確的數據分析和決策。