Учимся принимать решения. Быстро, точно, правильно

• Анализ практической ценности — широко распростра-

ненная и весьма полезная техника решения. Однако прежде

чем применять ее, необходимо потренироваться. Начни-

те с самых простых решений, которые Вы можете принять

и без нее. Однако при определенных обстоятельствах Вам

придется весьма тщательно оценивать все критерии. •

«Дерево решений»

Многие решения даются нам легче, если мы можем изобра-

зить их графически. Подходящим вспомогательным сред-

ством для того, чтобы выстроить многоступенчатый про-

цесс решения, является так называемое «дерево решений».

• Оно делает комплексные, многоступенчатые реше-

ния абсолютно «прозрачными».

• Все связи становятся более явными, а процессы —

более четко структурированными.

• «Дерево решений» также помогает Вам впоследствии

распознавать ошибочные оценки и исправлять их.

Как нужно действовать?

Вы начинаете с постановки вопроса или формулировки

проблемы, которую записываете в самом верху листа.

От этого «отправного пункта» отходят две (или более)

«ветви», которые обозначают возможные решения Ва-

шего вопроса.

На последующих уровнях располагаются соподчинен-

ные элементы: решения, события (состояния), послед-

ствия. Для большей ясности этим элементам присваи-

ваются три различных символа:

• квадрат — для решений;

• круг — для событий (состояний);

• треугольник — для последствий.

От этих элементов могут ответвляться следующие ре-

шения, состояния или последствия. И так до того уров-

ня, который Вы избрали предварительным результатом

Вашего решения (уровень последствий).

• Важно! На каждом уровне содержатся элементы толь-

ко одного типа, т. е. только решения, или только состо-

яния, или только последствия. •

Весьма распространена трехслойная модель: за исход-

ным вопросом следует первый слой с возможными ре-

шениями, одно из которых Вы должны выбрать. Вто-

рой слой вводит в игру события, которые могут произойти

после того, как решение будет принято. Третий слой

содержит последствия в каждом соответствующем случае.

• «Дерево решений» позволяет Вам представить различ-

ные возможные решения вместе с их последствиями. Вы

также получаете представление о том, какова вероятность

тех или иных последствий. •

Пример

Вам рекомендуют сделать вакцинацию против гриппа. Одна-

ко вакцинация в отдельных случаях может вызвать температу-

ру. Это отражает четырехслойная модель: первый слой — при-

нятие решения: проводить вакцинацию или нет; второй слой

касается температуры (состояния); третий — инфицирования

вирусом гриппа; четвертый — последствий (см. схему).

Какова вероятность последствий?

Не все последствия имеют одинаковую вероятность. Чем

более различается степень вероятности, тем более се-

рьезное значение нужно придавать этому обстоятель-

ству. Без информации о вероятности последствий в при-

веденном выше примере о вакцинации против гриппа

не может быть найдено правильное решение.

Именно поэтому каждому состоянию должно быть при-

своено соответствующее вероятностное значение. Ес-

тественно, Вы должны заранее знать эти значения или

иметь возможность точно рассчитать их. Как правило, значения всех состояний, связанных с определенным

решением, составляют в сумме 1. Если два состояния

одинаково вероятны, каждое из них имеет значение 0,5.

Пример

Вероятность того, что после вакцинации у Вас поднимется

температура, составляет 25 %. Из этого следует, что состо-

яние «температура» имеет вероятностное значение 0,25, в то

время как состояние «нет температуры» — значение 0,75.

Риск инфицирования составляет для Вас 3 % (вероятност-

ное значение — 0,03), а вероятность того, что Вы не будете

инфицированы, таким образом, составляет 97 % (вероят-

ностное значение — 0,97).

Умножайте!

При сложных решениях Вам приходится сталкиваться

с гораздо большим количеством ступеней-состояний.

Если происходит случай А (а не В), то может произойти

как случай С, так и случай D, из чего вытекают различ-

ные последствия. Но с какой вероятностью?

Здесь действует правило умножения. Вы должны умно-

жить вероятностные значения случая А на вероятност-

ные значения случая С или, соответственно, случая D.

Пример

Вероятность того, что после вакцинации Вы будете инфици-

рованы и у Вас поднимется температура, составляет 0,75 %

(0,25 х 0,03 = 0,0075). Вероятность же того, что после вакци-

нации у Вас не поднимется температура и Вы не будете ин-

фицированы, составляет 72,75 % (0,75 х 0,97 = 0,7275).

Проблема, однако, состоит в том, что в большинстве

случаев вероятностное значение Вам неизвестно. Тогда

Вам нужно произвести оценку. И подобная оценка значе-

ний не только может быть неточной или произвольной, но имеет также опасную тенденцию усиливаться и фаль-

сифицировать результат. Можно лишь посоветовать

очень осторожно обращаться с подобными оценками.

• Внимание! Правило умножения имеет следующий эф-

фект: если Вы разобрали ситуацию слишком подробно,

то в результате у Вас получатся ничтожно малые число-

вые значения, которые едва ли будут иметь смысл. •

Последствия

В конце каждого «дерева решений» выстраиваются в виде