如何正確提問，避免數據決策出錯？

領導人在決策時，通常會參考內部數據或外部研究的結果，但往往不是將這些數據奉為真理，不加思索地當成決策基礎，就是棄之如敝屣，完全不加考慮。本文認為領導人要透過5種問題，徹底思索這些數據背後的種種條件，才能做出最好的決策。

假設你在主持一場會議，討論你公司倉庫員工的時薪。數年來，他們的時薪一直都會自動微幅增加，以便跟上通貨膨脹的速度。你團隊裡的某位成員引用一家大公司的研究，指出加薪可以大幅改善生產力，進而提高利潤，因此他主張改變做法：為所有倉庫員工的時薪大幅增加2美元。這時你會怎麼做？

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問題：很多時候，經理人面對手上的內部數據或外部研究，不是自動認同它既準確，又和自家公司有關聯，就是不假思索，直接不予理會。

發生原因：領導人誤將因果與相關性混為一談，低估樣本規模的重要性，著重於錯誤的結果，誤判推廣能力，或過度重視某個特定結果。

正確做法：領導人應該在嚴謹地討論證據有用與否時，對證據追問到底。他們應該創造一個有心理安全感的環境，好讓參與者可以安心提出多元的觀點。

##CONCEPT##)

在這些時刻，企業領導人常常會在兩個選項之間進行選擇：不是將手上的證據視為真理，就是完全不予理會。不過，這兩種做法都是錯的。領導人反而應該安排討論，審慎評估看似有關聯的證據，以及該證據能否套用到某個特定情況。

在剛才描述的情境中，你應該提出一系列問題，來具體評估薪資提高對你公司的潛在影響。你可以這麼問：

→ 你能不能多說一些這個研究的脈絡，好讓我們評估它能不能套用到我們的倉庫員工？