Adatok segítségével valóban jó konklúziókra jutunk?

Mit gondolnánk arról, ha azt állítanám, hogy a Covid-19 hatására csökken a daganatos megbetegedésben elhunytak száma? Különféle médiumokat olvasgatva a neten, sok helyen azzal riogatnak, hogy koronavírus miatt mennyire megnőtt a halálesetek száma. Humán szakember lévén gyakran látom előnyét annak, hogy mérnökként végeztem a BME-n... Miért emelkedne a halálozások száma a vírus hatására?

A háborúkban se halt meg több ember, mint amennyi potenciálisan meghalhatott. Talán nehézségek nélkülözésével is könnyen belátható, hogy többen nem tudunk meghalni, mint amennyien vagyunk. 😉 Ilyen értelemben a halálozások száma nem tud nőni. Max. arról lehet beszélni, hogy egy adott időablakot önkényesen kijelölve többen halnak-e meg, mint egy másik időablakot választva. No, de nem erről filozofálgatnék, van ennek a logikának egy érdekesebb aspektusa is.

Megkérdeztem egyik orvos rokonomat arról, hogy ha mondjuk valaki most meghal, hogyan izolálják, hogy a koronavírus következtében halt meg vagy abban az alapbetegségben, amiben már korábban is szenvedett? Az volt a válasza, hogy ezt nem lehet pontosan izolálni, talán annyit lehet elmondani, hogy ha valaki pl. daganattal küzdött, tovább élhetett volna még pár évvel, ha nem kapja el a vírust. Vagy nem. Vagy ki tudja…

A “Mégis, mire számítottál”  könyvem utolsó fejezetében épp azzal foglalkozom, hogy nagyon divatos az a hiedelem, hogy adatokból jobb döntéseket hozunk. Azzal egyet is értek, hogy a vélemény alapú döntéshozatalnál jobb lehet az adatalapú. Ugyanakkor veszélyes féligazság ez mert jó adatokból, jó algoritmusok segítségével valóban jobb döntéseket hozhatunk.

A statisztika azt mutatja, hogy a házasság negatív korrelációban van a dohányzással, azaz, ha dohányos vagy, kevésbé valószínű, hogy megházasodsz. Egy leheletnyi változtatás, azonban teljesen más értelmet a mondatnak: ha dohányos lennél, kevésbé valószínű, hogy megházasodnál. Az első állítás adatok alapján leír egy helyzetet, korrelációt fejez ki a két esemény között. A második mondat viszont azt mondja, hogy mi történne akkor, ha az esemény bekövetkezne, azaz kauzalitást fejez ki. Az a tény tehát, hogy a dohányosok kevésbé gyakran házasodnak meg, mint mások, nem jelenti azt, hogy ha abbahagyod a dohányzást, azzal nő az esélyed a házasságra.

De kanyarodjunk vissza a mi kis vírusunkhoz: vegyünk egy daganatos beteget, aki tegnap meghalt és kimutatták a szervezetében a koronavírust. Ha ezt a szerencsétlent úgy rögzítik a klinikai szoftverben, hogy a halálozás oka: Covid-19, akkor azt tudjuk elmondani, hogy a vírus szaporán szedi az áldozatait. De vajon a halálozás oka mezőben meg lehet adni azt is, hogy ha nincs a vírus, akkor daganatban halt volna meg?

A fent emlegetett időablak miatt érdekes kérdés ez… Mert ha a halál oka a koronavírus, akkor a halál oka már nem lehet a daganat. Ez azt jelenti, hogy mondjuk egy éves időablakot véve, a daganatos halálozások száma csökkenni fog. De nem amiatt, mert egészségesebbek lennénk vagy ugrásszerűen javult volna az egészségügy, hanem amiatt, mert áprilisban valaki egy kórház billentyűzetén a koronavírust jelölte meg, a halál okának.

A példa alapján kb. azt mondhatjuk el, hogy várható élettartam csökkent és nem a halálozások száma nőtt.

Visszakanyarodva a humán szakmához, sajnos ezt a kognitív torzítást lépten-nyomon elkövetik. Az egyik legkérdésesebb számomra az, hogy mit lehet elmondani a munkatársak kiválasztásához használt tesztek hatékonyságáról? Valóban jobban beválnak azok, akiket ezek segítségével vesznek fel? Mennyit tesz hozzá a teszt a kiválasztáshoz? 10%-ot? 70-et?

More blog posts:

Miért küzdünk a sokszínűség munkahelyi bevezetésével?

Kutatások és szakmai beszélgetések számolnak be arról, hogy a sokszínűség hogyan növeli a nyereséget, a termelékenységet vagy az innovációt. A DEI (vagy divatosabban DEI&B) már évek óta egyértelműen a HR napirendjén van, de nem is kell mélyreható elemzést végeznünk, mert mindannyian tapasztaljuk, hogy milyen kihívás a DEI gondolatát keresztülvinni a vezetőkön.

Read more »
jutalom

Jutalmak és incentívek: miért van jelentősége a megkülönböztetésnek?

Bár a magyar nyelvben jellemzően a jutalom kifejezést használjuk mindkettőre, a viselkedéstudomány angolul megkülönbözteti a “reward” és az “incentive” fogalmát. Hogy miért van ennek jelentősége? Azért, mert az agyunk eltérő területeivel vannak összefüggésben, és más-más funkciókat töltenek be. Ahogy erről már többször értekeztem a Tudatos Vezetés blogon, a viselkedésünket nagyobb részben szokásaink vezérlik, és kevesebbszer fordul elő, hogy átgondolt, tudatos döntéseket hozunk a mindennapi cselekvések előtt. Akkor is, ha hízelgőbb fordítva gondolni erre. Az autopilot üzemmóddal rengeteg energiát takarít meg ugyanis az agyunk, így nem füstöl el olyan gyorsan.

Read more »
itt a piros játék

Eredményes vállalati tanulás és képzés: ne hagyd, hogy átverjenek!

Szeretek újraolvasni, vagy más formában ismét feldolgozni értékes tartalmakat. Három évvel ezelőtt Barbara Oakley és Terrence Sejnowski professzorok Learning How to Learn nevezetű, idegtudomány-alapú MOOC kurzusa inspirált arra, hogy megírjam ötödik, ingyenesen letölthető e-könyvemet Az emberi lények tanítása címmel. Pár hónapja belebotlottam könyv formában is az Oakley-Sejnowski forrásba, ráadásul magyarra fordítva, és mint kiderült, diákokat megcélozva, rájuk szabott nyelvezettel (A tanulás tanulása). Két nap alatt, emlékeztető gyanánt beporszívóztam, és erről jutott eszembe, hogy írhatnék egy rövid, kifejezetten napjaink felnőttképzésére kihegyezett összefoglaló cikket arról, hogy minek nem kéne bedőlnie a cégvezetőknek és a HR-eseknek, amikor a munkatársak fejlesztésében gondolkodnak. Már ha számít, amit tudunk az agy működéséről.

Read more »