![يد الذكر بالقلم والكأس](/f/5ba55aaec7fd8c3ee407f298163a64e6.jpg)
رجل يكتب على قطعة من الورق
حقوق الصورة: master1305 / إستوك / جيتي إيماجيس
أشجار القرار عبارة عن رسوم بيانية تحاول عرض نطاق النتائج المحتملة والقرارات اللاحقة المتخذة بعد القرار الأولي. على سبيل المثال ، قد يكون قرارك الأصلي هو ما إذا كنت ستلتحق بالكلية ، وقد تحاول الشجرة ذلك أظهر مقدار الوقت الذي ستقضيه في القيام بأنشطة مختلفة وقدرتك على الكسب بناءً على قرار. هناك العديد من إيجابيات وسلبيات استخدام أشجار القرار.
النظر في النتائج
من أكثر الجوانب المفيدة لشجرة القرار أنها تجبرك على التفكير في أكبر عدد ممكن من النتائج المحتملة لقرار ما. قد يكون من الخطر اتخاذ قرارات سريعة دون مراعاة نطاق العواقب. يمكن أن تساعدك شجرة القرار في الموازنة بين العواقب المحتملة لقرار ما مقابل قرار آخر. في بعض الحالات ، يمكن أن يساعدك حتى في تقدير المكاسب المتوقعة للقرارات. على سبيل المثال ، إذا قمت بإنشاء تقديرات القيمة بالدولار لجميع النتائج والاحتمالات المرتبطة بكل نتيجة يمكنك استخدام هذه الأرقام لحساب القرار الأولي الذي سيؤدي إلى أكبر متوسط عائد مالي. توفر أشجار القرار إطارًا للنظر في احتمالية ومكافآت القرارات ، والتي يمكن أن تساعدك على تحليل قرار لاتخاذ القرار الأكثر استنارة قدر الإمكان.
فيديو اليوم
التوقعات
عيب استخدام أشجار القرار هو أن نتائج القرارات والقرارات اللاحقة والمكافآت قد تستند في المقام الأول إلى التوقعات. عندما يتم اتخاذ قرارات فعلية ، قد لا تكون المكافآت والقرارات الناتجة هي نفسها التي خططت لها. قد يكون من المستحيل التخطيط لجميع الحالات الطارئة التي يمكن أن تنشأ نتيجة للقرار. يمكن أن يؤدي هذا إلى شجرة قرارات غير واقعية يمكن أن توجهك نحو قرار خاطئ. أيضًا ، قد تؤدي الأحداث غير المتوقعة إلى تغيير القرارات وتغيير المكاسب في شجرة القرار. على سبيل المثال ، إذا كنت تتوقع أن يدفع والداك نصف تكاليف كليتك عندما تقرر الذهاب إلى المدرسة ، ولكن لاحقًا اكتشف أنه سيتعين عليك دفع جميع الرسوم الدراسية الخاصة بك ، فإن المكاسب المتوقعة ستكون مختلفة بشكل كبير عن واقع.
تعقيد
يسهل فهم أشجار القرار نسبيًا عندما يكون هناك القليل من القرارات والنتائج المضمنة في الشجرة. يمكن أن تكون الأشجار الكبيرة التي تتضمن عشرات من عقد القرار (الأماكن التي يتم فيها اتخاذ قرارات جديدة) معقدة وقد يكون لها قيمة محدودة. كلما زادت القرارات الموجودة في الشجرة ، كلما كانت النتائج المتوقعة أقل دقة. على سبيل المثال ، إذا اتخذت شجرة تحدد قرار الالتحاق بالكلية ، فمن المحتمل أنك لن تكون قادرًا على التنبؤ بدقة بالفرص أنك ستربح أكثر من 100000 دولار في عشر سنوات ، ولكن قد تكون قادرًا على تقدير قدرتك على الكسب بدقة بعد أن تخرج من كلية.