Метод логического мышления

Это процесс рассуждения, при котором одно доказательство выте­кает из другого и в результате делаются правильные выводы. Ясное мышление — аналитическое: просеивание информации, отбор нужной, выявление взаимосвязей и доказательство их существования.

Ясное мышление — логический подход к решению про­блемы, принятию решения и представлению своей идеи — это важное свойство хорошо работающего руководителя.

Когда мы формируем предложение или утверждение, мы обобщаем то, что наблюдали до сих пор — результаты наших анализов или опыта — и исходя из этого делаем выводы о том, чего не наблюдали. Кроме того, мы обращаемся к свиде­тельствам — наблюдениям и опыту других людей.

В логическом мышлении главное — избегать ошибочности и обманчивости аргументов, т.е. заблуждений.

Заблуждения — это необоснованные аргументы, ведущие к ошибке в рассуждениях или неправильному мнению.

Ложные выводы. Одно из наиболее частных заблуждений — это утверждение, что, поскольку что-то произошло или может произойти, все остальное должно происходить таким образом.

Суждение о нескольких событиях оборачивается суждени­ем обо всех событиях такого рода. Вывод не следует из по­сылки.

Ложные аналогии. Аналогии лежат в основе большей час­ти нашего мыслительного процесса. Мы обращаем внимание на то, что два случая сходны между собой в определенных от­ношениях и затем подразумеваем, что это сходство распро­страняется и дальше. Целью аналогий является также понима­ние необычных предметов.

Искаженная логика. Искажение логики не настолько пло­хо, но может равным образом привести к ошибочным резуль­татам.

Она включает в себя такие приемы, как:

• отбор примеров, благоприятных для данного утвер­ждения при игнорировании тех, что его опроверга­ют;

• передергивание аргумента, выдвигаемого оппонен­тами, таким образом, что он приобретает значение, которого не имел изначально — вкладывание своих слов в чужие уста;

• опровержение оппонентов, обнаруживая на них зал­пы доказательств, которых они не высказывали;

• преднамеренное игнорирование темы спора;

• повторение того, что было отвергнуто, и игнориро­вание того, что было принято.

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Регрессионный анализ ставит своей задачей исследование зависимости одной случайной величины от ряда других слу­чайных и неслучайных величин (регрессия — зависимость ма­тематического ожидания случайной величины от значений других случайных величин).

Точность и надежность получаемых оценок зависят от чис­ла наблюдений (реализаций, экспериментов) и расположения прогностических значений относительно базовых (т.е. из­вестных на некоторый момент времени)

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

Корреляционный анализ используется для определения сте­пени линейной взаимосвязи между случайными величинами (корреляция — зависимость между случайными величинами, выражающая тенденцию одной величины возрастать или убы­вать при возрастании или убывании другой).

Основными задачами корреляционного анализа являются оценка корреляционных характеристик и проверка статисти­ческих гипотез о степени (значимости) связи между случай­ными величинами.

Оценка коэффициентов корреляции рассчитываются по значениям оценок математических ожиданий и среднеквадратических отклонений, полученных путем статистической об­работки результатов реализаций случайных величин

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

Дисперсионный анализ используется для проверки стати­стических гипотез о влиянии на показатели качественных факторов, т.е. факторов, не поддающихся количественному измерению (например, качественный фактор — организация производства, влияющий на количественный показатель — прибыль от производства). В этом заключается его отличие от регрессионного анализа, в котором факторы выступают как параметры, имеющие количественную меру (например, коли­чественный фактор — затраты на производство).

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ

Факторный анализ позволяет представить показа­тели через меньшее количество факторов (компонентов), по­этому используется при исследовании сложных систем управ­ления с большим числом показателей и сложными взаимосвя­зями между ними .

Предполагается, что за множеством показателей системы стоит небольшое число независимых скрытых параметров, на­зываемых факторами. Они определяют значения показателей и взаимосвязь между ними. Степень взаимосвязи между фак­тором и показателем описывается факторной нагрузкой, коли­чественное значение которой равно коэффициенту корреляции между ними. Если фактор связан со всеми показателями, то он называется генеральным, если с некоторой группой, то группо­вым, и наконец, если существует связь только с одним показа­телем, то фактор называется специфическим.