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意境：证假之弊
一、题目案例1话题解析：薪酬调查数据的准确性和正确应用
首先，我们先通过案例话题1“经常看到某些机构发布的薪酬调查数据，我不知道该不该相信”进行解析，并由此引入今天的主题。
1、机构发布的薪酬调查数据的准确性
薪酬调查一般有两种办法：
A、人工访谈；
B、大数据处理；
影响薪酬调查精度的要素有很多：地域、年龄、岗位、能级、对标企业、数据时效等。
对于某一对标企业薪酬调研，或特殊岗位（任职者数量很少时），适合人工访谈、调研法。
对于某一区域市场薪酬调研，或一般为通用岗位，适合大数据处理法。
现实案例中，因人工访谈的成本很大，很少有企业会选择这样的办法。多数场景中，将它用于补充验证的作用较大。（当然，也有用此办法争取预算的情形。）
而大数据处理，则需要有数据库的支持。此类办法，我们曾在《宽带薪酬》、《薪酬管理》等课业与日常分享中给大家分享过，其工具为：《分为数据模型》。仅需任意网聘平台账号即可操作。且精度亦是有保障的。
2、薪酬调查数据的正确应用
薪酬调查结果，是一个参考性数据集，只有在统筹体统中，才能真正发挥其作用。而“宽带薪酬”（特指岗位宽带薪酬），就是其完美的组合对象。
（岗位）“宽带薪酬”的多薪级、档级矩阵处理能力是极强的，一个标准的宽带薪酬体系，是完全可以将薪酬调查结果的精度提升数个能级。
因此，选择适合的处理工具，提高自身的认知水平，才是把控趋势与结果的唯一答案。
二、题目案例2话题解析：厂区安装摄像头有没有用
这一话题，并非是一个事件判定，而是立场判定问题。在事件判定场景中，仅有方法的适合度问题。在立场判定场景中，才有所谓的“对错”之分。
我来翻译一下两个场景下的问题描述：
A、事件判定场景：厂区安装摄像头对财物安全的作用有多大？性价比如何？有没有更佳的办法？
B、立场判定场景：
公司立场：公司是否应该在厂区安装摄像头，来降低财物安全风险？
员工立场：公司在厂区安装摄像头，会不会给我们带来不便？
问题改变之后，以上的问题，便均有了确定性的结论。
三、证假之弊
类似以上的情况，在我们的日常和职场中数不胜数。即便是通过以上的解析，我们是否仍然会感觉到一种模糊和不确定呢？
每个场景下，都会有对应的解决办法，但这些办法都具备很强条件性，即：参考系法则。
要解释清楚、并掌握其中的技巧并不容易。这次，我们尝试通过对意境中的三个本源方法论之一：证假的解析，看看是否能有更多的收获。至少可以从反面约束某种思维。（“验真”和“信心”的方法论过于抽象，有兴趣伙伴，可以私下找我，这里就不拓展了。）
绝数者，只能相信、认识、理解、接纳“自己眼睛看到的”、“自己耳朵看到的”和“自己认为正确的”人事物。
这便是：证假。
证假：假定、限定条件，以此作为自己实践的基础，并对实践结果验定感受。
证假，是西方实验科学中，常用的、常见的一种现象。西方科学的历史，即是一部证假的历史。多以理想、静态的假定条件，提出理论，再经实验，证其假，存其真。这亦是西方自称“激进保守主义”的原因。其去伪存真的过程，是一个不断精简条件，不断趋于静态，不断追求局部规律的过程。
证假之象，在我们平时的生活、工作中，也经常出现。
例如：在工作中，我们在考虑问题、选取方法时，经常会先假定“老板是否同意”、“部门领导是否接受”、“我是否认可、理解”等。
再如：在生活中，我们在决定事情、选择判断时，经常会先假定“是否对我有利”、“是否利大于弊”、“是否短期回报”等。
绝数者之所以会这样选择、实践，是因为如此做法，属常识、常态、利己、便捷。
证假，看似利己，实则害己害人。
之所以叫“证假”，是因为所证者必事与愿违。
狭证之下，必不长久。
自证之下，必定损众。
矫证之下，必失其法。
假证者，必处四格阴退十二境之中，急功近利、自以为是、权情互易、好慕虚荣、攀上鄙下、优己越人、茫而不觉、惑而不察、失而不知、疑人不善、疑事不顺、疑果不成。
证假者有七害：
尊上自轻：假定高位认可而事，必故步自封，有事无成，受轻贱。
急功近利：急功必难持久，近利必损众利，得不偿失。
自以为是：自是其名而失其名，自是其利而失其利，自是其尊而失其尊。
权情互易：以权易情者不得其心，以情易权者不得其命。
虚荣攀比：虚名者易失德，虚荣易失信，攀上者易失贞，鄙下者易失正，优己者易失廉，越人者易失重。
迷茫惑失：茫而不觉则迟，惑而不察则钝，失而不知则愚。
疑人使果：疑人不善则失助，疑事不顺则失机，疑果不成则失力。
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4楼 琴儿56
值得细读
10楼 芬马
打卡
9楼 294168656
8楼 feng0zi
统计数据来源、统计样本等等都会影响到最终结果
7楼 IoninyAppalia
像老师学习。
6楼 S_1343353111
老师这次打卡分享完全就事论事，点赞~
5楼 米粒00
研究的范围确实广
3楼 妮妮0000
2楼 孙武83369
请问老师正确的做法是什么呢？验真和信心吗？具体怎么做呢
1楼 大卡
本篇文章来自李继超老师的分享。大家可以点击老师头像订阅，也可以在评论区留言和老师多多交流哦~
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10楼 芬马
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8楼 feng0zi
统计数据来源、统计样本等等都会影响到最终结果
7楼 IoninyAppalia
像老师学习。
6楼 S_1343353111
老师这次打卡分享完全就事论事，点赞~
5楼 米粒00
研究的范围确实广
3楼 妮妮0000
打卡
2楼 孙武83369
请问老师正确的做法是什么呢？验真和信心吗？具体怎么做呢
1楼 大卡
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