原文摘要

解決問題時，有 3 個數字不能忽視：樣本數、平均數、變異數。在參考過去案例時，不能只看一個案例，因為單一樣本數難以反映真實情況，且也無法計算平均數。變異數顯示數據分散程度，變異數高代表不穩定，需花費更多心力解決問題。

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进一步信息揣测

• AIG法的实际应用盲点：AIG法（可能指问题识别工具）在实操中容易被简化使用，仅依赖单一数据（如最近一个案例）而忽略历史数据全貌，导致分析结果失真。
• 企业数据管理的隐性缺陷：即使公司声称记录开发时间，但实际数据可能分散或未被系统化分析（如May需临时查电脑），反映内部数据管理存在漏洞，影响决策准确性。
• 统计量的关键作用：行业专家私下强调的「3个统计量」（样本数、平均数、变异数）是深度分析问题的核心，但多数企业仅关注平均数，忽略变异性（如20个案例的时间波动），导致解决方案治标不治本。
• 持续改善文化（PCIT）的落地挑战：推行PCIT时，企业常误将「量化问题」等同于简单数据引用，而非全面统计验证，暴露对方法论理解的表面化。
• 咨询顾问的隐性价值：外部顾问能快速识别企业内部习以为常的盲点（如Ken的困惑），这类洞察通常需付费获取，且依赖顾问的实战经验。
• 开发时间优化的隐藏陷阱：缩短开发周期的目标设定可能缺乏历史变异分析（如某些产品天然需更长时间），盲目追求均值目标易引发后续执行风险。
• 中层管理的信息断层：副组长的模糊回答（“应该有记录”）暗示中层对数据掌握不扎实，反映企业信息传递机制存在层级壁垒。