Принятие решений в неопределенности стр.26

Тенденция расценивать некоторые двоичные последовательности как более случайные, чем другие, имела драматические последствия для эксперимента на радио Зенит3, в котором аудитории было предложено предположить значения пяти двоичных символов, которые были “телепатированы” им группой радиовещания. Анализ более чем миллиона ответов (Goodfellow, 1938) показал, что число выборов для некоторых последовательностей значительно превышало их вероятность, а для других было существенно занижено, причем оно в значительной степени зависело от очевидной случайности входящих («телепатированных») последовательностей. Значение этих результатов для ESP исследований является очевидным.

Последовательности, кажутся случайными, когда словесное описание наиболее длинное. Вообразите, что Вы диктуете длинную последовательность двоичных символов, например, орлов и решек. Вы будете, несомненно, использовать сокращенные выражения типа «четыре решки» или «Орел-Решка три раза подряд». Последовательность с большим количеством повторяющихся подряд символов, позволяет использовать сокращения пер вого типа. Структура таких отрезков, похожих на случайные, минимизирует полезность таких сокращений, и, следовательно, не поддается экономичным описаниям. Очевидная случайность, поэтому, является разновидностью сложности структуры. Детерминанты сложности структуры, такие как кодируемость (Garner 1970; Glanzer & Dark, 1963; Vitz и Todd, 1969) также принимают вид очевидной случайности.

Распределение выборок

Мы предположили, что испытуемые оценивают вероятность события таким образом, чтобы более репрезентативным событиям приписывать более высокие вероятности, а одинаково репрезентативным событиям - равные вероятности. В этом параграфе мы исследуем значение этой гипотезы для изучения субъективных распределений выборок, то есть, вероятность того, что испытуемые возьмут выборки данного размера из указанной совокупности.

Когда выборка описана в терминах единичной статистики, например, пропорции или среднего, то степень, в которой она репрезентативна совокупности, определяется подобием этой статистики соответствующему параметру совокупности. Так как размер выборки не отражает никакой специфической особенности исходной совокупности, он не ассоциируется с репрезентативностью. Таким образом, событие, в котором обнаруживается больше чем 600 мальчиков в выборке из 1. ООО младенцев, например, столь же репрезентативно, как обнаружение больше чем 60 мальчиков в выборке из 100 младенцев. Поэтому, два эти события, были бы оценены как равновероятные, хотя последнее, на самом деле, значительно более вероятно. Точно так же согласно данному анализу, субъективная вероятность того, что средний рост в выборке людей — между 6 футами 0 дюймами и 6 футов 2 дюймами будет независима от размера выборки.

Чтобы проверять эти прогнозы, девять различных групп испытуемых воспроизвели субъективные распределения выборок для трех размеров выборки (N = 10,100,1. 000) и для каждой из следующих трех совокупностей.

Распределение полов. (Биномиальное, р = 0.50) Испытуемым сказали, что каждый день рождается приблизительно N младенцев в определенном регионе. Для N = 1. 000, например, вопрос, звучал так:

Каков процент дней, в которые число мальчиков среди 1.000 младенцев будет следующим:

До 50 мальчиков от 50 до 150 мальчиков от 150 до 250 мальчиков

От 850 до 950 мальчиков Больше чем 950 мальчиков Обратите внимание, что эти категории у яитывают все возможности, так что сумма процентов в Ваших ответах должна составить в целом приблизительно 100%.


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