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如何衡量萬事萬物:大數據時代,做好量化決策、分析的有效方法
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內容簡介

◆麻省理工學院指定教材,長踞亞馬遜網站商業類暢榜,一生受用的衡量技術! 商業、科學、生活上所有問題的解答 任何需要做分析、決策的人必讀之書 世界上沒有任何事物是不能被衡量的。 所有看似無法量化的難題, 只要能讓你知道得比以前多,就是一項成功的衡量。 本書對於降低決策風險、排除不確定性,大有幫助! 面對個人生活選擇或商業上的決策,我們往往相信直覺或過往經驗,但難免重蹈覆轍。輕者不免聳聳肩自責,上一次當還不能學一次乖;嚴重的話或許是動輒上億元的企業損失,這時再怎麼喚回時光也無法翻轉情勢。然而,若持續對於決策抱持如此輕忽的態度,上述損失恐怕只有不斷重覆的命運。 這本書從簡單的觀念開始,說明了深具實用性、但直覺上又容易應用的統計技巧;同時也顯示出,在我們對企業和世界的了解上,衡量具有多大的力量。作者道格拉斯‧哈伯德(Douglas W. Hubbard)為國際公認的決策分析、風險管理專家,在這本具深刻見解且令人著迷的書中,將告訴你如何衡量看似完全無法量化的事物,包括科技的投資報酬率、組織的彈性、消費者滿意度,以及企業風險。這本書提供衡量的重要步驟,讓你能衡量所有的事物,尤其是不確定性和風險。不僅如此,還可利用符合經濟效益的方式完成衡量。 不妨接受作者提出的挑戰:在閱讀本書之前,請寫下你在家庭生活或工作上的一項或多項抉擇難題,然後抱持著「找到衡量它們的方法」這個特定目的來閱讀此書。希望從本書中學習到的衡量知識,能為你個人或專業生涯的改善帶來意想不到的收穫! 閱讀本書,你將了解: ◎看似無法衡量的事物,其實是有辦法予以量化的。 ◎表面上不可能的衡量,卻能用意外簡單的方法解決。 ◎衡量風險的錯誤方法。 ◎軟性事物像是幸福、滿意、品質等等的衡量方法。 ◎如何將人類的判斷訓練為強有力、校準的衡量工具。 ◎如何將網際網路當作衡量工具使用。 本書分四大部分: 第一部分:說明為什麼任何事物都可以測量,同時輔以例子佐證,以及給出關於衡量的精確定義。 第二部分:開始具體進入如何做衡量──特別是不確定性、風險、資訊的價值。您會學到如何以「校準的機率評估」來衡量自己主觀的不確定性,以及如何用這項資訊去計算風險和做更多衡量的價值。 第三部分:如何利用一些觀察方法以降低不確定性,例如隨機取樣與控制實驗等等。也會談到一些概算(快速評估)的方法;還有若是有新資訊加入,如何重新衡量以降低不確定性(貝氏分析)。這部分會涵蓋一些最初級的統計學。 第四部分:一些比較「軟性」的評估項目,例如偏好、價值、彈性(可變性)、品質等等如何衡量,並且再加入新的衡量工具,包括校準的人的判斷或甚至是網際網路。最後會集合所有的評量知識,來應用在兩個個案研究上。 【本書關鍵字】 資訊經濟學、商業分析、風險、不確定性、費米提問、校準、信賴區間、蒙地卡羅模擬、機率分配、貝氏分析 【專業推薦】 「《如何衡量萬事萬物》是我最喜歡的書(緊接其後的是哈伯德的第二本書The Failure of Risk Management),也是我會主動向同事及學生們推薦的一本書。我身為一個物理學家及經濟學家,將這些技術應用在多種領域上已經有好幾年了。這是第一次有人將這些重要的資訊放在一起,提供給廣大的讀者,也讓專業人士能拿來應用。這本書是分析及決策領域的學生與專家必讀之書。」 ──Dr. Johan Braet(任教於安特衛普大學(University of Antwerp),應用經濟、風險管理及創新) 「如何為複雜的專案計畫定義出合理的指標,用來證明是否具有正當性,及用來管理複雜的專案,哈伯德的書提供了絕佳的指導。想要降低資本規劃、投資決策及計劃管理方面風險的所有人,這本書是必讀的。」 ──Jim Flyzik(前政府資訊長,白宮科技顧問及資訊長雜誌名人堂入選人) 「我愛這本書,道格拉斯‧哈伯德幫我們創造了一條路徑,通達找到幾乎是所有問題的答案,無論是商業上、科學上、生活上。這本書提供的工具,是大多數想做更好的衡量、得到更深刻的理解、做改善以及獲得成效的人所必需的。」 ──Peter Tippett, Ph.D, MD.,(Cyber Trust技術長以及第一個防毒軟體的發明人) 「哈伯德的書,有趣且充滿豐富的案例研究和例子,對於日常決策常涉及不確定性的人而言,是一本很有價值的書。這本書可讀性很高且相當具娛樂性,甚至那些自認為對統計避之唯恐不及的人,都會樂在其中。」 ──Strategic Finance 「這本書在衡量的應用範圍、與風格的明確方面,十分傑出。每一位曾經說過『當然,那個觀念很重要,但是我們能夠衡量它嗎?』的專業人士,這是必讀的書。」 ──Dr. Jack Stenner,(MetaMetrics, Inc.的CEO及共同創辦人) 「哈伯德的生涯致力於為其他人認為不可衡量的事物找出衡量的方法。無論是品質、遠距工作的價值、擴大IT防護的利益、公眾形象,哈伯德認為都是可以衡量的,而且不需耗資龐大。如果你想在投資計畫審查會中進展得更順利,先看看這本書吧。」 ──ComputerWorld 「我將這本書列為MIT衡量課程的主要參考書。學生都很喜愛本書,因為它提出的實務建議能應用在各種不同情境(包括航太及國防、醫療、政治等等)。」 ──Ricardo Valerdi. Ph.D.(MIT講師)

目錄


前言

第一篇 衡量:總是有方法可以衡量的
第1章 無形事物及其帶來的挑戰

是的,萬事萬物都可以衡量
第2章 直覺衡量的習慣
古希臘人如何衡量地球的大小╱估算:學學恩里科.費米╱實驗:不是只有大人才能做╱從埃拉托色尼、恩里科和艾蜜莉學到的事
第3章 無形事物的假象
衡量的觀念╱客體╱方法╱反對衡量的經濟理由╱反對衡量的統計學理由╱道德上反對衡量的理由╱衡量的通用方法

第二篇 開始衡量之前
第4章 釐清衡量問題

用對話語:「不確定性」和「風險」真正的意思是什麼?╱案例:企業可以從政府部門學到的事
第5章 校準的估算:你目前所知有多少?
校準練習╱校準的進一步改善╱校準在觀念上的障礙╱校準的成效
第6章 建立模型來衡量風險
衡量風險的錯誤方式╱真實的風險分析:蒙地卡羅法╱蒙地卡羅方法及風險的例子╱蒙地卡羅模擬的工具及其他可用資源╱風險矛盾及更佳風險分析的需求
第7章 衡量資訊的價值
犯錯的機會及成本:預期機會損失╱範圍資訊的價值╱不完全的世界:降低部分不確定性的價值╱覺悟方程式:資訊價值如何改變一切╱總結不確定性、風險、資訊價值:衡量的第一步

第三篇 衡量方法
第8章 過渡:從衡量什麼到如何衡量

觀察的工具:衡量手段的介紹╱分解╱間接研究:假設你不是第一個衡量它的人╱觀察的基本方法:如果一個方法沒有用,嘗試下一個╱只做必要的衡量╱考量誤差╱選擇和設計工具
第9章 抽樣:觀察少數,探知全體
建立抽樣的直覺:果凍豆的例子╱樣本數很少的情況:啤酒釀造商的方法╱統計上的顯著性:程度問題╱極端值影響重大的情形╱最簡單的樣本統計╱抽樣方法的偏誤例子╱母體比例抽樣╱門檻的衡量╱實驗╱看出資料中的關聯性:迴歸模型的介紹
第10章 貝氏分析:以先備知識為基礎的衡量
簡單貝氏統計╱使用你天生的貝氏直覺╱異質的標竿:「品牌受損」的應用案例╱範圍的貝氏反推:簡介╱範圍的貝氏反推:細節╱貝氏教導我們的事

第四篇 基礎之外
第11章 偏好與態度:衡量的軟性面

觀察意見、價值,以及對幸福的追求╱願意支付多少:透過取捨來衡量價值╱將全部放在一起:量化風險耐受性╱主觀取捨的數量化:多重矛盾偏好的處理╱不要忘記事情的全貌:利潤最大化相對於純主觀的取捨
第12章 衡量的終極工具:人為判斷
荒謬的人類:決策背後的奇怪理由╱條理化:績效評量的案例╱令人驚訝的簡單線性模型╱如何將評量標準化:拉許模型╱去除人的不一致性問題:Lens模型╱萬靈丹或安慰劑?可疑的衡量方法╱各種方法的比較
第13章 新的管理衡量工具
二十一世紀的追蹤者:用科技做紀錄╱衡量世界:以網際網路做工具╱預測市場:動態的意見總合
第14章 通用的衡量方法:應用資訊經濟學
拼出全貌╱案例:飲用水監控系統的價值╱案例:海軍陸戰隊的燃料預測╱啟動的想法:幾個最後的例子╱總結

附錄 校準測驗(附解答)
中英對照

內文試閱


前言


  2007年本書第一版出版之後,發生了許多事。首先是,我的出版商和我發現,《如何衡量萬事萬物》(How to Measure Anything)這樣的書名顯然引起廣大興趣。三年來,該書一直是亞馬遜網路書店商業數學類的最佳暢銷書。讀者的興趣非但沒有減弱的跡象,還橫跨許多行業和國家。

  在這第二版當中,我所要傳遞的基本訊息是,糾正一個瀰漫在今日許多組織中的昂貴迷思:有些事物無法進行衡量。這個被眾人緊緊擁護的信念,造成了經濟、公共福利、環境、甚至國防上的重大漏洞。「無形事物」諸如品質、員工士氣的價值、甚至是潔淨水的經濟影響等,常常是重大商業決策或政府政策決定的一部分。一項重要的決策常常需要對所謂的無形事物有更好的了解,然而當一位主管相信某事物是不可衡量的,便不會考慮對它做衡量。

  結果,決策時所擁有的資訊少於應該有的,因此提高錯誤的機會。如此一來造成資源錯置,拒絕好的想法,卻採用壞的想法,於是白白浪費金錢。在一些例子中,則是生命和健康都面臨危害。相信有些事物(甚至是非常重要的事物)是不可能衡量的,是整個經濟齒輪中的砂石,阻礙了經濟的運行。   所有重要的決策人士,若能知道他們真正需要了解的事物都是可以衡量的,對他們將有很大的助益。然而,在民主社會和自由企業的經濟中,選民和消費者就是這些「重要的決策人士」。若能仔細經過衡量,你生活中的一些決定或是在職業責任上的決策,將有機會大幅改善。實際上可以確定的是,你的生活已經因為其他人的決策缺乏衡量,而受到(負面的)影響。

  我的職業生涯是藉由衡量許多人認為無法衡量的事物起家的。1988年在我剛拿到MBA學位、擔任永道會計師事務所(Coopers & Lybrand)管理顧問工作後不久,我開始注意到大家需要有更好的衡量。我常感到驚訝,客戶總以完全無法衡量為由,因而拒絕一個關鍵的數量─而那是會影響到一項重大新投資或政策的。在某些案例中,當有人說某件事物是「無法衡量的」,我會想起那些確實被衡量的特定例子。我開始懷疑,所有宣稱無法衡量的,可能都言之過早,因此我會進行研究,用以確認或反駁這類宣稱。一次又一次,我不斷發現,那些被宣稱為不可衡量的事物,已有學術上或其他產業的專業人士做過衡量了。

  值此同時,我還注意到,討論數量方法的書籍,並沒有強調所有的事物都是可以衡量的,也沒有聚焦在讓真正需要的人可以取得資料。這些書籍傾向於假設讀者的目標是要求衡量的精確程度,是足以在科學期刊上發表的精確程度─而不只是用非統計學家也能懂的方法來降低重大決策的不確定性。

  觀察幾年之後,1995 年我認定,為經理人提供更佳的衡量,是有市場的。我結合許多領域的方法,創造了一套解決對策。不僅能對每一個宣稱不可衡量的事物進行衡量,連最棘手的「無形事物」也常能以令人驚訝的簡單方法做衡量。人們根深蒂固地相信,重要的數量是無法衡量的。挑戰這個信念的時候到了。

  撰寫此書期間,我覺得自己好像在揭開一項大祕密,而一旦祕密跑出來了,很多事物也許都會不一樣了。我甚至想像它對經理人來說會是某種小型的「科學革命」─類似於一個世紀前,費德列.泰勒(Frederick Taylor)所引進的「科學管理」(scientific management)。科學管理最初的焦點在於將勞動流程做最適化,現今我們需要的則是將管理決策的衡量最適化。對於常被管理階層忽略的那些事物,正式的衡量方法才剛達到相當於煉金術的水準。我們需要從煉金術前進到化學和物理學。

  本書分為四篇,需要您依序閱讀。第一篇成立了「所有事物都是可以衡量的」論述,並提出一些會激發讀者在看似不可能時也嘗試去做衡量的例子。它涵蓋整本書的基本哲理,因此,請務必閱讀這一篇。尤其,在本篇中為衡量所下的特殊定義,是正確了解本書其他部分的重要關鍵。

  第二篇則是具體描繪如何進行衡量─特別是探討不確定性、風險、資訊的價值。您會學到如何以「校準的機率評估」來衡量自己主觀的不確定性,以及如何用這項資訊去計算風險和做更多衡量的價值。在前進到下一篇之前,了解這些觀念是很重要的。

  第三篇討論如何用各種觀察方法來降低不確定性,包括隨機抽樣和對照控制實驗。本篇提供一些快速估算的捷徑,同時也討論改善衡量的方法,逐步降低不確定性。

  第四篇收集有趣的衡量解決方式和案例,討論諸如偏好、價值、彈性和品質等事物的衡量方法。同時加入一些新的衡量工具,包括校準的人的判斷或甚至是網際網路。最後會集結所有的評量方式,來應用在兩個個案研究上。

  在第1章,我對讀者提出一項挑戰,在此請容我再次強調那項挑戰。請寫下你在家庭生活或工作上的一項或多項衡量難題,然後抱持著「找到衡量它們的方法」這個特定目的來閱讀此書。如果那些衡量對你的決策有任何明顯的影響,則這本書的成本及閱讀此書所花的時間,就都得到了多倍的回報。


第2章


  立志成為衡量萬事萬物的高手似乎是很有企圖心的事,然而,在過程中我們仍需要一些激勵人心的案例以維持動力。我們需要的是一些衡量「英雄」─那些憑直覺看到衡量解答的人,他們常常以令人訝異的簡單方法解答了困難的衡量問題。幸運的是,有許多人─有靈感同時也帶給別人靈感─可以展現給我們看,這樣的技能是什麼樣子。然而,許多最佳範例似乎都不是來自企業界。事實上,這本書將大量援引外界的案例,來揭露可以應用在企業上的衡量方法。

‧一位古希臘人,藉由觀察正午時分在不同城市的日影長度差異,以及應用簡單的幾何學,估算出地球的圓周。
‧ 一位諾貝爾物理獎得主,以如何估計芝加哥市內鋼琴調音師人數為例,教導學生如何做估計。
‧一名九歲的女孩,她設計一項實驗,推翻了新興的治療法「觸摸療法」(therapeutic touch,一種能量療法),並在兩年之後刊登在《美國醫學會期刊》(Journal of the American Medical Association, JAMA)上,成為該期刊歷來最年輕的發表人。

  你可能聽過這三位,或其中的一或二人。這三位都未曾見過彼此(他們生活在不同的時代),但是每一位都有能力評估衡量問題。他們能夠利用簡單的觀察,以迅速估計未知的事物。將他們的方法與你在企業裡常見的方法做對照比較,是很重要的。上述例子裡的

  人物,是真實存在過或仍然存在的人,他們的名字是埃拉托色尼(Eratosthenes)、恩里科(Enrico),以及艾蜜莉(Emily)。

古希臘人如何衡量地球大小
  我們第一位衡量界的前輩做了一件那個時代許多人可能會認為是不可能的事。一位名為埃拉托色尼(大約公元前276─194年)的古希臘人,為地球的圓周做了首次有紀錄的衡量。若你對他並不陌生,可能是因為許多高中三角和幾何教科書中皆曾提及這號人物。

  埃拉托色尼沒有使用精確的量測裝備,而且他肯定沒有雷射或衛星。他甚至沒有進行具危險性或是可能要花上一輩子的努力去環繞地球航行。反而是,他在亞歷山卓圖書館閱讀時,讀到了在埃及南部的賽伊尼(Syene)城裡有個深井,每年都會有一天,正午的陽光能照到整個井底。這表示在那個時間點,太陽必定是在那一點的正上方。

  但他也觀察到,在同一時間,亞歷山卓城(幾乎位於賽伊尼城的正北方)裡的垂直物體,則是有影子的。這表示亞歷山卓城在同一時間接收到的日光,角度有些微不同。埃拉托色尼體認到,他可以利用這項資訊估計地表彎曲的程度。

  他觀察到,每年那天正午在亞歷山卓的日影角度,相當於一個圓形圓弧的五十分之一。然而,如果亞歷山卓和賽伊尼城之間的距離是五十分之一的圓弧,那麼地球的圓周必定是兩城間距離的50倍。

  時至現代,企圖複製埃拉脫色尼的計算,其結果因為日照角度、古代度量單位的轉換、兩座古城的精確距離,而或有不同,但是通常得到的結果,發現他的答案與真正數值間的差異只在3%以內。 埃拉托色尼的計算是先前知識的大幅進步,而他的誤差比起幾十年前現代科學家關於宇宙大小和年紀的估計,還要來得小。即使在1,700 年後,哥倫布很顯然是不知道或是無視於埃拉托色尼的成果;他的估算整整少了25%。(哥倫布認為自己可能是在印度,而不是在另一個廣大、位於中間的大陸,這就是原因之一。)事實上,比埃拉托色尼更精確的衡量,則是在哥倫布之後又過了300年才出現。在那時候,兩個法國人,藉由十八世紀晚期法國最精密的量測設備、眾多工作人員以及龐大經費,終於能夠做得比埃拉托色尼更好。

  這就是給企業界上的一課:埃拉托色尼靠著計算一些簡單的觀察,做出看似不可能的衡量。我曾在衡量及風險分析研討課程中詢問學員,他們要如何在沒有現代工具的幫助下做估算,他們通常都會採取一些「困難的方法」(例如,環繞地球航行)。但是,埃拉托色尼實際上,可能根本沒有離開圖書館周邊去做這項計算。他的衡量是基於其他更簡單的觀察。他從已確定的少數事實中,設法找出許多資訊,而不是將困難的方法預設為唯一的方法。

估算:學學恩里科.費米
  另一位不是企業界的人,但也能為企業內的衡量問題帶來靈感,就是恩里科.費米(Enrico Fermi, 1901-1954),他是1938 年諾貝爾物理獎得主。他有著非常熟練的本能,能做直覺的、甚至聽起來很隨興的衡量。

  有一個著名的例子。1945年7月16日美國第一次成功試爆原子彈的現場,費米展現了他的衡量技巧。當時他是在基地觀察爆炸的原子科學家之一。正當其他科學家忙著為衡量爆炸力場的設備做最後調校的時候,費米則是用筆記簿的一頁紙張在做碎紙。第一波爆炸波的風開始向觀察基地席捲而來時,他慢慢地將這些碎紙撒下,同時觀察這些碎紙被爆炸波吹散落下的範圍(散落最遠的紙片視為是壓力波的最高點)。費米的結論是,力場必定大於10 公噸。這在當時是全新的訊息,因為其他觀察試爆的專家,都不知道下限為何。觀察到的爆炸會不會大於5公噸?還是大於2公噸?剛開始這個答案並非顯而易見。(這是地球上第一次原子試爆,還沒有人看過這類事件。)分析量測設備的數據之後,力場最後的測定值為18.6公噸。費米和埃拉托色尼一樣,知道一項法則,就是將一項簡單的觀察─碎紙被風吹落地的散布狀況─連結到所要衡量的數據上。

  快速估算的價值,常常展現於費米的職業生涯中。他以要求學生概估一些聽起來不可思議的數值為名,學生們乍看之下可能會自認為對這些數值一無所知。這類「費米提問」(Fermi question)中最著名的例子為,費米要學生估算芝加哥市內有多少位鋼琴調音師。他(科學及工程學系的)學生們一開始會說根本不可能知道這個數目。當然,有些解答方式是直接去找廣告、詢問認證單位等,逐一計算調音師的人數。但是費米想要教導學生,要如何解答那些不容易確定結果的問題。他要學生發掘關於提問數值已知的一些事情。

  費米會從要求學生估算其他關於鋼琴和鋼琴調音師的事項開始,這些雖仍是不確定的,但較容易估算。包括目前芝加哥市的人口數(1930 年代到1950 年代,大約是300多萬)、一個家庭平均的成員數量(2 或3人)、需要定期調音的家庭比例(不超過1/10但不小於1/30)、多久需要調音一次(也許平均一年一次)、每位調音師一天能夠調校多少架鋼琴(包含交通時間,大約是4或5架),以及調音師一年工作多少天(約莫250天左右)。如此便可做下列計算,以求得結果:

芝加哥調音師人數=人口數/每戶平均人數
           × 擁有調過音的鋼琴的家庭比率
           × 平均每年調音次數/
            ( 每名調音師每天可調的鋼琴架數×一年的工作天數)

  依照你所選擇每項數值不同,你得到的答案可能在20人到200人的範圍之內,最普遍的會是在50人左右。拿這個數字和確實的數據(費米從電話簿或職業工會名單取得的數據)相較,總是比學生原先所想的更接近真實數值。雖然結果看起來範圍似乎很大,但是比起學生剛開始常有的「我們甚至都不知道從何猜起?」想法,這可是個進展。

  解答費米提問的這項方法即稱為「費米分解法」(Fermidecomposition)或「費米解法」(Fermi solution)。此法能幫助我們估算不確定的數值,也同時提供基礎,讓我們了解不確定性來自何處。是來自於做過鋼琴調音的家戶比率嗎?還是鋼琴多久需要調音一次?還是調音師一天可以調音的鋼琴架數?或是其他?知道不確定性的最大來源,將指引出可以降低最多不確定性的衡量。

  就技術上而言,費米分解法還不算是一項衡量。它並非以新的觀察做為根據。(而我們稍後將會看到,這是「衡量」一詞的中心意義。)它其實是在評估你對一個問題已經知道的資訊,因而讓你得到一個約略估計的數目。企業界從這當中學習到的是,可以避開「不確定性是無法偵測、無法分析」的困境。不被問題中的不確定性打倒,反而開始自問,在這個問題中你確實知道些什麼。稍後我們將會看到,要對那些看似完全無法衡量的事物做衡量,非常重要的一步就是,評估你目前對於這個數值所知道的資訊。


實驗:不是只有大人才能做
  另一位對於其所處世界似乎也具有衡量本領的人是艾蜜莉.羅莎(Emily Rosa)。雖然艾蜜莉在《美國醫學會期刊》上發表了她的一項衡量,但她並沒有博士學位,甚至沒有高中文憑。艾蜜莉做該項衡量的時候,還只是個9歲的小學生,正在為她的四年級科學展覽計畫想題目。在她的研究被刊登出來時,她也只有11歲,是這本極具聲望的醫學期刊有史以來最年輕的研究發表者,或許也是所有主要的科學性期刊中最年輕的。

  1996 年,艾蜜莉看到她的母親琳達正在觀看一卷錄影帶,是關於當時正蓬勃發展的產業,稱為「觸摸療法」(therapeutic touch)。該療法以改變病人的「能量場」(energy fields)來治療病人的病痛,為具爭議性的治療法。影片中,病人靜靜地躺著,一位治療師將手放在病人身體上方幾公分的空中移動,用以探測並去除那些造成各種病痛的「不良能量」(undesirable energies)。艾蜜莉告訴她的母親,她想要針對這種療效做一項實驗。琳達是一名護士、同時也是「美國國家反健康詐欺委員會」(National Council Against Health Fraud, NCAHF)長年會員,因此給了艾蜜莉一些方法上的建議。

  艾蜜莉最初找了21名治療師來進行科學實驗。艾蜜莉和治療師分別坐在一張桌子的相對兩邊,以一張硬紙板做的螢幕將兩人隔開,使兩人無法看到彼此。螢幕的下方有兩個洞,讓治療師能將兩手掌心向上伸向艾蜜莉,而治療師的眼睛是看不到手的。艾蜜莉則將自己的手放在治療師的一隻手上方約10到12公分之處,以擲硬幣的方式決定是治療師的左手還是右手。(硬紙板螢幕上已畫出艾蜜莉手應擺放的高度,務使每次擺放的距離能夠一致。)治療師在看不到手的情況下,必須藉由感受艾蜜莉能量場的方式,說出她的手是放在自己的左手還是右手上方。艾蜜莉將實驗結果拿去參加科學展覽,得到了藍帶獎─每位參展者都是藍帶獎。

  琳達將艾蜜莉的實驗告訴了她在反健康詐欺委員會認識的史蒂芬.柏瑞特博士(Stephen Barrett)。柏瑞特對該實驗方法的簡單性及初步發現深感興趣,於是又告訴了「公共電視網」(Public Broadcasting System)《美國科學新境》(Scientific American Frontiers)電視節目的製作人。1997年,製作人拍攝了一集關於艾蜜莉實驗方法的影片。艾蜜莉說服了當初21名治療師當中的7人,為錄製該節目再做一次實驗。至此,她一共做了28次實驗,每次實驗中治療師都有10次猜測左右手的機會。

  這項由21位治療師所做的280次實驗(14位治療師做了10次實驗,而另外7位治療師則做了20次實驗)去感受艾蜜莉的能量場。實驗結果:他們正確指出艾蜜莉手擺放位置的次數只有44%。單就機率而言,在95%信心水準下,他們猜對的機率應該是50% +/– 6%。(如果你投擲硬幣280次,得到人頭那面的機會落在44%到56%的機率為95%。)因此,那些治療師的運氣有點不好(因為結果是落在該範圍的下限),但是這個結果並沒有超出機率能解釋的範圍。換言之,「未經認證」的人─像是你我─在做觸摸療法時,猜對的機會和治療師是一樣的,甚至可能更好。 琳達和艾蜜莉認為,這樣的結果值得發表。在1998年4月,當時11歲的艾蜜莉在《美國醫學會期刊》發表了她的實驗。這使她登上了《金氏世界紀錄》(the Guinness Book of World Records ),成為主要科學期刊上最年輕的研究發表人,並獲得詹姆士.藍帝教育基金會(the James Randi Educational Foundation)1,000美元的獎金。

  艾蜜莉的例子給企業界上了不只一課。首先,即使是聽起來非常感人的東西,像是「授權員工」、「創造力」,或是「策略聯盟」等,凡是重要的事項,都必須要能夠觀察到成果。我不是說這類事物是「超自然」的,但是應該適用相同的規則。

  第二,艾蜜莉的實驗呈現出,科學調查中慣用的簡單方法是很有效的,像是對照控制實驗(controlled experiment)、抽樣(即使樣本數不多)、隨機化,以及使用某種「遮蔽」方式來避免受測對象或研究人員的偏頗。這些因素的組合能讓我們觀察及衡量各種現象。

  同時,艾蜜莉也展示出,有用的實驗,即使是小孩子用極低的預算也能夠了解。琳達表示,她只花了10美元進行這個實驗。艾蜜莉原本也可以建構一項複雜的臨床測試,使用測試組和對照組來測試觸摸療法改善健康的程度,並研究這個方法的效果。但是她不需要那麼做,因為她只要問一個更為基本的問題。如果治療師可以做到他們所宣稱的,艾蜜莉推論,那麼他們至少能夠感受到能量場。如果他們感受不到能量場(而這是宣稱療效的基本假設),那麼觸摸療法的一切都很可疑。她原本可以找到一個花費更多的方法,像是醫藥研究裡小型臨床研究的預算。但是她決定只需要足夠的精確度即可。相較之下,貴公司的績效指標方法中有多少能夠刊登在科學性期刊上呢?

  艾蜜莉的例子告訴我們,簡單的方法如何能產生有用的結果。她的實驗比起大部分的期刊論文,複雜度上要簡單多了,但是實驗的簡明程度事實上被認為是有利於研究發現的強度。根據該期刊的編輯喬治.郎德柏克(George Lundberg)所述,《美國醫學會期刊》的統計學家們「驚艷於它的簡單性和結果的清晰性。」

  也許你在想,艾蜜莉是少見的奇才。即使是我們大人,對於這類衡量問題大多數人也想不出如此聰明的解答。根據艾蜜莉自己所說,這絕非事實。在寫這本書時,艾蜜莉.羅莎正值科羅拉多大學丹佛分校心理系畢業前的最後一學期。她自承學業平均分數(GPA)是相對中等的3.2,並形容自己表現平凡。不過,她的確要面對大家的預期。對於11歲就發表研究的她,很多人都預期會有非凡的表現。她說,「這一直是我難以承受之重。因為有些人認為我是很厲害的專家,然而一旦發現我是如此平凡,讓他們大感失望。」在和她談過話之後,我認為她有些過謙,不過她的例子的確證明了,如果願意嘗試,大多數的企業經理人確實能夠達成一番成就。

  我有時候會聽到一種言論,認為應該避免「高深」的衡量(像是對照控制實驗),因為高階管理階層不了解這些東西。這似乎是假設所有高階管理階層都真的屈服於「呆伯特法則」〔the DilbertPrinciple,漫畫家史考特.亞當斯(Scott Adam)戲謔式的規則:最沒能力的人才會獲得升遷〕。就我的經驗而言,如果你能好好地解釋,高階管理階層是能夠了解的。

  艾蜜莉,請你解釋給他們聽吧。

作者資料

道格拉斯‧哈伯德(Douglas W. Hubbard)

道格拉斯‧哈伯德是應用資訊經濟學(Applied Information Economics, AIE)的發明人,AIE是一種衡量方法,用於決定因素似乎很難或不可能衡量的大型決策上,包括IT投資組合、娛樂傳媒、國防補給、R&D投資組合,以及其他許多領域。他是國際上公認的專家,專長在指標、決策分析及風險管理,同時也是眾多研討會的熱門演講者。他曾為知名期刊如《Information Week》、《CIO Enterprise》、《Architecture Boston》、《Analytics》、《OR/MS Today》等撰文,同時也是《The Failure of Risk Management: Why It’s Broken and How to Fix It》一書的作者。

基本資料

作者:道格拉斯‧哈伯德(Douglas W. Hubbard) 譯者:高翠霜 出版社:經濟新潮社 書系:經營管理 出版日期:2014-01-15 ISBN:9789866031465 城邦書號:QB1112 規格:平裝 / 單色 / 416頁 / 17cm×23cm
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