逐步
将该方法应用于一个真实的任务。
不带形容词地复制观察结果
精确记录数量、日期、引用的陈述和测量的比率。除非包装定义了这些标签，否则删除诸如good、low、strong、representative或successful等标签。
- 检查点
- 每个观察结果都可以追溯到可见的来源，并且不包含未说明的判断。
将解释放在单独的列中
将每个解释、标签、泛化、因果声明和预测都写成推断。在不将该联系视为证明的情况下，说明是哪个观察结果促使了它。
- 检查点
- 读者可以区分发生了什么和评审员认为它可能意味着什么。
揭示比较规则
对于诸如高、低、就绪或改进等标签，记录基准、目标、比较组或决策阈值。如果没有，标记该标签为无支持。
- 检查点
- 每个评估标签都有记录的规则，或者从决策中移除。
仅在支持的操作中选择
说明当前证据允许的内容：在边界内继续、暂停以获取证据、停止或保持未解决。当决策规则缺失时，不要强行编造答案。
- 检查点
- 该操作遵循账本，并包括决策的人类所有者。
命名下一个区分性证据
要求提供可能改变行动的最小新观察结果：保留窗口、代表性样本、并行随机测试、目标或失败率检查。
- 检查点
- 下一步减少一个命名的不确定性，而不是收集更多无方向的数据。
决策规则
明确边界。
- 计数是观察结果；像“低”或“强”这样的标签需要基准。
- 顺序变化是信号，而不是因果证明，除非设计控制了相关替代方案。
- 一个稀疏的数据包可以在无法支持扩展或归因时支持有限的下一步。
- 当证据无法区分可用决策时，说明未解决。
可重复使用的工件
观察-推理账本
将模板复制到您的笔记中，或下载Markdown文件并将其与任务证据一起保存。
预览模板
# 观察-推理账本
## 决策
- 需要做出的决策：
- 可用操作：
- 决策负责人：
## 账本
| 观察（原始表述） | 来源 | 推理或标签 | 所需基准 / 假设 | 支持？ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| | | | | 是 / 否 / 不确定 |
## 有限结论
- 证据直接支持什么结果：
- 仍为推理的部分：
- 当前操作：
- 为什么此操作符合边界：
## 下一个证据
- 需要减少的不确定性：
- 最小区分性观察或测试：
- 什么结果会改变操作：
链接证据
检查此方法的应用位置。
- 试点证据审查案例
该来源案例用于将邀请、活动和面试次数与准备就绪标签分开。
- 转换不确定性审查案例
该来源案例用于将观察到的比率变化与因果归因分开。