Принятие решений в неопределенности стр.207

Наконец, Пикхарт и Воллейс (1974) изучали влияние увеличивающегося знания на калибровку в контексте игры моделирования производства PROSIM. Тридцать два аспиранта произвели 51 оценку в течение смоделированных 17 “дней” планирования производства. Каждая оценка касалась события, которое произойдет через 1, 2 или 3 “дня”. Чем ближе время оценивания ко времени события, тем больше испытуемый знал о событии. Самонадеянность уменьшилась с увеличением информации: оказалось 32% неожиданностей с 3-дневными задержками, 24% с 2-дневными задержками, и 7% с 1-дневными задержками. Улучшения не наблюдалось в течение

17 “дней” стимуляции.

Т.А. Браун (1973) попросил 31 испытуемого оценить семь квантилей (0.01, 0.10, 0.30, 0.50, 0.70, 0.90, 0.99) для 14 неопределенных величин. Результаты, показанные в табл.1, являются особенно обескураживающи ми, потому что каждый вопрос сопровождался обширными историческими данными (например, для вопроса “На какой отметке будет находиться индекс потребительских цен в декабре 1970?” испытуемым предлагали индексы потребительских цен в течение каждого квартала между мартом 1962 и июнем 1970). Для 11 вопросов, независимо от того, дал ли испытуемый исторический минимум как квантиль 0.01 и исторический максимум как квантиль 0.99, у них не было неожиданностей вообще. Другие 3 вопроса показали строгое увеличение или строгое уменьшение историй, и истинная величина была близка к простому приближению исторической тенденции. Испытуемые, должно быть, сильно полагались на свои собственные ошибочные знания, чтобы дать распределения, настолько плотные, чтобы показать 42% случаев неожиданности.

Лихтенштейн и Фишхофф (1980b) выявили пять квантилей (0.01, 0.25,

0.5.0.75.0.99)    от 12 испытуемых на 77 неопределенных величинах, как до, так и после того, как испытуемые получили обширное обучение калибровке на дискретных двух-альтернативных вопросах. Как показано в Таблице

1,    испытуемые не улучшили значимо калибровку по неопределенным величинам.

Другие методы

Сивер, фон Винтерфельдти Эдвардз (Se? ver, von Winterfeldt и Edwards, 1978) изучали влияние пяти различных способов ответа на калибровку. Две группы использовали метод одного квантиля, либо пяти квантилей (0.01, 0.25, 0.50, 0.75, 0.99), либо эквиваленты вероятности этих квантилей (1:99,1:3, 1:1, 3:1, 99:1). Три других группы отвечали вероятностями, шансами или заполняли протоколы шансов на одно-альтернативные вопросы, которые определяли некоторое значение неопределенной величины (например, “Какова вероятность того, что население Канады в 1973 превысило 25 миллионов?”). Пять таких установленных значений давались для каждой неопределенной величины, и, исходя из ответов, экспериментаторы оценивали межквартильные индексы и индексы неожиданности. Для каждого метода, семь из девяти студентов отвечали на 20 неопределенных величин. Как показано в Таблице 1, группы, дающие вероятностные ответы и ответы шансов, показали лучшие индексы неожиданности, чем испытуемые, использующие метод квантиля. Неясно, появляется ли это превосходство из-за информации, сообщенной значениями, которые выбрал экспериментатор. Способ ответа на протоколы шансов не функционировал должным образом.

Шефер и Борчердинг (Schaefer и Borcherding, 1973) попросили 22 студентов оценить 18 пропорций, сделанных группой, в каждом из четырех испытаний. Каждый испытуемый использовал два метода оценки: (а) метод квантиля (0.01, 0.125,0.25, 0.5,0.75,0.875,0.99), и (Ь) метод гипотетических выборок. В последнем методе, оценивающий задает размер, п, и число успехов, г, гипотетической выборки, которая лучше всего отражает знание экспертов неопределенной величины (то есть, я чувствую себя столь же уверенным относительно истинного значения пропорции, как я чувствовал бы себя, если бы я наблюдал выборку из п событий с г успехами). Большие значения п отражают большую уверенность относительно истинного значения пропорции. Отношение r/п отражает среднее значение функции плотности вероятности. Испытуемые испытывали большие трудности в этом методе, несмотря на инструкции, которые включили примеры бета распределений, лежащих в основе этого метода. После каждого испытания, испытуемым предлагали обширную обратную связь, с акцентом на их собственной калибровке и калибровке группы. Результаты первого и последнего испытания показаны в табл. 1. Улучшение было обнаружено для обоих методов. Результаты метода гипотетических выборок, в начале давал результаты хуже (50% неожиданностей и только 16 % в межквартильном диапазоне), а в конце лучше (6% неожиданностей и 48% в межквартильном диапазоне), чем метод квантиля.


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