Принятие решений в неопределенности стр.15

Резюме

Эта статья описывает три типа эвристики, которые используются при оценках в условиях неопределенности: (i) репрезентативность, которая обычно используется, когда людей просят оценить вероятность того, что объект А или случай принадлежит классу или процессу В; (ii) доступность событий или сценариев, которая часто используется, когда людей просят оценить частоту класса или правдоподобия отдельно взятого варианта развития событий; и (iii) корректировка или «привязка», которая обычно используется при количественном прогнозировании, когда доступна соответствующая величина. Эти эвристики высоко экономичны и обычно эффективны, но они приводят к систематическим ошибкам в прогнозе. Лучшее понимание этих эвристик и отклонений, к которым они приводят, могло внести вклад в оценку и принятие решений в условиях неопределенности.

Часть II Репрезентативность

2. Вера в закон малых чисел* Амос Тверски и Даниелъ Канеман

“Предположим, что Вы провели эксперимент с 20 испытуемыми, и получили значимый результат, который подтверждает Вашу теорию (г = 2.23, р < 0.05, «двустороннее»). Вы теперь имеете основание для проведения эксперимента с дополнительной группой из 10 испытуемых. Как Вы думаете, какова вероятность того, что результаты будут значимыми, если будет проводиться испытание с односторонним критерием, причем отдельно для этой группы? “

Если Вы считаете, что вероятность где-то около 0.85, Вы можете быть удовлетворены тем, что принадлежите к большинству. Действительно, это был среднестатистический ответ двух малых групп, которые любезно согласились ответить на анкету, распространенную на встрече Группы математической психологии в Американской Психологической Ассоциации.

С другой стороны, если Вы считаете, что вероятность около 0.48, Вы принадлежите к меньшинству. Только 9 из наших 84 респондентов дали ответы между 0.40и 0.60. Однако оказывается, что 0.48 — намного более обоснованная оценка, чем 0.851.

Очевидно, большинство психологов преувеличенно верят в вероятность успешного повтора полученных результатов. Вопросы, которых касается эта часть книги - это источники такой уверенности, и их последствия для проведения научного исследования. Наш тезис состоит в том, что люди обладают сильными предубеждениями относительно случайной выборки; что эти предубеждения ошибочны фундаментально; что эти предубеждения характерны как для простых испытуемых, так и для подготовленных ученых; и что ее применение в ходе научного исследования имеет неудачные последствия.

Мы представляем на обсуждение тезис о том, что люди рассматривают выборку отобранную случайным образом из совокупности как высоко репрезентативную, то есть подобную всей совокупности во всех существенных характеристиках. Следовательно, они ожидают, что любые две выборки, взятые из ограниченной совокупности, будут более подобны друг другу и совокупности, чем предполагает теория выборок, по крайней мере, для малых выборок.

Тенденция расценивать выборку как репрезентативную наблюдается в самых разнообразных ситуациях. Когда тестируемых просят создать случайную последовательность гипотетических подбрасываний монеты, например, они создают последовательности, где пропорция «орла» на любом коротком отрезке гораздо ближе к 0.50, чем предсказала бы теория вероятности (Tune, 1964). Таким образом, каждый отрезок полученной последовательности высоко репрезентативен по отношению к «справедливости» монеты. Подобные эффекты наблюдаются, когда тестируемые последовательно предсказывают события в созданном случайным образом ряде событий, как в экспериментах по изучению вероятности (Estes, 1964) или в других последовательных играх с шансами. Тестируемые действуют так, как будто, каждый отрезок случайной последовательности должен отражать правильную пропорцию: если последовательность отклонилась от пропорции во всей совокупности, ожидается корректирующее отклонение в другом направлении. Это получило название ошибки игрока казино.


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