偏差分析的要素，偏差分析技术也称为

偏差分析的要素？

偏差分析是探测数据现状、历史记录或标准当中的显著变化和偏离，偏差涵盖很大一类潜在的有趣知识。如观测结果与希望的偏离、分类中的反常实例、模式的例外等。

数据挖掘中，偏差分析是探测数据现状、历史记录或标准当中的显著变化和偏离，偏差涵盖很大一类潜在的有趣知识。如观测结果与期

望的偏离、分类中的反常实例、模式的例外等。

在项目管理中 偏差分析 指实质上完成工作与计划完成工作当中的差异。详细分为：

进度偏差（SV）＝已完工作的预算费用（BCWP）－计划完成工作的预算费用（BCWS）

成本偏差（CV）＝已完工作的预算费用（BCWP）－已经顺利完成工作的实质上费用（ACWP）

致使偏差的因素，即有关、因果、控制、突出和归因。

一、有关关系

有关就是哪些变量当中相关联。即个体常依赖于同时出现的可能性，很少特别要注意关注没出现的事。这当中常见的判断是两个变量是不是存在有关关系。

常见的2个有关关系错误：

一、有关错觉，即两个不有关的变量给人导致我们有关的错觉，主要是因为代表性直觉和易得性直觉。

例题一：守株待兔，农夫以为兔子和树桩是有关联的，其实是不有关的。

例题二：有部分做生意的人很忌讳，当早上开门做生意时，别人只看不买，因为认为这样的行为会破坏他一天的生意。其实，早上那个人买不买和 生意怎么样，基本没关联，这两者是不有关的变量。

二、没办法识别的有关：对现实生活中存在的有关视而不见，主要是因为个体缺乏对两个变量存在有关的希望。（这和选择性知觉相关联）

正确判断有关关系的六个步骤

1、需了解什么信息是有关的

2、随机抽取样本

3、对观察的对象进行分类和解释

4、牢牢的记在心里，不能忘了分类标准，来估计满足事件和不满足事件的出现标准

5、这样的方法一定要用一种有意义的方法进行整合

6、按整合的结果来判断是不是存在有关的关系

二、因果关系

两件事存在有关关系，依然不会意味两者存在因果关系。存在因果关系依然不会说明了存在很强的有关关系。

例题一：不少广告词，养生文，成功学，谣言等等，明明是不有关的东西，硬是弄成有关或因果关系。

例题二：“累了困了喝东鹏特饮”，虽然这广告词确实很妙，但是，累了困了休息一会就好，为什么要死撑着了？实际上这两者依然不会太有关联。

例题三：穷人很难翻身，表面上的原因是没钱，其实是非常的稀少。非常的稀少和难翻身存在很大的因果的关系，但，这其中并没有很强的有关关系。

三、控制错觉

我们会觉得对可能性事件拥有比实质上的更多的控制，其实它就是一种错觉。虽然是一种错觉，但是，对身体健康很有用。

例题一：买抽奖时，我们差不多会自己主动去选择某几张去刮，其实，选不选择都差不多的。

四、突出因素

突出因素相比不突出因素，更容易引发因果关系，给人的印象更像因果关系。突出的、易得的、生动的更容易可以出现更大的影响力。有研究表达，坐在镜子面前，更倾向于自己更有影响力。

例题一：东施效颦的故事，东施以为“捂着心口皱着眉”这个突出的因素就是原因，却没有发现根本原因是那不怎么突出的因素。

例题二：日本小孩每天喝牛奶，后面他们身高整体提升了很多。每天喝牛奶是突出因素，给人的印象就像是让他们身高更高的原因。其实饮食营养均衡，加强体育锻炼这些不突出的因素才是根本原因。

怎么正确找到有关关系？

1、决策者在判断有关关系时，没有产生的关系时常为重要

2、判断是不是存在有关关系时，应问自己是希望还是观察，假设是希望，有关关系可能被高估，假设是观察，有关关系可能被低估

五、归因错误：常过度将行为归因于个性

1、当事人将好的行为归因于自己的个性，将不好的行为归因于环境，但是，看待别人则相反。 2、针对共同完成的事情，当事人会归因于自己付出的努力更多。

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