Risorse di evidenza
Domanda decisionaleCome usare «Risorse di evidenza» per condividere metodi, dati, curve, benchmark e software tra i temi?
Quali prove e risorse mantenute alimentano le decisioni?Condividere metodi, dati, curve, benchmark e software tra i temi.
Domanda guida
Quali prove e risorse mantenute alimentano le decisioni?
Condividere metodi, dati, curve, benchmark e software tra i temi. Il risultato atteso è una decisione quantificata, con le sue ipotesi, i suoi limiti e una condizione di revisione.
Approfondimento
Risorse di evidenza : meccanismi, misurazioni e soglie decisionali.
Una risorsa di riferimento è utile solo se il suo perimetro, la sua versione, le sue ipotesi, la sua provenienza e le sue condizioni d’uso sono mantenuti.Metodi, dati, curve e riferimenti devono poter essere collegati a una decisione precisa. Il lettore deve distinguere valore osservato, stima, simulazione e giudizio editoriale.
Osservazione o risorsa identificata da fonte, popolazione, unità, periodo, versione e diritti d’uso.
Indicare data di raccolta, attualità rilevante per la decisione e cadenza di revisione; una data recente non corregge una definizione inadeguata.
Confrontare distribuzioni e metodi su un perimetro omogeneo; non trattare mai un benchmark esterno come obiettivo locale automatico.
Pubblicare dimensione del campione, dispersione, esclusioni, trasformazioni, bias di selezione e limiti di riproducibilità.
Una risorsa entra in una decisione solo se provenienza, applicabilità e trasformazioni possono essere verificate.
Punti di attenzione
Le distinzioni che impediscono una lettura errata.
Chi ha prodotto il dato, come, su quale popolazione e in quale data.
In quali settori, scale, orizzonti e unità la risorsa può essere usata.
Che cosa è cambiato, perché e quale risultato precedente ne può essere toccato.
Protocollo
Dall’inquadramento alla convalida.
Documentare fonte, metodo, periodo, grana, unità, licenza e limiti.
Verificare coerenza, valori estremi, riproducibilità e sensibilità.
Fornire un esempio d’uso, un controesempio e la decisione sostenuta.
Fissare responsabile, cadenza, registro delle modifiche e regola di archiviazione.
Un riferimento senza distribuzione induce una falsa precisione
Situazione. Un rendimento medio di 1,8 è pubblicato a partire da 40 campagne, con mediana 1,1 e intervallo interquartile 0,6–2,0.
Calcolo. La media è trainata verso l’alto da poche campagne estreme; non rappresenta il risultato più frequente.
Decisione. La risorsa deve pubblicare distribuzione, popolazione, unità e metodo prima di ogni uso comparativo.
Revisione critica
Cinque domande da risolvere prima di presentare una raccomandazione.
- L’unità è azionabile?
Verificare che corrisponda al livello al quale una decisione può essere eseguita e monitorata. Una media più ampia può invertire la lettura nascondendo segmenti, canali o periodi in perdita.
- L’orizzonte copre il meccanismo?
Ricalcolare la conclusione su una finestra breve e su una lunga. Costi immediati, fidelizzazione, saturazione ed effetti differiti non si materializzano nello stesso momento.
- Il comparatore rappresenta davvero l’assenza di azione?
Spiegare che cosa sarebbe accaduto senza la decisione. Una tendenza storica o un’attribuzione di contatti non basta se selezione, stagionalità o cambiamenti simultanei restano attivi.
- Quale ipotesi fa ribaltare la scelta?
Individuare il parametro che cambia la classifica, pubblicare il suo intervallo plausibile e mostrare lo scenario prudente. Una raccomandazione senza sensibilità nasconde il suo rischio principale.
- Chi ferma o rivede la decisione?
Indicare il responsabile, il segnale osservato, la soglia e la data di revisione. Senza regola di arresto, un pilota favorevole diventa facilmente un impegno permanente mai rivalutato.
Condizioni di accettazione
Ciò che deve essere vero prima di agire.
- Nessun valore senza fonte, periodo, unità e popolazione.
- Nessun metodo senza ipotesi di identificazione e controindicazioni.
- Nessun aggiornamento silenzioso di una risorsa usata per decidere.
Limiti
Ciò che l’analisi non dimostra.
- Un riferimento settoriale non è un obiettivo normativo.
- Un dato pubblico può essere documentato e inadatto a una decisione locale.
- L’attualità non compensa una definizione sbagliata.
Riferimenti
Lavori utilizzati per inquadrare il metodo.
- Wilkinson, M. D. et al. (2016), « The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management », Scientific Data.
- Peng, R. D. (2011), « Reproducible Research in Computational Science », Science.
Questioni da risolvere
Scegliete la vostra
prossima decisione.
Partite dall’incertezza che può cambiare di più la scelta: domanda, margine, canale, misurazione, capacità o rischio.
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Confrontare esperimento, quasi-esperimento, MMM, attribuzione, indagine e modello di scelta secondo domanda, estimando, bias, granularità e orizzonte.
Confrontare lineare, esponenziale, Hill e spline monotona per supporto, saturazione, pendenza marginale, incertezza e uso decisionale.
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