限定合理性

人間が意思決定をする際に、必要な情報すべてを集めたり、全ての選択肢を比較する時間や能力がないため、「最善の選択」ではなく「そこそこ納得できる…
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人間が意思決定をする際に、必要な情報すべてを集めたり、全ての選択肢を比較する時間や能力がないため、「最善の選択」ではなく「そこそこ納得できる…
Survivorship Bias
結果だけを見て「失敗例」や「脱落者」を無視することで、全体像を誤って把握することになる。 たとえば、スタートアップ企業の成功事例だけを集め…
代表的な誤りには、無作為抽出の失敗、偏ったサンプルソースの選定、アクセス可能なデータに限定した調査などが含まれる。 このバイアスが生じると…
Clustering Illusion
統計的にはランダム分布の中に起こる自然なばらつきや「偶然の偏り」を、人間が意味づけしようとしてしまう心理的傾向である。 人は真にランダムな…
Self-Selection Bias
調査や研究において、参加者が自らの意思で参加を選択することで、サンプルが母集団を正確に代表しない状況を指す。 これは、特定の特性を持つ人々…
Nonresponse Bias
統計的には「欠測データの非ランダム性」が本質で、「Missing Not At Random(MNAR)」に分類される欠測データ問題の一種で…
multiple testing problem
100個の仮説検定を行った場合、各検定の有意水準を通常の0.05(5%)に設定すると、何も差がない場合でも約5個の検定で「偶然」有意な差が出…
False Positive
たとえば、病気の検査で「病気でない人」を「病気あり」と誤判定することが偽陽性にあたる。 なぜ起こるのかというと、p値が有意水準(例:0.0…
Ratio Bias
たとえば「1/10の確率」よりも「10/100の確率」の方が大きく感じられるが、数学的にはどちらも同じ10%である。 このように、人は…
まずは言葉を覚えよう
UXを取り入れるためのマインドセット
現場の声をリアルで届ける