Принятие решений в неопределенности стр.13

Чтобы противопоставлять эти две процедуры, группе тестируемых был предоставлен набор 24 количественных измерений (как, например, расстояние по воздуху от Нью-Дели до Пекина), которые оценивали или Х10 или Х90 для каждой задачи. Другая группа тестируемых получила средние оценки первой группы для каждой из этих 24 величин. Их попросили оценить шансы того, что каждая из данных величин превысила истинное значение соответствующей величины. В отсутствии какого-либо предубеждения вторая группа должна восстановить вероятность, указанную первой группой, то есть 9:1. Однако если равные шансы или заданная величина служат «привязкой», вероятность, указанная второй группой должна быть менее экстремальной, то есть ближе к 1:1. В действительности, средняя вероятность, указанная этой группой, во всех задачах, была 3:1. Когда суждения из этих двух групп были проверены, обнаружилось, что испытуемые в первой группе были слишком экстремальны в оценках в соответствии с более ранними исследованиями. События, вероятность которых, они определили как 0.10, фактически произошли в 24% случаев. Напротив, тестируемые во второй группе были слишком консервативны. События, вероятность которых, они определили как 0.34, фактически произошли в 26% случаев. Эти результаты иллюстрируют то, как степень правильности оценки зависит от процедуры оценки.

Обсуждение

В этой части книги рассматривались когнитивные стереотипы, которые возникают как результат уверенности в эвристиках оценивания. Эти стереотипы не характерны для эффектов мотивации, таких как принятие желаемого за действительное или искажения суждений из-за одобрения и порицания. Действительно, как уже сообщалось ранее, некоторые серьезные ошибки в оценивании происходили, несмотря на тот факт, что тестируемых поощряли за точность и вознаграждали за правильные ответы (Kahneman и Tversky, 1972b, 3; Tversky и Kahneman, 1973,11).

Уверенность в эвристиках и распространенность стереотипов свойственна не только обывателям. Опытные исследователи также склонны к тем же самым предубеждениям - когда они думают интуитивно. Например, тенденция предсказывать результат, который наиболее репрезентативен по отношению к данным, без достаточного внимания к априорной вероятности наступления такого результата, наблюдались в интуитивных суждениях людей, которые обладали обширными познаниями в статистике (Kahneman и Tversky, 1973,4; Tversky и Kahneman, 1971,2). Хотя те, кто имеют познания в статистике и избегают элементарных ошибок, как, например, ошибки игрока в казино, в интуитивных суждениях для более запутанных и менее понятных задач делают подобные ошибки.

Не удивительно, что полезные разновидности эвристики, такие как репрезентативность и доступность сохраняются, даже при том, что они иногда ведут к ошибкам в прогнозах или оценках. Что возможно и является удивительным, так это неспособность людей вывести из длительного жизненного опыта такие фундаментальные статистические правила как регресс к среднему или эффект размера выборки при анализе изменчивости внутри выборки. Хотя все мы в течение жизни встречаемся с многочисленными ситуациями, к которым эти правила могут быть применимы, очень немногие самостоятельно открывают принципы отбора выборки и регресса на своем опыте. Статистические принципы не познаются на основе каждодневного опыта, потому что соответствующие примеры не закодированы нужным образом. Например, люди не обнаруживают, что средняя длина слова в строках следующих друг за другом в тексте, отличается больше чем на следующих друг за другом страницах, потому что они просто не обращают внимания на среднюю длину слова в отдельных строках или страницах. Таким образом, люди не изучают отношение между размером выборки и изменчивостью внутри выборки, хотя данных для такого вывода предостаточно.


⇐ назад к прежней странице | | перейти на следующую страницу ⇒