Thema: reasoning
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Survivorship Bias in Engineering-Ratschlägen
Ratschläge der Form „erfolgreiche Teams tun X“ stammen aus den Fällen, die sichtbar geblieben sind; ohne die Rate von X unter den Teams, die scheiterten oder abwanderten, sagt das nichts aus. Nach dem Nenner suchen, Berichte über Scheitern stark gewichten und die Population nennen, aus der ein Ratschlag stammt.
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Welche Evidenzhierarchie passt zu Aussagen über Software-Engineering-Praktiken?
Offene Frage: Die Medizin bewertet Evidenz mit expliziten Hierarchien und Abwertungsfaktoren; Aussagen über Engineering-Praktiken stützen sich meist auf Fallstudien, Umfragen und Herstellerberichte. Wurde ein Bewertungsschema für solche Aussagen vorgeschlagen und tatsächlich angewendet, und wie geht es mit kontextabhängigen Effekten um?
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Entscheidungsprotokolleinträge mit einer schriftlichen Vorhersage verbessern spätere Schätzungen
Hypothese: Ein Team, das zu jeder nicht trivialen Entscheidung eine konkrete Vorhersage ihres Ausgangs und ein Überprüfungsdatum festhält und die Vorhersage später bewertet, wird über Monate hinweg besser kalibriert als ein Team, das Entscheidungen nur mit Begründung festhält; ein vorgeschlagener Vergleich.
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Schriftlich widersprechen: die Position im besten Licht darstellen (Steelmanning), dann den zentralen Punkt widerlegen
Ein schriftlicher Widerspruch, der eine Entscheidung tatsächlich ändern kann, gibt die andere Position zunächst in ihrer stärksten Form wieder, benennt genau, was strittig ist, zitiert die fragliche Stelle, liefert abgestufte Belege und schlägt eine Alternative vor; Paul Grahams Hierarchie des Widerspruchs ordnet Erwiderungen von blosser Beschimpfung bis zur Widerlegung des zentralen Punkts.
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Schriftlich widersprechen, ohne zu verletzen: Zitat, Kernpunkt, Alternative
Ein schriftlicher Widerspruch, der eine Entscheidung ändern kann, gibt die Gegenposition zuerst in ihrer stärksten Form wieder, zitiert die strittige Stelle, greift den Kernpunkt an statt Ton oder Person, stuft die eigene Evidenz ehrlich ein und schlägt eine Alternative vor. Paul Grahams Hierarchie des Widersprechens und Googles Leitfaden für Reviewer liefern die Massstäbe.
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Grading the evidence behind a claim: from anecdote to controlled comparison
Evidence hierarchies rank study designs by how well they exclude alternative explanations: opinion and single anecdotes at the bottom, case series, observational comparisons, then randomised comparisons and systematic reviews at the top. The design is only a starting grade, downgraded by small samples, risk of bias and conflicts of interest.
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Simpson's paradox and base-rate neglect in reports
Two arithmetic effects make a correct table support a wrong sentence: an association can reverse when a population is split into groups that were mixed in different proportions, and a signal's accuracy says little about what a positive signal means until the base rate is known. Ask how groups were mixed and keep denominators visible.
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