BCG视野假说驱动管理的魅力《对假说思考的一些补充》

序言很有启发，读前两章时，非常开心，使用直觉决策，只需搜集很少信息，就可以高效率地完成工作，是非常好的工具。果然，前两章举得例子非常好，又有羽生善治的决断力为证。第二章的例子看起来有些眼熟，继续看第三章。

直到看到94页的假说6，作者说假说6是好的假说。突然想到在《决策与判断》当中，提到直觉通常可以得到一个令人满意的答案，但是也会导致一些系统性的偏差。绝大多数人都认为更为具体的事件比一个一般性的事件发生的可能性更大，其实假说1比假说6更可能发生。《决》提出一些方法来提高代表性直觉准确性：

1、不要被很细节的情景所迷惑。

2、只要有可能，无论什么时候都应该注意基线值。

3、记住偶然性并不具备自我修正的功能。

4、不要错误地理解向平均数回归。

另外假说也使自己想到了统计中的假设检验，假设检验的原理是“小概率事件在一次试验中不发生”，以此作为推断的依据，决定是接受 H0或拒绝H0。在假设检验中，原假设H0与备选假设H1的地位是不对等的。一般来说a是较小的，因而检验推断是“偏向”原假设，而“歧视”备选假设的。因为，通常若要否定原假设，需要有显著性的事实，即小概率事件发生，否则就认为原假设成立。因此在检验中接受H0，并不等于从逻辑上证明了H0的成立，只是找不到H0不成立的有力证据。在应用中，对同一问题若提出不同的原假设，甚至可以有完全不同的结论。总之对于假设检验的第一步H0 的提出是至关重要的为了保证H0 提出的合理性应注意遵循以下原则及结论:.

(i) 将主观上产生怀疑或可能被拒绝的一方设为原假设;

(ii) 将主观上要被保护的一方设为原假设;

(iii) 如果在假设检验时作出某种错误的决策所付出的代价很高那么应该使作出这种错误决策的概率较低;

(iv) 当样本观测值与假设检验的相应给定值非常接近时本文所提到两种提法的讨论已经没有太大的实际指导意义应该适当增加样本容量继续观测进行检验;

(v) 从某种意义的角度上讲在假设检验中对于某问题得到了拒绝H0 的结论才真正具有指导意义。

假说也有自我实现的偏差，作者没有深入讨论。就像沃尔特.李普曼说的“我们不是先看见再定义，而是先定义再看见”。

然后回想书上的案例，其实没有脱离《发现工作力》这本书所提出的案例分析系统，《发》提出了10种常用的案例脚本，感觉比本书案例的假说有更高效率。由这些案例也感觉，咨询公司就是做PPT的，让数据和图表更有条理些，基本上不会有什么原创建议。工具法则就是：给你一把榔头，你看什么都像钉子。

这是一本不错的书，让自己认识到假说在咨询行业中的重要性，同时也对咨询业的实际效果产生怀疑，因为带有系统性偏差的假说（比如更具体，先入为主的假说）更能让客户相信（而实际上是有偏差的）。