为什么scrum扑克默认使用费波那希序列

作为一名敏捷教练，我经常被问到这样一个问题：“为什么 Scrum 扑克默认使用斐波那契序列？”

为了深入理解这个问题，让我们首先了解 Scrum 扑克是什么以及斐波那契序列如何融入其中。

Scrum 扑克

Scrum 扑克是一种游戏化的估算技术，用于评估用户故事或任务的复杂性或工作量。参与者收到一副卡片，上面印有斐波那契序列中的数字：1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144。

斐波那契序列

斐波那契序列是一个数字序列，序列中的每个数字都是前两个数字之和。它以以下方式开始：0、1、1、2、3、5、8、13、21、34，依此类推。值得注意的是，斐波那契序列中的数字不是线性的，而是呈指数增长的。

为什么 Scrum 扑克使用斐波那契序列？

现在，我们可以讨论为什么 Scrum 扑克默认使用斐波那契序列。有几个关键因素促成了这一决定：

1. 非线性增长：

斐波那契序列的非线性增长使其非常适合估计复杂性或工作量，因为软件开发任务的复杂性往往呈指数增长。例如，一个简单的任务可能需要 1 小时的工作量，而一个复杂的任务可能需要 34 小时的工作量。斐波那契序列允许估算员准确地表示这种差异。

2. 宽容范围：

斐波那契序列的跳跃步长较大，这为估算提供了更大的容忍度。例如，在使用 1 小时至 10 小时线性序列的情况下，很难区分两个 5 小时的任务，但在斐波那契序列中，可以使用 5 和 8 来表示差异。

3. 相对估计：

Scrum 扑克强调相对估计，即任务的复杂性或工作量相对于其他任务。斐波那契序列鼓励估算员专注于任务之间的相对大小，而不是试图提供绝对的时间估计。

4. 减少偏见：

斐波那契序列的预定义数字有助于减少锚定偏见，这是估算者被前一个估算或自己的偏见所影响的倾向。使用预定义的序列强制估算员基于任务本身进行估算，而不是基于先前的估计。

5. 避免虚假精度：

在软件开发中，准确地估计任务的时间是不可行的。斐波那契序列通过提供宽容的估计范围来承认这一点。它有助于团队专注于相对大小而不是试图提供精确的时间表，从而减少了虚假精度的风险。

结论

总而言之，Scrum 扑克使用斐波那契序列是因为它非线性增长、宽容范围、促进相对估计、减少偏见并避免虚假精度。通过采用斐波那契序列，Scrum 扑克为敏捷团队提供了一种有效且可靠的方式来估计任务的复杂性或工作量。它支持迭代式和增量式开发，并帮助团队在不牺牲速度和灵活性的情况下规划和执行工作。

作为一名 Scrum 爱好者，我经常使用 Scrum 扑克游戏来估算项目任务的复杂度。我注意到，Scrum 扑克默认使用费波那希序列，这让我不禁思考：为什么不使用其他数字序列，比如算术序列或几何序列呢？

经过一番研究，我发现了几个原因，解释了为什么费波那希序列成为 Scrum 扑克的不二之选。

1. 非线性任务复杂度

Scrum 扑克旨在估算任务的相对复杂度，而不是绝对时间成本。费波那希序列以其非线性性质而著称，这与任务复杂度这一概念非常契合。

当任务的复杂度增加时，增加所需的工作量也会增加。然而，这种增加并不是线性的，而是呈现出指数级增长。费波那希序列的非线性正好反映了这种复杂的增长模式。

2. 宽松的范围

费波那希序列提供了宽松的范围，允许估算员在任务复杂度的不确定性中灵活地进行操作。序列中的数字之间有相当大的差距，让估算员可以粗略地估计，而无需陷入细节。

这种宽松的范围允许团队专注于任务的相对顺序关系，而不是陷入对绝对工作量的争论。

3. 启发式思维

费波那希序列是一种启发式工具，可帮助估算员直观地比较任务。当估算员使用费波那希序列时，他们会立即进行比较，例如将 5 分的任务视为两个 2 分的任务或 1 个 8 分任务的一半。

这种启发式思维简化了估算过程，让团队能够快速准确地达成共识。

4. 避免锚定偏差

锚定偏差是一种认知偏差，当人们过度依赖初始信息时会出现。在 Scrum 扑克游戏中，如果不使用费波那希序列，估算员可能会锚定于之前估算的任务。

费波那希序列强制估算员从头开始考虑每个任务，防止他们受到先前估计的影响。

5. 减少平均值偏差

平均值偏差是一种统计现象，其中个体估计的平均值与实际工作量之间存在偏差。费波那希序列的非线性性质有助于减少这种偏差。

当使用费波那希序列时，估算员往往会对较大任务进行过度估算，而对较小任务进行欠估算。然而，这些偏差在平均值上相互抵消，从而产生更准确的总体估算。

结论

总而言之，Scrum 扑克使用费波那希序列的原因在于它能够有效处理任务复杂度的非线性性质，提供宽松的范围，促进启发式思维，避免锚定偏差和减少平均值偏差。通过使用费波那希序列，Scrum 团队能够自信地估算任务，从而改进计划、跟踪和管理项目。

作为一名资深敏捷教练，我经常被问及这样一个问题：“为什么 Scrum 扑克默认使用费波那奇序列？”以下是我对这个问题的深入见解，希望能够帮助你理解其背后的原因。

1. 估计的不确定性

软件开发是一个充满不确定性的领域。我们无法确切地知道某个任务将花费多长时间，只能进行估计。费波那奇序列非常适合处理这种不确定性，因为它提供了广泛的数字，可以表示从很小的任务到非常大的任务。

2. 认知范围

人类的大脑一次只能轻松处理 7 ± 2 个项目。费波那奇序列利用了这一认知范围，因为它提供了一组数字，这些数字足够少，可以让团队轻松进行估计，但又足够大，可以表示广泛的任务复杂度。

3. 非线性规模

费波那奇序列是非线性的，这意味着数字之间的差值会随着数字的增大而增大。这反映了现实世界中任务复杂度的非线性性质。一个耗时两小时的任务和一个耗时四小时的任务之间存在显着差异，而一个耗时十小时的任务和一个耗时十二小时的任务之间的差异则相对较小。

4. 识别大任务

通过使用费波那奇序列，团队可以轻松识别复杂的任务。例如，一个估计为 21 故事点的任务显然要比 一个估计为 13 故事点的任务复杂得多。这有助于团队对优先级排序和资源分配进行明智的决策。

5. 避免精度幻觉

使用费波那奇序列强制团队进行近似估计。这有助于避免精度幻觉，即低估不确定性并相信估计值非常准确的倾向。费波那奇序列提醒团队，估计是相对的，可能存在偏差。

6. 持续改进

通过使用费波那奇序列，团队可以随着时间的推移跟踪和改进其估计。通过回顾已完成的任务并将其估计值与实际完成时间进行比较，团队可以调整其估计策略以提高准确性。

7. 行业标准

费波那奇序列已成为 Scrum 社区中估计任务的默认标准。这确保了团队之间的沟通和比较的一致性。当每个人都使用相同的尺度时，就更容易理解和讨论估计值。

8. 简化的计算

费波那奇序列允许进行简单的加法和减法，这使得团队可以轻松地对任务进行估计和重新估计。例如，如果一个任务估计为 5 故事点，而另一个任务估计为 8 故事点，则组合任务的总估计值为 13 故事点。

9. 模糊性

费波那奇序列的模糊性允许团队避免陷入精确估计的陷阱。对于无法准确量化的任务，使用费波那奇数字可以提供近似值，同时承认估计的不确定性。

10. 心理影响

研究表明，费波那奇序列会对团队产生积极的心理影响。团队更有可能使用费波那奇序列做出果断的估计，因为他们知道这些估计是近似值，而不是精确值。这减少了对估计的犹豫和恐惧。

总之，Scrum 扑克默认使用费波那奇序列，因为它提供了以下好处：处理不确定性、认知范围、非线性规模、识别大任务、避免精度幻觉、持续改进、行业标准、简化计算、模糊性和积极的心理影响。