مغالطة التردد الأساسي: خصائص هذا التحيز

هناك العديد من المغالطات التي يمكن أن نقع فيها عند الدفاع عن حججنا ، سواء بوعي أم بغير وعي.

هذه المرة سوف نركز على واحد معروف باسم مغالطة التردد الأساسي. سوف نكتشف ما يتكون منه هذا التحيز ، وما هي العواقب المترتبة عليه عندما نستخدمه وسنحاول دعمه ببعض الأمثلة التي تسمح لنا بتصور هذا المفهوم بطريقة أبسط.

• مقالات لها صلة: "التحيزات المعرفية: اكتشاف تأثير نفسي مثير للاهتمام"

ما هي مغالطة التردد الأساسي؟

مغالطة التردد الأساسي ، والمعروفة أيضًا بأسماء أخرى ، مثل تحيز المعدل الأساسي أو حتى إهمال المعدل الأساسي ، هي مغالطة رسمية في أنه ، بدءًا من حالة معينة ، يتم التوصل إلى استنتاج حول الانتشار العام لظاهرة ، حتى لو تم تقديم معلومات مخالفة في ذلك اشارة.

تحدث هذه المغالطة بسبب يميل الشخص إلى المبالغة في تقدير أهمية الحالة الخاصة ، على عكس بيانات عامة السكان. يطلق عليه مغالطة التردد الأساسي على وجه التحديد لأنه المعدل الأساسي الذي يتم وضعه في الخلفية ، مما يعطي أهمية أكبر للحالة المعينة المعنية.

بالطبع ، كما هو الحال مع جميع المغالطات ، فإن النتيجة المباشرة للوقوع في هذا الخطأ هي ذلك سوف نتوصل إلى استنتاجات متحيزة لن تتوافق بالضرورة مع الواقع أنه

مشكلة يمكن أن تصبح خطيرة إذا كان المنطق المعني جزءًا من دراسة ذات صلة.

مغالطة التردد الأساسي هي نفسها جزء من نوع من التحيز المعرفي يُعرف بإهمال التمديد أو إهمال التمديد. يتمثل هذا الخطأ ، بشكل أساسي ، في عدم مراعاة حجم عينة تحليل معين. يمكن أن تؤدي هذه الظاهرة إلى استنتاجات لا أساس لها إذا قمنا ، على سبيل المثال ، باستقراء البيانات من عينة صغيرة جدًا إلى مجموعة سكانية بأكملها.

بمعنى ما ، هذا هو بالضبط ما سيحدث عندما نتحدث عن مغالطة التردد الأساسي ، منذ ذلك الحين يمكن للمراقب أن ينسب نتائج الحالة المعينة إلى عينة الدراسة بأكملها ، حتى مع وجود بيانات تشير إلى خلاف ذلك أو على الأقل تأهيل النتيجة المذكورة.

حالة الإيجابيات الكاذبة

هناك حالة خاصة من مغالطة التردد الأساسي حيث يمكن تصور المشكلة التي تمثلها ، وهي ما يسمى بالمفارقة الإيجابية الزائفة. للقيام بذلك ، يجب أن نتخيل أن السكان مهددون بمرض ، شيء بسيط في هذه الأوقات ، حيث عانينا من فيروس كورونا أو جائحة COVID-19 بشكل مباشر.

الآن سوف نتخيل افتراضين مختلفين حتى نتمكن من إنشاء مقارنة لاحقة بينهما. أولاً ، افترض أن المرض المعني له معدل حدوث مرتفع نسبيًا في عموم السكان ، على سبيل المثال ، 50٪. هذا يعني أنه من بين مجموعة مكونة من 1000 شخص ، سيكون لدى 500 منهم هذا المرض.

ولكن أيضًا ، يجب أن نعرف أن الاختبار المستخدم للتحقق مما إذا كان الشخص مصابًا بالمرض أم لا ، لديه 5٪ احتمال إعطاء نتيجة إيجابية كاذبة ، أي استنتاج أن الفرد قال إنه مرض في الواقع الأمر ليس كذلك. سيضيف هذا 50 شخصًا آخر إلى مجموعة الإيجابيات (رغم أنهم ليسوا كذلك في الحقيقة) ، ليصبح المجموع 550 شخصًا. لذلك، كنا نقدر أن 450 شخصًا لا يعانون من المرض.

لفهم تأثير مغالطة التردد الأساسي ، يجب أن نستمر في تفكيرنا. لهذا يجب أن نقترح الآن سيناريو ثانيًا ، هذه المرة مع حدوث انخفاض في علم الأمراض المعني. يمكننا تقدير هذه المرة أنه سيكون هناك 1٪ مصابين. سيكون هذا 10 أشخاص من أصل 1000. لكننا رأينا أن اختبارنا يحتوي على خطأ بنسبة 5٪ ، أي نتائج إيجابية خاطئة ، والتي تترجم إلى 50 شخصًا.

حان الوقت لمقارنة الافتراضين ورؤية الاختلاف الملحوظ الذي ينشأ بينهما. في سيناريو الإصابة المرتفعة ، سيعتبر 550 شخصًا مصابًا ، منهم 500 سيكونون في الواقع. يسمى، إذا أخذنا أحد الأشخاص الذين تم اعتبارهم إيجابيًا ، بشكل عشوائي ، فسيكون لدينا احتمال 90.9 ٪ باختيار موضوع إيجابي حقًا، و 9.1٪ فقط كانت إيجابية زائفة.

ولكن تم العثور على تأثير مغالطة التردد الأساسي عندما نراجع الحالة الثانية ، حيث يحدث ذلك عندما تحدث مفارقة الإيجابيات الكاذبة. في هذه الحالة ، لدينا معدل 60 شخصًا من كل 1000 شخص يُحسبون على أنهم إيجابيون في علم الأمراض الذي يصيب هؤلاء السكان.

ومع ذلك ، فإن 10 فقط من هؤلاء الـ 60 مصابون بالمرض ، في حين أن البقية حالات خاطئة دخلت هذه المجموعة بسبب عيب القياس في اختبارنا. ماذا يعني ذلك؟ إذا اخترنا أحد هؤلاء الأشخاص بشكل عشوائي ، فسيكون لدينا فرصة بنسبة 17٪ فقط للعثور على مريض حقيقي ، بينما ستكون هناك فرصة 83٪ لاختيار إيجابية كاذبة.

من خلال التفكير في البداية في أن الاختبار لديه فرصة 5٪ لتأسيس إيجابية خاطئة ، ضمنيًا نحن نقول أن دقتها 95٪ ، لأن هذه هي النسبة المئوية للحالات التي لن تكون كذلك يفشل. ومع ذلك ، فإننا نرى ذلك إذا كان معدل الإصابة منخفضًا ، فإن هذه النسبة المئوية مشوهة إلى أقصى الحدود، لأنه في الافتراض الأول كان لدينا احتمال 90.9٪ أن يكون إيجابيًا حقًا ، وفي الثانية انخفض هذا المؤشر إلى 17٪.

من الواضح ، في هذه الافتراضات ، أننا نعمل بأرقام بعيدة جدًا ، حيث من الممكن أن نلاحظ بوضوح مغالطة التردد الأساسي ، ولكن هذا هو بالضبط موضوعيًا ، نظرًا لأننا بهذه الطريقة سنتمكن من تصور التأثير وخاصة المخاطر التي نواجهها عند استخلاص استنتاجات متسرعة دون مراعاة بانوراما المشكلة التي يشغلنا.

• قد تكون مهتمًا بـ: "الأنواع العشرة للمغالطات المنطقية والجدلية"

دراسات نفسية حول مغالطة التردد الأساسي

لقد تمكنا من الخوض في تعريف مغالطة التردد الأساسي ورأينا مثالاً على ذلك إنه يكشف عن نوع التحيز الذي نقع فيه إذا سمحنا لأنفسنا بأن ينجرفنا هذا الخطأ في التفكير. سنقوم الآن بالتحقيق في بعض الدراسات النفسية التي تم إجراؤها في هذا الصدد والتي ستزودنا بمزيد من المعلومات عنها.

وكانت إحدى هذه المهام تتمثل في مطالبة المتطوعين بدخول الدرجات الأكاديمية التي اعتبروها مجموعة وهمية من الطلاب ، وفق توزيع معين. لكن لاحظ الباحثون تغييرًا عندما قدموا بيانات عن طالب معين ، على الرغم من أن هذا لم يكن له أي تأثير على تقييمهم المحتمل.

في هذه الحالة ، يميل المشاركون إلى تجاهل التوزيع الذي تمت الإشارة إليه مسبقًا لمجموعة هؤلاء الطلاب ، و قدرت الدرجة بشكل فردي ، حتى عندما ، كما قلنا بالفعل ، كانت البيانات المقدمة غير ذات صلة بهذه المهمة في معين.

كان لهذه الدراسة بعض التأثير يتجاوز عرض مثال آخر على مغالطة التردد الأساسي. وهو أنه كشف عن حالة شائعة جدًا في بعض المؤسسات التعليمية ، وهي مقابلات اختيار الطلاب. تُستخدم هذه العمليات لجذب الطلاب الذين لديهم أكبر إمكانات للنجاح.

ومع ذلك ، بعد التفكير في مغالطة التردد الأساسي ، تجدر الإشارة إلى ذلك ستكون الإحصائيات العامة دائمًا متنبئًا أفضل بهذا المعنى من البيانات التي يمكن أن يوفرها تقييم الشخص.

الكتاب الآخرون الذين كرسوا جزءًا طويلًا من حياتهم المهنية لدراسة أنواع مختلفة من التحيزات المعرفية هم الإسرائيليون ، عاموس تفيرسكي ودانيال كانهيمان. عندما عمل هؤلاء الباحثون على الآثار المترتبة على مغالطة التردد الأساسي ، وجدوا أن تأثيرها كان يعتمد بشكل أساسي على قاعدة التمثيل.

ويرى عالم النفس أيضًا ، ريتشارد نيسبت ، أن هذه المغالطة عينة من أحد أهم تحيزات الإحالة، مثل خطأ الإسناد الأساسي أو التحيز في المراسلات ، لأن الموضوع سيتجاهل المعدل الأساسي ( أسباب خارجية ، لانحياز الإسناد الأساسي) ، وتطبيق بيانات الحالة المعينة (الأسباب داخلي).

بمعنى آخر ، تُفضل المعلومات الخاصة بالحالة المعينة ، حتى لو لم تكن تمثيلية حقًا ، على البيانات العامة التي ، احتماليًا ، يجب أن يكون لها وزن أكبر عند استخلاص النتائج بطريقة منطقية.

كل هذه الاعتبارات ، مجتمعة ، ستسمح لنا الآن برؤية عالمية للمشكلة يفترض الوقوع في مغالطة التردد الأساسي ، على الرغم من صعوبة إدراك ذلك أحيانًا خطأ.

المراجع الببليوغرافية:

• بار هيليل ، م. (1980). مغالطة المعدل الأساسي في الأحكام الاحتمالية. اكتا سيكولوجيكا.
• بار هيليل ، م. (1983). جدل مغالطة السعر الأساسي. التقدم في علم النفس. إلسفير.
• كريستنسن سالانسكي ، JJJ ، بيتش ، L.R. (1982). التجربة ومغالطة المعدل الأساسي. السلوك التنظيمي والأداء البشري. إلسفير.
• ماتشي ، ل. (1995). الجوانب البراغماتية لمغالطة المعدل الأساسي. المجلة الفصلية لعلم النفس التجريبي. تايلور وفرانسيس.
• تفيرسكي ، أ. ، كانيمان ، د. (1974). الحكم في ظل عدم اليقين: الاستدلال والتحيز. علم.