¿Una estadística utilizada como medida deja de ser válida después de que se informa? [cerrado]


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Disculpas si este es el lugar equivocado para preguntar. pero estoy tratando de explicarle a un director que sus estadísticas no muestran la verdad porque está exigiendo que las estadísticas sean lo que se informa y se compara el personal. Pero mis explicaciones no llegan a él.

Recuerdo haber leído hace mucho tiempo que había una Ley, o Teoría, o algo por el estilo. Lo explicó perfectamente pero no puedo recordar qué es. ¿Alguien sabe?

La base de la ley era: si las estadísticas que se informan en contra se utilizan como una medida de rendimiento, dejan de ser medidas de efecto a medida que las personas aprenden rápidamente a hacer que las estadísticas parezcan precisas para la medida en lugar de lo que esas estadísticas significan.

Quiero cambiar la forma en que se ven las estadísticas de mi equipo.


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No entiendo la pregunta. El contexto podría ser útil. ¿Puedes arreglar la gramática en el título y la pregunta para que al menos podamos estar seguros de lo que estás diciendo?
AdamO

A menudo estudiamos la retroalimentación como una intervención. Para una intervención para adelgazar, puede informar cuántas calorías consume una persona para ayudar a controlar la dieta. Si reducen sus calorías, que van a perder peso.
AdamO

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Creo que el OP puede tener algo como esto en mente: workplace.stackexchange.com/questions/110317/...
user3067860

Respuestas:


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Quizás estés pensando en la Ley de Goodhart . Lleva el nombre del economista Charles Goodhart y fue declarado por Marilyn Strathern en la forma: "Cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida". en 'Mejora de las calificaciones': auditoría en el sistema de la Universidad Británica .


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Y debe enfatizarse que es simplemente una regla general, no una ley científica de ninguna manera. La pregunta del cartel no indica si este es un caso aplicable.
zipzapboing

Gracias por esto, estaba pensando en la Ley de Goodhart.
Blade Wraith

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Creo que está pensando en el efecto Hawthorne , que describe una situación en la que los individuos modifican un aspecto de su comportamiento en respuesta a su conciencia de ser observados.

Otra posibilidad es la ley de Campbell , que sugiere que "cuanto más se utilice cualquier indicador social cuantitativo para la toma de decisiones sociales, más sujeto estará a las presiones de corrupción y más apto será para distorsionar y corromper los procesos sociales que pretende monitor." La ley de Campbell es muy similar a la ley de Goodhart, sugerida por @JW.

Debo agregar, en base a la información limitada que proporcionó, que solo porque informe sobre una medida no necesariamente la invalida. Como ejemplo, si el rendimiento de un entrenador de fútbol se mide en ganancias y pérdidas (que obviamente se informan), esta medida podría considerarse válida.

Lo que importa es si existe un vacío legal en el que las personas puedan "jugar" el sistema de medición, haciendo que su rendimiento parezca mejor de lo que realmente es.


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Incluso lo de ganar / perder se puede jugar. Solo piense en un entrenador / gerente que llena su lado con muchas estrellas caras, a expensas del desarrollo del talento juvenil. Ganan muchos juegos, pero eventualmente, todas las estrellas se retirarán o avanzarán y el lado caerá en un hoyo.
Hong Ooi

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Saludos por esto, aunque era la ley de Goodhart en lo que estaba pensando, esto es muy útil y debería ayudarme con mi Jefe
Blade Wraith

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Lo que mides es lo que obtienes, así que ten cuidado con lo que mides.

En el mundo del desarrollo de software, las personas temen lanzar software con errores. Naturalmente, querrá lanzar el software sin errores, pero ¿cómo mide el "éxito"?

Número de errores encontrados? - El equipo deja de informar errores, el control de calidad encuentra errores puntuales, Dev se pone a la defensiva sobre el proceso.

¿Errores por línea de código? - Introduzca muchas líneas de código para manipular el conteo a pesar de que las líneas adicionales no hacen nada.

En última instancia, tener el nombre para poner con el instinto humano para jugar un sistema probablemente no ayudará a su situación. Las personas tienden a luchar de manera antinatural cuando les dicen que están equivocadas (incluso si realmente están equivocadas), pero cuando dejas de decirles que están equivocadas y, en cambio, muestran ayuda, tienden a trabajar contigo.

En este caso, intente trabajar con el director. "No entiendo cómo el seguimiento de esto ayuda al equipo, ¿puede explicarme? ¿Qué pasa si seguimos a X en su lugar? ¿Podemos hacer de este un evento de formación de equipo de 1 hora para spitball otras formas en que podemos lograr su objetivo?"

A veces, el simple acto de tratar de explicárselo a alguien que simplemente pregunta "¿Por qué?" ¿y cómo?" expondrá defectos y los hará receptivos a nuevas ideas.

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