Дуглас Хаббард - Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе]

Способ измерения объекта подсказывает порог. Если возникает необходимость оценить возможный спрос, чтобы определить объем производства, или производительность труда (для расчета премиальных выплат), то фактически порога у вас не будет. Каждое повышение точности будет иметь свою стоимость, хотя с приближением к EVPI стоимость информации будет инкрементально расти все медленнее. Но предположим, что требуется рассчитать размер рынка, так как сделанные вашей компанией инвестиции окажутся безубыточными только в случае роста рынка не менее чем на 12 % по сравнению с прошлым годом. Выбирая метод измерения, вам следует учесть, что ошибка не выше 1 % не так важна, главное — узнать, на какой стороне порога вы окажетесь. Если вы можете с достоверностью установить, что рынок вырастет менее чем на 5 %, то какова погрешность этого показателя — 1 % или 5 % — вам неважно. В этом случае главное, чтобы прогноз не показал, что рост рынка составит больше (или меньше) 12 %, когда на самом деле правильно обратное.

Наконец, о том, какой метод измерения вам потребуется, говорит и исходная неопределенность. Помните: чем выше неопределенность, тем больше информации дадут первые наблюдения. Если сначала неопределенность была очень высока, то даже методы, имеющие большую неустранимую погрешность, дадут больше сведений, чем имелось раньше.

Все измерения дают погрешность. Чтобы решить эту проблему, ее, как и любую другую, необходимо, прежде всего, признать. После этого мы сможем выработать стратегию, позволяющую, по крайней мере, частично компенсировать ошибки. Однако те, кто быстро пасует перед трудностями измерения, нередко исходят из того, что наличие любой погрешности означает невозможность оценки. Будь это так, измерения были бы невозможны ни в одной области науки. Но, к счастью для научного сообщества и для всех остальных, это заблуждение. Энрико Ферми может покоиться с миром.

Ученые, статистики, экономисты и большинство других специалистов, занимающихся эмпирическими измерениями, делят ошибки на две большие категории — систематические и случайные. Систематические ошибки — это постоянные, а не случайные отклонения результатов одного наблюдения от итогов другого. Например, если прогнозы доходов следующего квартала, составляемые менеджерами по продажам, постоянно оказываются завышенными в среднем на 50 %, то это ошибка систематическая. То, что завышение не всегда составляет ровно 50 %, — ошибка случайная. Случайная ошибка одного наблюдения, по определению, не поддается предсказанию, но случайные ошибки ряда наблюдений подчиняются определенной закономерности и могут быть рассчитаны с помощью теории вероятности.

Термины «систематическая» и «случайная ошибки» связаны с такими понятиями, как достоверность и точность. Достоверность отражает воспроизводимость и повторяемость результатов измерений, в то время как точность показывает, насколько результат измерения близок к «истинному» значению. Большинство считает понятия «точность» и «достоверность» синонимичными, но специалисты по измерению их определенно различают.

Показания домашних весов, специально настроенных, чтобы занижать или завышать вес, могут быть достоверными, но неточными. Они достоверны, так как будут показывать один и тот же вес каждый раз, когда один и тот же человек будет вставать на них несколько раз в течение часа (за который его вес не успеет измениться). И все же они неточны, потому что всякий раз будут показывать вес, специально заниженный, например на 3 кг. Представим себе теперь, что идеально настроенные весы находятся в движущемся автофургоне. Ухабы, ускорение или спуски и подъемы заставят их давать каждый раз иные показания, даже если взвешиваться будет один и тот же человек (становясь на них по два раза в минуту). И все же окажется, что средний ответ очень близок к его реальному весу. Вот пример довольно хорошей точности, но низкой достоверности. Это характерно и для калиброванных экспертов: они могут быть непоследовательными в своих суждениях, постоянно что-то пере- или недооценивая.

Систематическая ошибка, или систематическое отклонение (смещение) — неотъемлемое свойство процесса измерения давать определенный результат; постоянное отклонение.

Случайная ошибка— ошибка, непредсказуемая для отдельного наблюдения, непостоянная и не зависящая от известных величин (хотя в своей массе такие ошибки подчиняются законам вероятности).