Reprezentativitása - studopediya
Kérdések a valószínűsége néző emberek hajlamosak beleesni az alábbi: mi a valószínűsége, hogy az objektum tartozik az osztály B? Mi a valószínűsége annak, hogy a rendezvény - B vizsgálati folyamat? Mi a valószínűsége annak, hogy a folyamat vezet a B esemény Egy? Kérdések megválaszolásával, mint ezek az emberek igyekeznek támaszkodni heurisztikus reprezentativitás (tipikus): annak a valószínűsége, hogy értékelni, hogy milyen mértékben A reprezentatív képest a B, azaz, hogy milyen mértékben egy hasonló B. Például, ha egy nagyon reprezentatív viszonyítva B, a valószínűsége, hogy - eredmény B becsülik, mint magas. Másrészt, ha egy nem hasonlít B, a valószínűsége, hogy A - eredmény B értékelik alacsony.
Annak illusztrálására, hogy ítéletének reprezentativitás elképzelni olyan ember, akinek egykori szomszédja jóvá a következő: „Steve - félénk és tartózkodó, mindig kész segíteni, de kevés érdeklődést az emberek és a valós világban. Meek és rendezett, Steve körül keresnek a rend és szerkezet; Ő nagyon figyelmes a részletekre. " Hogyan értékeli a valószínűsége annak, hogy Steve fogja választani egy adott tevékenység a listából (például a mezőgazdasági termelő, az eladó, egy pilóta, egy könyvtáros vagy orvos)? Hogyan építsünk a szakma legnagyobb valószínűséggel legkevésbé? A reprezentativitás heurisztikus valószínűsége, például Steve - a könyvtáros, a becslések szerint ennek mértékét a reprezentativitás, azaz illeszkedik a sztereotípia a könyvtáros. Tanulmányok azt mutatják, hogy a szakma kiválasztott egyformán elve valószínűség és az elv hasonlósága [1]. Ez a megközelítés a valószínűségének értékelését súlyos hiba, mert a hasonlóság vagy reprezentációs nem veszi figyelembe több tényező is befolyásolja, valószínűségének értékelése.
Figyelmen kívül hagyva mintaméretekhez. Ahhoz, hogy megbecsüljük a valószínűsége, hogy egy adott eredmény egy mintában egy adott populáció általában alkalmazott heurisztikus ábrázolás, vagyis becslést valószínűsége eredményeként egy mintában (például, hogy az átlagos növekedés a véletlenszerű minta tíz férfi lesz 6 láb) a hasonlóság ezt az eredményt a megfelelő paraméter (azaz a átlagos növekedési minden férfi). A hasonlóság a statisztikát a mintában, és a lakosság nem függ a minta méretét. Ezért, ha a becsült valószínűsége képviselet, akkor a becsült valószínűsége a minta nem függ a minta méretét. Amikor a résztvevők értékeltük eloszlását az átlagos növekedés a minta különböző méretű, a eloszlása ugyanaz volt előkészített. Például, annak a valószínűsége, átlag feletti magassága 6 láb kapott ugyanazokat az értékeket minta 1000, 100 férfi és 10 [4]. Sőt, a résztvevők nem veszi figyelembe annak fontosságát, hogy a minta méretét, akkor is, ha ez megerősíti a nagyon megfogalmazása a probléma az. Tekintsük a következő példát.
két kórház városokban található. Egy nagy kórház mintegy 45 gyermek születik minden nap egy kis kórház minden nap születik mintegy 15 babák. Köztudott, hogy mintegy 50% -a az összes csecsemőknek - fiúk. Azonban a pontos arány változik napról napra.
Előfordul, hogy a fiúk több mint 50%, néha kevésbé.
Az év során minden kórház mondja a napon, amikor a fiúk született több mint 60% -a az összes újszülött. Egy kórház, az Ön véleménye szerint, ezekben a napokban több?
A nagy (21)
A kis (21)
Körülbelül ugyanebben az (azaz a különbség kisebb, mint 5%) (53)
Zárójelben lévő számok jelzik a hallgatók száma választó egy meghatározott választ.
A résztvevők többsége egyetértett abban, hogy a valószínűsége több mint 60% -át fiúk ugyanaz lesz a kis és a nagy kórházak. Valószínűleg azért, mert ezek az események leírása a ugyanazt a statisztikát, ezért egyaránt képviseli a lakosság körében. Azonban minták elmélet szerint: a nap, amikor a fiúk született több, mint 60%, várhatóan lényegesen nagyobb a kisebb kórházak, mint a nagy, mivel az eloszlás nagy mintákra lesz kevésbé valószínű, hogy eltérjenek a 50% -ot. Nyilvánvaló, hogy ez az alapvető koncepciója statisztika nem tartalmazza a készlet intuitív képességeit.
Hasonló figyelmen kívül hagyása a minta mérete érzékeli az értékelést az utólagos valószínűség, tehát annak a valószínűsége, hogy a vett minta egy adott populációban, és nem a másik. Tekintsük a következő példát.
Képzeljünk el egy teli edénybe golyó, amelyből # 8532; egy szín, és # 8531; - egyéb. Egy ember kihúzott 5 golyó talált 4 piros és egy fehér az edényből. Egy másik férfi volt 20 golyó és megszámoltuk 12 piros és 8 fehér. A kettő közül melyik fél lesz abban, hogy a hajó # 8532; piros golyó, és _ 531; - Fehér, nem pedig fordítva? Milyen esélyei nevezném egyes résztvevők?
Ebben a feladatot, hogy a jobb hátsó esély 8-1 minta 4: 1 és 16: 1 - 12 minta 8, azzal a megkötéssel, egyenlő előtt valószínűségeket. Azonban a legtöbb ember úgy gondolja, hogy az első minta egy erős bizonyítéka a hipotézist az uralkodó piros golyó a tartályban, mert az arány a piros golyó az első mintában nagyobb, mint a második. Ismét az intuitív döntések befolyásolják az arány a mintában, és nem befolyásolja a minta mérete, amely kulcsfontosságú szerepet játszik annak meghatározásában a tényleges hátulsó valószínűségek [5]. Ezen túlmenően, az intuitív értékelése hátsó esélye közel sem olyan extrém, mint a tényleges értékek. Alábecslése hatása a bizonyítékok folyamatosan megfigyelhető problémák ilyen típusú. [6] Ezt a jelenséget nevezik „konzervativizmus”.
Tévhitek az esélye. Az emberek azt várják, hogy az események sorozata, véletlenszerű folyamat eriruemyh gén egy lényeges eleme a folyamat, még akkor is, ha a szekvencia rövid. Például, dobott egy érme (fej vagy írás), a személy véleménye a végső szekvencia G-P-O-P-P-O, mint egy jóval valószínűbb, mint a sorozat O-O-O-P-P-P amely esik ritkán és több valószínű, mint a sorozat O-O-O-O-R-O, ami nem tükrözi egyformán valószínű eredmények pénzfeldobást [7]. Így az emberek elvárják, hogy az alapvető jellemzői a folyamat kerül bemutatásra nemcsak globálisan a teljes sorozat, hanem helyileg egyes részeinek. Tény, hogy a helyi képviselő-szekvencia rendszeresen eltér a várt valószínűsége: túl sok váltakozás, és túl kevés ismétlést. Egy másik következménye a hit a helyi képviselet - egy jól ismert szerencsejátékosok tévedése. Például, látva egy hosszú sorozat veszteséget a vörös a rulett asztal, a legtöbb ember úgy gondolja, hogy ez a fordulat a fekete, mint a veszteség fekete adhat egy reprezentatív szekvenciát, mint a másik piros. Annak az esélye, gyakran tekintik egy önszabályozó folyamat, amelyben az eltérést az egyik irányban okoz alakváltozás az ellenkező irányba - az egyensúly fenntartása. Tény, a deviáció nem „igazított”, hogy milyen mértékben a fejlesztési folyamatban; ők csak lelapul.
Tévhiteket esélyeit - a tétel, nem csak a tapasztalatlan emberek. Tanulmányok statisztikai megérzések tapasztalt kutatók, pszichológusok [8] kimutatta tartós tévhit, hogy lehet a „törvénye kisszámú” - szerinte, még a kis minta nagyon reprezentatív a lakosság. Válaszok kutatók tükrözik az elvárással, hogy az érvényességét a hipotézist a lakosság statisztikailag szignifikáns eredményt a minta bármilyen méretben. Mint kiderült, túl, a kutatók úgy vélik az eredmények kis minták és erősen túlbecsülte a reprodukálható eredmények. Az e tanulmány keretében vezetnek az ilyen torzulások mintákat megfelelő méretű és túl ambiciózus az eredmények értelmezése.
Figyelmen kívül hagyva a kiszámíthatóság. Az emberek néha van, hogy a számszerű előrejelzések - például megjósolni a jövőt során intézkedéseket, a termék iránti kereslet, illetve az eredmény egy labdarúgó mérkőzés. Ezek az előrejelzések gyakran alapján képviseletet. Tegyük fel például, hogy valaki kínál egy leírás a társaság, és kérte, hogy előre a jövőbeni nyereség. Ha a leírás a társaság nagyon kedvező, magas nyereség úgy tűnik, hogy reprezentatív legyen ennek a leírásnak, ha a leírás az átlagos, az átlagos tartják a legjellegzetesebb. A kedvező leírás nem befolyásolja a megbízhatósági foka vagy az, hogy milyen mértékben lehetővé teszi, hogy pontos előrejelzést. Tehát, ha az előrejelzés alapján készül csak a könnyű leírás, a jóslat figyelmen kívül hagyja a megbízhatóság a bizonyítékokat, és a várható pontosság az előrejelzés.
Ilyen lehet elbírniuk az ítélet ellentétes a statisztikai elmélete, amelyben a szélsőséges tartományban és előrejelzések vannak kényszerítve, kiszámíthatóság szempontokat. Amikor a kiszámíthatóság nulla, minden esetben ugyanaz a jóslatok meg kell adni. Például, ha a leírás nem áll rendelkezésre információ vele kapcsolatban álló vállalkozások nyereség, akkor lesz jobb, hogy ugyanaz a prognózis (például az átlagos profit) minden vállalat számára. Ha a kiszámíthatóság ideális, becsült értékek természetesen egybeessen az igazi, és a tartomány előrejelzések egybeesik a mérési eredmények. Általában a nagyobb kiszámíthatóság, a minél szélesebb becsült értékek.
Egyes tanulmányok számszerű előrejelzések azt mutatták, hogy az intuitív előrejelzéseket megsérti ezt a szabályt, és hogy az emberek ritkán úgy - vagy nem veszi figyelembe - a kiszámíthatóság megfontolások. [9] Az egyik vizsgálatban résztvevőket arra kérték, több bekezdést, amelyek bemutatják az intézkedés tanárjelölt az óra alatt. Egyes résztvevők arra kérték, hogy értékeljék azt (percentilis) a minőség a szövegben leírt a lecke kapcsolatban, hogy egy adott populációban. További résztvevők arra kérték, hogy előre (szintén százalékos pont) sikere a gyakornok öt éven belül ezt a leckét. A kifejtett nézetek ezek a feltételek azonosak, azaz az előrejelzés a távoli kritériumok (tanárok sikert öt év) egybeesik információk értékelésének, amely alapján az előrejelzés (minőség leírtak tanulsága). Diákok, menjünk válasz természetesen az, tudta, hogy a kiszámíthatóság tanít kompetencia egyetlen foglalkozásra öt évvel ezelőtt korlátozott; Mindazonáltal az előrejelzések voltak olyan radikális, mint azok értékelésére.
Az illúzió érvényesség. Mint már említettük, az emberek, így a becslés eredményeként kiválasztott (például, munkahely), képviselője a maximális bemeneti adatok (pl személy leírása). Bizalom az előrejelzés függ mennyire reprezentatívak (vagyis a mértéke egybeesését az I. és a kiválasztott találat a bemeneti adatok); közel (vagy egyáltalán) korlátozó tényezők pontosságának az előrejelzés nem tekinthető. Így az emberek nagy biztonsággal nevezik a könyvtáros szakma, ha a javasolt személy leírása megfelel a sztereotípia a könyvtáros, akkor is, ha a leírás szűkös, megbízhatatlan vagy elavult. Indokolatlan bizalom indukált jó egyezést az előre jelzett eredményt, és a bemenő adatok nevezhetjük érvényességét illúzió. Ez illúzió, akkor is, ha egy személy tisztában van a korlátozó tényezők pontosságát az előrejelzést. Széles körben ismert, hogy a pszichológusok vezető kiválasztási interjúk foglalkoztatás, gyakran elég magabiztos a előrejelzések, bár ismeri a kiterjedt irodalma, ami azt mutatja, az alacsony megbízhatósága az interjúk. Ez a szerep továbbra is, hogy az időmérő interjúk, annak ellenére, hogy számos példát elégtelensége, megerősíti az erőssége ennek a hatása.
Belső megállapodás vannost szerkezete bemenő adatok - a fő forrása a bizalom a jóslatok alapján ezeket a bemeneteket. Például, az emberek bizalommal megjósolni a végső tanulói értékelés, amely az első évben a képzési kapott folyamatos értékelés „B”, mint a diákok fogadására az első évben sok „A” és „C”. Erősen kompatibilis szerkezetek fordulnak elő leggyakrabban az esetekben, amikor a bemeneti változók redundáns vagy összeköttetésben vannak. Tehát az emberek építenek előrejelzések redundáns bemeneti változók nagyobb önbizalommal. Azonban elemi levezetése statisztikai összefüggést kimondja, hogy ha az érvényességét az említett bemeneti adatok alapján vetítés lesz pontosabb, ha az adatok függetlenek egymástól, mint amennyiben azok, illetve korrelált. Ahhoz, hogy a kapcsolat a bemeneti adatok csökkenti a pontosságot, de növekszik a bizalom; és az emberek gyakran úgy vélik, az előrejelzések, hogy hiányzik a jel. [10]