Принятие решений в неопределенности стр.48

В этом пункте предлагается интересное наблюдение, которое связывает описанное выше исследование и настоящее. В исследовании гистограмм, два вида упорядочения по вероятности сравнивались с упорядочением по подобию: (а) упорядочение двух выборок по признаку более или менее вероятных исходов некоторой совокупности, обозначенной Р (s/p); (b) упорядочение двух совокупностей в качестве более или менее вероятных источников некоторой выборки, обозначенной Р(р/s) (иногда называемое обратными вероятностями). Эти две задачи, привели к очень близким результатам, согласно которым они обе были сделаны очень похожим образом - действительно, в соответствии с гипотезой, что они были обе решены на основе репрезентативности (то есть, в данном случае, визуального подобия). Существует статистическая концепция, которая является аналогичной психологической концепции репрезентативности - концепции степени соответствия. Измерение степени соответствия типично используется в проверке гипотезы, когда неизвестна совокупность, породившая некоторую известную выборку, при отсутствии информации о предполагаемой вероятности. Таким образом, при оценке совокупностей, репрезентативность, кажется, более соответствует концепции степени соответствия между выборкой и совокупностью, чем концепции вероятности совокупности, условной для некоторой выборки, Р (p/s).

В исследовании распределения роста, однако, была предложена совокупность, которая являлась источником для выборок. Поэтому, испытуемым не приходилось оценивать ни обратные вероятности, ни степень соответ-

Рис. 3. Блок-схема, суммирующая признаки и последовательность, в которой они использовались для упорядочения выборок по вероятности.

(Источник: Бар-Хиллел, 1980b.)

ствия. Однако, интересно, смогут ли их оценки, так или иначе, быть перестроены в качестве интуитивной попытки оценить последнее.

Одно из возможных измерений степени соответствия между выборками из трех элементов и нормальным распределением - одно-выборочная, двусторонняя статистика Колмогорова-Смирнова (КС) (см., например, Siegel, 1956, стр. 47-52). Эта статистика интерпретируется так, что чем больше значение (максимальное расстояние между функциями распределения выборки и совокупности), тем менее вероятно, что эта выборка взята наугад из совокупности. В последних двух столбцах Таблицы 1 приведена статистика КС для каждой из исследуемых выборок. В 18 парах, распределение выборок по статистике КС согласовывалось с их распределением большинством испытуемых; в 3 парах статистика КС былавыровнена (в 1 из которых, строка 12, испытуемые также были фактически единодушны), а в 7 парах (отмеченных в Таблице 1 звездочками) распределения различны.

Это мало влияет на сравнение степени согласованности между распределением КС и распределением, произведенным испытуемыми, со степенью согласованности между нормативным распределением и распределением испытуемых (в последнем пришли к согласию в 13 из 28 стимулов), так как последние цифры - только побочные продукты отдельно взятых стимулов, которые не были наугад отобраны из всех возможных стимулов. Намного важнее рассмотреть, где модель иерархических особенностей отличается от модели “степени соответствия”. Случаи, где распределение КС было согласовано, а распределение испытуемых не было (строки 21,27, и в небольшой степени 12) могут быть приписаны значениям КС, вычисленным со стандартным отклонением в б см. Это привело к появлению выборки (181,169, 175) (выборка В, строка 17), которая имеет диапазон 12 см, при самом маленьком значении КС, когда “идеальный” (то есть, наиболее репрезентативный) диапазон в оценках испытуемых был несколько меньшим - от 8 до 10 см. Так как мы никак не можем, на основе имеющихся данных, установить стандартное отклонение субъективного распределения роста, становится непонятно, как поступить с этим несоответствием.


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