ਸਮੇਂ, ਗੁੰਝਲਤਾ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਸਾਨੂੰ ਕਿਸ ਢੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਦੇ ਹਰ ਇੱਕ ਦਿਨ ਦੌਰਾਨ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਣੇ ਹਨ. ਤੁਸੀਂ ਨਾਸ਼ਤੇ ਲਈ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਾਤ ਦੇ ਖਾਣੇ ਲਈ ਕਿਸੇ ਦੋਸਤ ਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਸਮਾਂ ਮਿਲੇਗਾ? ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਕਾਲਜ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਬੱਚੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ?
ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਫੈਸਿਲਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੱਕਾ ਉਲਟਾਉਣ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕਿਸਮਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਮਿਲੇ.
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰਣਨੀਤੀ ਜਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਲੜੀ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਬਹੁਤੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਨਾਬਾਲਗ ਫੈਸਲੇ ਜੋ ਅਸੀਂ ਹਰ ਦਿਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਸਿੱਕਾ ਫਲਾਪ ਕਰਨਾ ਅਜਿਹਾ ਭਿਆਨਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ. ਕੁਝ ਜਟਿਲ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਸਿੱਟੇ ਤੇ ਆਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ, ਖੋਜ, ਯਤਨ ਅਤੇ ਮਾਨਸਿਕ ਊਰਜਾ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ.
ਤਾਂ ਫਿਰ ਇਹ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ? ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ
ਸਿੰਗਲ-ਫੀਚਰ ਮਾਡਲ
ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਇਕੱਲੇ ਇਕੱਲੇ ਫੀਚਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਭਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਬਣ ਖਰੀਦ ਰਹੇ ਹੋ. ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਸੁਪਰ ਸਟੋਰ ਵਿਚ ਵਿਭਿੰਨ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਸਾਮ੍ਹਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਨੂੰ ਕੀਮਤ ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਾਬਣ ਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਕਰਦੇ ਹੋ. ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਗੰਧ, ਬ੍ਰਾਂਡ, ਵੱਕਾਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਹੈ.
ਸਿੰਗਲ ਫੀਚਰ ਵਿਧੀ ਉਹਨਾਂ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਫੈਸਲੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੇਂ ਲਈ ਦਬਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਵਧੀਆ ਰਣਨੀਤੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ.
Additive ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲ
ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਹਰ ਚੋਣ ਦਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ.
ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਹੈ.
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕੈਮਰਾ ਖਰੀਦਣ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ. ਤੁਸੀਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੈਮਰੇ ਕੋਲ ਹੋਣ, ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ -5 ਤੋਂ +5 ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਹਰ ਸੰਭਵ ਵਿਕਲਪ ਨੂੰ ਰੇਟ ਕਰੋ ਕੈਮਰੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਫਾਇਦੇ ਹਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇਸ ਫੈਕਟਰ ਲਈ +5 ਦਾ ਦਰਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਵੱਡੀ ਕਮਜੋਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇਸ ਕਾਰਕ ਲਈ -5 ਰੇਟਿੰਗ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਚੋਣ ਉੱਚਤਮ ਰੇਟਿੰਗ ਹੈ.
ਐਡੀਟਿਵ ਫੀਚਰ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਕਾਫੀ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੇਂ ਲਈ ਦਬਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਵਧੀਆ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ.
ਪਹਿਲੂ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਖਾਤਮਾ
ਪੱਖ ਮਾਡਲ ਦੇ ਖਾਤਮੇ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ 1 9 72 ਵਿਚ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀ ਐਮੋਸ ਟਵਰਸਕੀ ਨੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਸੀ. ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਵਿਚ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਇਕ ਚੋਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਵਿਚ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ ਉਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿਚ ਇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਇਕ ਆਈਟਮ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸੂਚੀ ਦੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਤੋਂ ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ. ਸੰਭਾਵੀ ਚੋਣਾਂ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸੂਚੀ ਛੋਟੀ ਅਤੇ ਛੋਟੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੂਚੀ ਤੋਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਅੰਤ ਨੂੰ ਕੇਵਲ ਇਕ ਬਦਲ ਤੇ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਦੇ.
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਪੈਰਾਂ ਵਿਚ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨੇ
ਪਿਛਲੀਆਂ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੇ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਫੈਸਲੇ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਖਾਸ ਜੋਖਮ, ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਜਾਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ? ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਾਸ ਲਈ ਦੇਰ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹੋ. ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੇਂ ਸਮੇਂ ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗਤੀ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਗੱਡੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਾਲੀ ਟਿਕਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ? ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਪੌਟ ਕਵਿਜ਼ ਲਾਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੀਡ ਲਿਮਿਟ, ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਤੇ ਡੌਕ ਅੰਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਤੈ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਸੰਭਾਵਤਤਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਤੁਹਾਡੀ ਨਿਯੁਕਤੀ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ਗੀ ਵਾਲੀ ਟਿਕਟ ਮਿਲੇਗੀ.
ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਲੋਕ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਉਪਲਬਧ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਨਿਧਤਾ ਪੂਰਵਕ ਅਨੁਮਾਨ ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਇੱਕ ਸ਼ਾਸਨ-ਦਾ-ਅੰਗੂਠਾ ਮਾਨਸਿਕ ਸ਼ਾਰਟ-ਕੱਟ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਫ਼ੈਸਲੇ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਜਲਦੀ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
- ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ : ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੁੱਝ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕਿੰਨੀ ਕੁ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰ ਰਹੀਆਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਕਿੰਨੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਯਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਤੀ ਸੀਮਾ ਤੇ ਗੱਡੀ ਚਲਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਟਿਕਟ ਲੈਣ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਸੋਚੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਸਮੇਂ ਦੇਖ ਚੁੱਕੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਪੁਲਿਸ ਅਫ਼ਸਰ ਨੇ ਹਾਈਵੇਅ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਰਗ ਤੇ ਖਿੱਚ ਲਿਆ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਦਾਹਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੋਚ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਅਤੇ ਇਕ ਮੌਕਾ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਨੁਮਾਨ ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਰਣਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਰੂਟ ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਮਿਸਾਲਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਖੇਡਣਾ ਅਤੇ ਸੁਝਾਈ ਗਈ ਸਪੀਡ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.
- ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ : ਇਸ ਮਾਨਸਿਕ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਘਟਨਾ ਜਾਂ ਵਿਹਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਕਲਾਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗਤੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਆਪਣੀ ਤੁਲਨਾ ਆਪਣੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਟਿਕਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਾਪਰਵਾਹਿਤ ਨੌਜਵਾਨਾਂ ਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗਰਮ-ਰੈਡ ਕਾਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਨੌਜਵਾਨ ਵਪਾਰਕ ਔਰਤ ਹੋ ਜੋ ਸੇਡਾਨ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਾਲੀ ਟਿਕਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੈ.
ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੋਵੇਂ ਸਧਾਰਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਡੇ ਉਪਲੱਬਧ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਚੋਣ ਕਰਨ) ਜਾਂ ਕੰਪਲੈਕਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਵਿਵਸਥਤ ਰੂਪ ਤੋਂ ਵੱਖ ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਰਣਨੀਤੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਅਸ਼ਾਂਚਤਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
> ਸਰੋਤ:
> ਹੋਕਨੇਬਰੀ, ਡੀਐਚ ਅਤੇ ਹੋਕਨੇਬਰੀ, ਐਸਈ (2006) ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਨਿਊਯਾਰਕ: ਵਲਥ ਪਬਲੀਸ਼ਰ
> ਟੀਵਰਸਕ, ਏ. (1972). ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋਣਾ: ਪਸੰਦ ਦਾ ਇੱਕ ਥਿਊਰੀ. ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਰਿਵਿਊ, 80, 281-299
> ਟੀਵਰਸਕਈ, ਏ., ਅਤੇ ਕਾਹਨੀਮਨ, ਡੀ. (1982). ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਤਹਿਤ ਫ਼ੈਸਲਾ: ਹਿਊਰਿਸਟਸ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਡੈਨੀਅਲ ਕਾਹਨੀਮੈਨ, ਪਾਲ ਸਲੋਵਿਕ, ਅਤੇ ਐਮੋਸ ਟਵਰਸਾਕੀ (ਐੱਡ.) ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਤਹਿਤ ਫ਼ੈਸਲਾ: ਹਿਊਰਿਸਟਸ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨਿਊਯਾਰਕ: ਕੈਮਬ੍ਰਿਜ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਪ੍ਰੈਸ