Принятие решений в неопределенности стр.43

Предшествующий анализ показывает, что факторы, которые увеличивают достоверность, например, упорядоченность и экстремальность, часто отрицательно коррелированны с точностью прогнозов. Таким образом, люди склонны быть слишком уверенными в ошибочных суждениях, явление, которое можно назвать иллюзией валидности. Подобно прочим ошибкам восприятия и суждения, иллюзия валидности часто сохраняется даже тогда, когда признан ее иллюзорный характер. Интервьюируя кандидата, например, многие из нас испытывают большую уверенность по поводу прогноза его будущей деятельности, несмотря на знание о том, что интервью часто бывают ошибочными.

Представления относительно регресса

Последствия регресса окружают нас повсюду. В жизни у самых выдающихся отцов бывают посредственные сыновья, у замечательных жен заурядные мужья, неадаптированные имеют тенденцию приспосабливаться, а от счастливчиков, в конечном счете, удача отворачивается. Несмотря на эти факторы, люди не приобретают надлежащее понятие регресса. Во-первых, они не ожидают проявления регресса во многих ситуациях, где он должен произойти. Во-вторых, что подтвердит любой преподаватель статистики, чрезвычайно трудно приобрести надлежащее понятие регресса. В-третьих, когда люди наблюдают регресс, они обычно изобретают для этого явления ложные динамические объяснения.

Что же делает понятие регресса противоречащим интуиции, который трудно приобрести и применить? Мы утверждаем, что главный источник трудностей - то, что эффекты регресса обычно нарушают интуицию, которая говорит нам, что спрогнозированный исход должен быть максимально репрезентативен по отношению к исходной информации.4

Чтобы проиллюстрировать постоянство нерегрессивной интуиции, несмотря на то, что она подчиняется статистике, мы представили следующую проблему нашей выборке аспирантов, специализирующихся в психологии:

Проблема тестирования. Человек, выбранный наугад, обладает коэффициентом интеллекта, равным 140. Предположим, что коэффициент интеллекта представляет собой сумму “истинного” количества очков и случайную ошибку измерения.

Пожалуйста, назовите верхние и нижние пределы достоверности 95% для истинного коэффициента интеллекта этого человека. То есть назовите такой верхний предел, при котором Вы уверенны на 95%, что истинный коэффициент интеллекта, фактически, ниже, чем эта цифра, и такой низший предел, что Вы уверенны на 95%, что истинный коэффициент интеллекта фактически выше.

В этой задаче, испытуемых попросили считать наблюдаемый коэффициент интеллекта суммой “истинного” показателя интеллекта и компонента ошибки. Так как наблюдаемый уровень интеллекта значительно выше среднего, более вероятно, что компонент ошибки положителен и что этот человек на последующих тестах получит более низкий результат. Большинство испытуемых (73 из 108), однако, установили интервалы достоверности симметрично относительно 140, не показав никакого ожидания регресса. Из оставшихся 35 испытуемых, 24 задали интервалы регрессивной достоверности, all задали контррегрессивные интервалы. Таким образом, большинство испытуемых проигнорировало влияние ненадежности исходных данных и прогнозировало так, как будто величина 140 была истинным показателем интеллекта. В этой части книги неоднократно обращается внимание на тенденцию предсказывать безошибочность исходной информации.

Возникновение регресса также иногда признается, либо потому что мы обнаруживаем эффект регресса в наших собственных наблюдениях, либо потому что нам явно говорят, что регресс произошел. Когда эффект регресса обнаружен, он обычно рассматривается как систематическое изменение, которое требует независимого объяснения. Действительно, в социальных науках предлагалось много ложных объяснений эффектов регресса5. Использовались динамические принципы, чтобы объяснить, почему бизнес, одно время очень успешный, имеет тенденцию к ухудшению впоследствии, и почему обучение интерпретации выражений лица полезно для тех учащихся, которые показали плохие результаты на предварительных экзаменах, и вредно для тех, кто показал самые хорошие результаты. Некоторые из этих объяснений не были бы предложены, если бы их авторы поняли, что если даны две переменные равной изменчивости, следующие два утверждения логически эквивалентны: (a) Y регрессивен относительно X; (б) корреляция между Y и X - меньше единицы. Поэтому объяснение регресса является равносильным объяснению того, почему корреляция меньше единицы.


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