Man anvender ovenstående viden og færdighed til at spore den virkelige grund til den positive eller den ikke optimale situation. Dette kaldes et ”Why”.

Why = den grundlæggende outness, man finder, som vil føre til en genopretning af statistikker.

Forkert Why = den ukorrekt udpegede outness, som, når den anvendes, ikke leder til en genopretning.

En ren forklaring = et ”Why”, der angives som værende Why’et, uden at det åbner døren for nogen genopretning.

Eksempel: En ren forklaring: ”Statistikkerne gik ned på grund af regnvejr den uge.” Og hvad så? Lukker vi så nu for regnen? En anden ren forklaring: ”Medarbejderstaben var overvældet den uge.” En ordre, der lyder: ”Lad være med at overvælde staben” ville være den mulige ”løsning” for nogle ledere. MEN STATISTIKKERNE VILLE IKKE RETTE SIG OP AF DET.

Det virkelige Why ville, når det blev fundet og rettet, lede direkte tilbage til forbedrede statistikker.

Et forkert Why, der bliver korrigeret, ville undertrykke statistikkerne yderligere.

En ren forklaring udretter overhovedet intet og nedgangen fortsætter.

Her er en situation, sådan som den bliver fulgt op:

Statistikkerne i et område var nede. Undersøgelse afslørede, at der havde været sygdom to uger før. Rapporten kom ind: ”Statistikkerne var nede, fordi folk var syge.” Dette var en ren forklaring. Meget reasonable. Men det løste intet. Hvad gør vi nu? Måske accepterer vi dette som det korrekte Why og udsteder en ordre: ”Alt personale i det område skal undersøges af en læge, og usunde medarbejdere vil ikke blive godtaget. De, der er syge, vil blive fyret.” Eftersom det er en korrektion i forhold til et forkert Why, vil statistikkerne virkelig styrtdykke. Så det er ikke det. Hvis vi ser nærmere på det, finder vi det virkelige Why. På stedet findes en chef, som giver ordrer til de forkerte personer, som, når de så bliver udført, påvirker deres egen statistik negativt. Vi omorganiserer stedet, uddanner chefen, og vi får statistikkerne på ret kurs igen og endog til at stige.

Det korrekte Why førte til en genopretning af statistikken. Her er et andet eksempel. Statistikkerne var nede på en skole. En undersøgelse kommer ud med en ren forklaring: ”Alle eleverne brugte tiden på idræt.” Så bestyrelsen siger: ”Ingen idræt!” Statistikkerne går ned igen. En ny undersøgelse kommer frem til et forkert Why: ”Eleverne bliver undervist forkert.” Ledelsen fyrer rektoren. Nu går statistikkerne virkelig nedad. Der bliver foretaget en yderligere, mere kompetent undersøgelse. Det kommer frem, at der var 140 elever og kun skolelederen og én lærer! Og rektor havde andre pligter! Vi får rektoren tilbage på jobbet og ansætter to lærere mere, så der er tre. Statistikker stiger. Fordi vi fandt det korrekte Why.

Ledelsens og organisationens katastrofer og succeser kan alle forklares ud fra disse tre typer af Why. En vilkårlighed, en forkert ordre eller et forkert datum, som en del af situationen, er sandsynligvis blot et forkert Why, der er fastholdt af en regel. Og er det måden, den er holdt på plads på, vil den få stedet til at bryde sammen.

Man skal virkelig forstå logik for at få fat i det korrekte Why, og man skal virkelig være på tæerne for ikke at bruge og korrigere et forkert Why.

Når der opstår inflation, er de finanspolitiske stramninger og love inden for bankvæsnet på verdensplan sandsynligvis bare én lang perlerække af forkerte Whys. Værdien af pengene og deres anvendelighed for borgerne forringes i en sådan grad, at der kan blive opbygget en hel ideologi (sådan som det skete i Sparta, da Lykurgos (en græsk lovgiver) for at befri Sparta for alvorlige pengeproblemer opfandt jernpenge, som ingen kunne løfte), der fuldstændigt slår penge af banen og sætter intet andet end nonsens i deres sted.

Organisatoriske besværligheder bliver stærkt forværret ved at bruge rene forklaringer (som ikke fører til nogen afhjælpning) eller forkerte Whys (som yderligere får statistikkerne til at falde). Organisatoriske opblomstringer kommer af at finde det virkelige Why og korrigere.

Prøven på, om det er det virkelige Why, er: ”Når der er blevet korrigeret, kommer statistikkerne sig så?” Hvis de gør det, så var det. Enhver anden ordre beregnet til at forbedre situationen, men baseret på et forkert Why, bør hurtigst muligt annulleres.