Michael Luca and Amy C. Edmondson (2024), Where Data-Driven Decision-Making Can Go Wrong, Five pitfalls to avoid, Harvard Business Review, 102(5), 80-89.
筆者らの研究によれば、次に多いビジネスリーダーにあるあるの誤りとして、「サンプルサイズ」の軽視があった。これは、データの解釈を誤る原因となる。例えば、ダニエル・カーネマンとエイモス・トヴェルスキーの研究では、多くの人がサンプルサイズの影響を理解せず、小規模なサンプルでは結果の変動が大きくなるという事実を見落とすことが示された。
例えば、（冷静に考えてみると当たり前であるが）小規模な病院の方が出生時に性別比（sex ratio）が偏ることが多いのは、変動が大きいためである。
このようなサンプルサイズの影響は、広告実験や生産性の傾向を解釈する際にも重要である。評価時には、サンプルサイズだけでなく信頼区間（confidence interval）［日本語サイト］の広さや精度も確認し、結果の妥当性を判断することが求められる。
こうした評価により、提示されているデータが、そもそも意思決定に適しているかどうかを判断するための基盤が整う。
今日はここまで。引き続きどうぞよろしくお願いします。1歩1歩。
［定期購読のおすすめ / I strongly recommend/encourage your subscription to the esteemed HBR. It’s truly meaningful.］
［関連記事］
＊＊＊
ご相談・講演のご依頼などはこちらからご連絡を賜れますと幸いです。
（了）
※記事に関しては個人の見解であり、所属する組織・団体の見解でありません。なお、誤植、ご意見やご質問などがございましたらお知らせいただければ幸甚です（メールフォーム）。
「勉強時間なんて、忙しすぎて作りようがない」―大人になった私達に広く共通する悩みです。30代前半、私は、言い訳（他責含む）を止めて、答を早朝勉強に求めました。今でも、毎朝4時台に起床し、机に向かいます。ここでは、ハーバード・ビジネス・レビュー最新号（英語）に掲載された論文をノロノロ読み、後日、講演・執筆で利用できそうな気になる論文を備忘的にまとめています。
データに基づく意思決定！―かっこいい響きです。本論文は、データに基づく意思決定に潜むビジネスリーダーの誤りを鋭く指摘します。法務から経営法務人材にアップレベルを目指す方々必見。
(*)英語力が乏しいためノロノロとテクノロジーの力を借りて整理しています。学びがある雑誌で、私もファンの１人です。よろしければ、HBR定期購読（定期購読サイト）をご検討ください。