{"id":1224,"date":"2021-08-28T15:01:27","date_gmt":"2021-08-28T13:01:27","guid":{"rendered":"https:\/\/qualitypush.com\/w\/2021\/08\/28\/serie-denkfehler-im-job-10-paevalenzfehler\/"},"modified":"2021-08-28T15:01:27","modified_gmt":"2021-08-28T13:01:27","slug":"serie-denkfehler-im-job-10-paevalenzfehler","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qualitypush.com\/w\/2021\/08\/28\/serie-denkfehler-im-job-10-paevalenzfehler\/","title":{"rendered":"Serie: Denkfehler im Job #10: P\u00e4valenzfehler"},"content":{"rendered":"\n

Auch Base Rate Fallacy<\/strong><\/p>\n\n\n\n

„Es regnet, also wars die Ente!“<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Es regnet, also wars die Ente! Auf diese Schlussfolgerung k\u00e4me doch kein Mensch. Ist ja statistisch auch v\u00f6llig plemplem.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Wenn man sich nicht bem\u00fcht, die tats\u00e4chliche statistische Wahrscheinlichkeit von etwas zu ermitteln, sondern stattdessen auf den GMV (gesunden Menschenverstand) vertraut, dann baut man seine Einsch\u00e4tzung meist auf irref\u00fchrende Stereotype. Was das f\u00fcr Dein Leben, und vor allem berufliche Entscheidungen bedeutet, darum geht es heute. <\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Ein ber\u00fchmtes Beispiel: dir wird mitgeteilt, dass im Nachbarraum 99 M\u00e4nner und 1 Frau seine, davon f\u00e4llt eine langhaarige Person in Ohnmacht. Was sch\u00e4tzt du, ist deren Geschlecht?<\/p>\n\n\n\n

Wer nun \u00fcberlegt\u00a0wie wahrscheinlich es ist, dass Frauen bzw. M\u00e4nner langhaarig sind, macht es richtig. Wer denkt „langhaarig ist doch eher die Frau“, macht es genau falsch. Dann ignoriert man n\u00e4mlich die Macht des Verh\u00e4ltnisses 1:99! Denn so manche M\u00e4nner haben lange Haare, sagen wir,\u00a0 5%. Das ist wahrscheinlich deutlich mehr als 1 von 99. Und 1 von 99 ist in diesem Beispiel nunmal die Chance,\u00a0 dass es die Frau ist (und Frauen haben au\u00dferdem auch nicht alle lange Haare). Die Chance dass die langhaarige Person ein Mann ist,\u00a0 ist also ca. 5x h\u00f6her. <\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Business Beispiele:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Du h\u00f6rst von einer sehr guten Idee, wei\u00dft aber nicht\u00a0 von wem sie war. Entweder von deiner pfiffigen Lieblingsmitarbeiterin Lara oder von einer der 20 Dumpfbacken. Du denkst, „die war bestimmt von Lara!“ Damit hast du sicherlich ab und zu recht. Aber solange die Chance besteht, dass die anderen auch mal eine gute Idee erzeugen, muss Lara schon 20x mehr gute Ideen haben als die anderen im Schnitt, damit die Chance sich nur auf 50\/50 steigt, dass sie die Urheberin ist.<\/p>\n\n\n\n

Anderes Beispiel: Du hast im Team 10 Leute,\u00a0 eine Person davon vorbestraft (oder schonmal krass aufgefallen und z.B. abgemahnt). Jetzt ist wieder mal etwas sehr irritierend passiert. Wenn du die vorbelastet Person nun als erstes verd\u00e4chtigst, muss die R\u00fcckfallquote, bzw. Wiederholungst\u00e4ter-Wahrscheinlichkeit schon enorm hoch sein, damit dein Verdacht statistisch angemessen ist.<\/p>\n\n\n\n

Eine Person muss es statistisch mit 9 anderen aufnehmen, die durchaus auch Fehler machen k\u00f6nnten. \u00dcberleg mal f\u00fcr dich selbst: steigt die Wahrscheinlichkeit, dass du richtig Mist baust um den Faktor 10, nur weil du den selben Fehler fr\u00fcher schonmal gemacht hast? Oder sinkt die Wahrscheinlichkeit nicht vielleicht sogar,\u00a0 weil Du draus lernst?<\/p>\n\n\n\n

Ein drittes Beispiel noch, um von diesen Extremen wegzukommen: Du hast f\u00fcr einen Job 10 Bewerberinen da: 1 aus Generation Y und 9 aus Generation X. Dein Vorzimmer steckt Dir, dass eine der 10 Personen hibbelig war, die ganze Zeit am Handy gedaddelt hat und dem Nebenmann sagte, ich will ganz viel verdienen, aber ohne Verantwortung und donnerstags kann ich nicht da hab ich Joga. Wenn du jetzt aufgrund deiner Vorurteile (oder von mir aus Erkenntnisse) \u00fcber die Generation Y denkst, das war sicherlich die eine Person, dann hast du es nicht so mit Statistik.<\/p>\n\n\n\n

Und noch einen etwas anders gelagerten Tipp f\u00fcr personalverantwortliche Menschen: du solltest nicht unterscheiden zwischen jenen, die Homeoffice machen und denen, die brav reinkommen. Sondern zwischen denen, die ihre Sachen erledigen und denen, die das nicht tun. Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Faulpelz sich im Homeoffice ver\u00e4ndert? Gering. Und dass eine Top Kraft sich verschlechtert? Genauso gering!<\/p>\n\n\n\n

Wenn es regnet und auf deinen Kopf klatscht ein dicker Tropfen, dann landet neben dir eine Ente. War es dann ein Wassertropfen oder das Federvieh? Ein Wassertropfen nat\u00fcrlich. Aber im Alltag blenden wir oft einfach aus, dass es regnet, und verd\u00e4chtigen den, der uns laut Stereotyp am besten passt.<\/p>\n\n\n\n

Was kann man tun?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fakten erheben. Menschen fragen, die Statistik verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Teile Berechnungen von Wahrscheinlichkeiten sauber in Teilwahrscheinlichkeiten<\/strong> auf („Ok, wie viele M\u00e4nner haben denn lange Haare? Wie viele Frauen?…“) und sch\u00e4tze dann erst die Wahrscheinlichkeit deines konkreten Vorfalls ein. <\/p>\n\n\n\n

Entscheidungen nicht dauerhaft aus dem Bauch f\u00e4llen (was kommt bekanntlich aus dem Bauch heraus? Hei\u00dfe Luft ist noch nett gesagt). Cheers!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Auch Base Rate Fallacy „Es regnet, also wars die Ente!“ Wenn man sich nicht bem\u00fcht, die tats\u00e4chliche statistische Wahrscheinlichkeit von etwas zu ermitteln, sondern stattdessen auf den GMV (gesunden Menschenverstand) vertraut, dann baut man seine Einsch\u00e4tzung meist auf irref\u00fchrende Stereotype. 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