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良い内容だと思うけれど統計データの本なのに図表がない
文章がわーっとあって図表を入れるだけで格段にわかりやすくなると思うのだが
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評価を得る事に目的がすり替わり、本質を見失わないことが重要だと理解した。
気を付ける項目を明示しており、中でも測定対象の把握(インプット、アウトプット、アウトカム)の見極めとのこと。
評価指標の注意点
・評価指標は私たちの行動、価値を置くことに影響を与える。
・測定をし始めると、測定を重視し、評価基準に最適な行動をとるようになる。
・評価指標が正しい、価値があるとは限らない。
特に注意するケース
・評価指標と称賛/避難が結びつくケース(評価指標を操作)
・期間を長期と短期を使い分け、目標を把握。
・測定方法を把握する。(比率の場合、分母を正しく設定する。)(全体と一部どちらか)(質が異なるものではないか)(すべてが測れるわけではない)
・測定=信頼ではない。
・測定よりも行動に注目(行動が評価項目に影響を与えるとは限らない9
・測定に批判的な視点を持つこと。
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世の中には膨大な統計データが情報として広まり、あたかも客観的な根拠として述べられている。しかし、そのデータそのものが事実や知りたいことを適現す現わしていないことも多く、客観的な指標は存在しない。グッドハートの法則『指標が目的になると、その指標は機能しなくなる』。インプット、アウトプット、アウトカムを意識する、重要なのはアウトカムでありインプットやアウトプットを良く見せて満足しない。他人から評価されることはあまりなくても、自分のアウトカムを大事にしないといけないなと思った。
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統計とは全く関係ない。原題はBad Dataである。評価指標の使い方である。つまり、数値目標を決める努力が必ずしもうまくいくとは限らないということである。カーンアカデミーのことや誤った成績向上政策の失敗のことがあるので、読んで見てもいいかもしれない。
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他の方も書かれているが、統計ではなく評価指標に関する本である。
もっとも、組織に属し、事業や人を評価し、評価されることのある人間であれば、色々と考えさせられる内容である。
クリアカットな処方箋が紹介されている訳ではないが、それこそが評価の本質なのであろう。逆説的に、市場メカニズムの強力さも改めて感じた。