Возможные ошибки при анализе данных

В финале рассказа «Пестрая лента» знаменитый сыщик Шерлок Холмс говорит: «… Вначале я пришел к совершенно неправильным выводам, мой дорогой Ватсон, и это доказывает, как опасно строить гипотезы на основе неполных данных…». Если не помните, в чем там было дело – перечитайте, получите удовольствие! Я же решил начать с этой цитаты потому, что наш опыт анализа данных при проведении оценки полностью соответствует тому, что сказал Холмс. Интерпретация неполных данных чаще всего действительно приводит к неправильным выводам. Мы с Владимиром Балакиревым сформулировали свой перечень распространенных ошибок, относящихся к интерпретации данных:

1. Использование неполных данных (допускают несколько вариантов интерпретации)
2. Пропуск противоречий в данных («неподходящие» данные игнорируются)
3. Влияние эмоционального состояния на характер интерпретации данных
4. Использование «заготовок» (сознательно или неосознанно используются заранее заготовленные интерпретации, основанные, например, на предыдущем опыте или авторитетных мнениях)
5. Отсутствие необходимой для интерпретации определенных данных экспертизы
6. Движение «от сложного» (вначале даются сложные объяснения, хотя все можно объяснить и просто)
7. Игнорирование интерпретаций, которые имеются у благополучателей и других заинтересованных сторон

Завтра на заседании клуба PROОЦЕНКУ (регистрация еще открыта) поговорим и об этом.