Grundfrequenzfehler: Merkmale dieses Bias

Es gibt viele Trugschlüsse, denen wir bei der Verteidigung unserer Argumente unterliegen können, ob bewusst oder unbewusst.

Dieses Mal konzentrieren wir uns auf einen, der als. bekannt ist der Grundfrequenzfehler. Wir werden herausfinden, worin dieser Bias besteht, welche Konsequenzen er hat, wenn wir ihn verwenden, und wir werden versuchen, ihn mit einigen Beispielen zu untermauern, die es uns ermöglichen, dieses Konzept einfacher zu visualisieren.

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Was ist der Grundfrequenzfehler?

Der Grundfrequenz-Trugschluss, auch unter anderen Namen bekannt, wie z dass ausgehend von einem konkreten Fall eine Aussage über die allgemeine Verbreitung eines Phänomens getroffen wird, auch wenn darin gegenteilige Angaben gemacht wurden Sinn.

Dieser Trugschluss geschieht, weil die Person neigt dazu, die Bedeutung des Einzelfalls im Gegensatz zu den Daten der Allgemeinbevölkerung zu überschätzen. Es wird gerade deshalb als Basisfrequenzfehler bezeichnet, weil der Basiszinssatz in den Hintergrund gerückt wird, was dem jeweiligen Fall eine größere Relevanz verleiht.

Natürlich, wie bei allen Irrtümern, ist die unmittelbare Konsequenz, in diesen Fehler zu geraten, dass Wir werden voreingenommene Schlussfolgerungen ziehen, die nicht unbedingt der Realität entsprechen, die es ist ein Problem, das sogar ernst werden könnte, wenn die fragliche Argumentation Teil einer einschlägigen Studie ist.

Der Grundfrequenzfehler ist selbst Teil einer Art kognitiver Verzerrung, die als Vernachlässigung der Erweiterung oder Vernachlässigung der Erweiterung bekannt ist. Dieser Fehler besteht im Wesentlichen darin, dass die Stichprobengröße einer bestimmten Analyse nicht berücksichtigt wird. Dieses Phänomen kann zu unbegründeten Schlussfolgerungen führen, wenn wir beispielsweise Daten aus einer zu kleinen Stichprobe auf eine ganze Grundgesamtheit extrapolieren.

In gewisser Weise würde genau dies passieren, wenn wir über den Grundfrequenzfehler sprechen, da der Beobachter könnte die Ergebnisse des Einzelfalls der gesamten Studienstichprobe zuordnen, auch wenn die Daten etwas anderes andeuten oder zumindest das Ergebnis qualifizieren.

Der Fall von False Positives

Es gibt einen Sonderfall des Grundfrequenzfehlers, in dem das Problem, das er repräsentiert, visualisiert werden kann, und es handelt sich um das sogenannte falsch positive Paradoxon. Dazu müssen wir uns vorstellen, dass die Bevölkerung von einer Krankheit bedroht ist, etwas Einfaches in diesen Zeiten, in denen wir das Coronavirus oder die COVID-19-Pandemie aus erster Hand erlebt haben.

Jetzt wir werden uns zwei verschiedene Annahmen vorstellen, um einen späteren Vergleich zwischen ihnen herstellen zu können. Nehmen wir zunächst an, dass die betreffende Krankheit eine relativ hohe Inzidenz in der Allgemeinbevölkerung hat, beispielsweise 50 %. Dies würde bedeuten, dass von einer Gruppe von 1000 Personen 500 von ihnen diese Pathologie haben würden.

Aber wir müssen auch wissen, dass der Test, mit dem überprüft wird, ob eine Person die Krankheit hat oder nicht, eine 5% Wahrscheinlichkeit, ein falsch positives Ergebnis zu geben, d. h. den Schluss zu ziehen, dass eine Person diese Krankheit in Wirklichkeit hat Es ist nicht so. Dies würde weitere 50 Personen zu den positiven Ergebnissen hinzufügen (obwohl sie es in Wahrheit nicht sind), also insgesamt 550. Deshalb, wir schätzen, dass 450 Menschen nicht an der Krankheit leiden.

Um die Wirkung des Grundfrequenzfehlers zu verstehen, müssen wir mit unserer Argumentation fortfahren. Dafür müssen wir nun ein zweites Szenario vorschlagen, diesmal mit einer geringen Inzidenz der fraglichen Pathologie. Wir können dieses Mal schätzen, dass es 1% Infizierte geben würde. Das wären 10 von 1000. Aber wir hatten gesehen, dass unser Test einen Fehler von 5 % hat, d. h. falsch positive Ergebnisse, was 50 Personen entspricht.

Es ist an der Zeit, beide Annahmen zu vergleichen und den bemerkenswerten Unterschied zwischen ihnen zu erkennen. Im Szenario mit hoher Inzidenz würden 550 Menschen als infiziert gelten, davon wären 500 tatsächlich. Nämlich, Nehmen wir zufällig eine der Personen, die als positiv eingestuft wurden, hätten wir eine Wahrscheinlichkeit von 90,9 %, ein wirklich positives Thema ausgewählt zu haben, und nur 9,1 % davon waren falsch positiv.

Aber der Effekt des Grundfrequenzfehlers wird gefunden, wenn wir den zweiten Fall betrachten, da dann das Paradox der falsch positiven Ergebnisse auftritt. In diesem Fall haben wir eine Rate von 60 von 1000 Personen, die in der Pathologie, die diese Population betrifft, als positiv gezählt werden.

Allerdings haben nur 10 von 60 die Krankheit, während der Rest Fehlfälle sind, die aufgrund des Messfehlers unseres Tests in diese Gruppe gelangt sind. Was bedeutet das? Wenn wir eine dieser Personen zufällig auswählen, haben wir nur eine Wahrscheinlichkeit von 17 %, einen echten Patienten gefunden zu haben, während die Wahrscheinlichkeit, ein falsch positives Ergebnis auszuwählen, zu 83 % besteht.

Indem man zunächst davon ausgeht, dass der Test implizit mit einer Wahrscheinlichkeit von 5 % ein falsch positives Ergebnis liefert wir sagen, dass die Genauigkeit daher 95% beträgt, da dies der Prozentsatz der Fälle ist, in denen dies nicht der Fall ist Scheitern. Allerdings sehen wir das bei geringer Inzidenz wird dieser Prozentsatz extrem verzerrt, denn in der ersten Annahme hatten wir eine Wahrscheinlichkeit von 90,9 %, dass ein Positiv wirklich positiv war, und in der zweiten fiel dieser Indikator auf 17 %.

Offensichtlich arbeiten wir bei diesen Annahmen mit sehr weit entfernten Figuren, bei denen man den Trugschluss der Grundfrequenz deutlich beobachten kann, aber genau das ist der objektiv, da wir auf diese Weise die Wirkung und insbesondere das Risiko visualisieren können, das wir bei voreiligen Schlussfolgerungen eingehen, ohne das Panorama des Problems berücksichtigt zu haben, das beschäftigt uns.

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Psychologische Studien zum Grundfrequenzfehler fall

Wir konnten uns mit der Definition des Grundfrequenzfehlers befassen und haben ein Beispiel gesehen, dass Es zeigt, in welche Art von Voreingenommenheit wir geraten, wenn wir uns von diesem Denkfehler mitreißen lassen. Jetzt werden wir einige psychologische Studien untersuchen, die in diesem Zusammenhang durchgeführt wurden, die uns mehr Informationen darüber geben werden.

Eine dieser Aufgaben bestand darin, die Freiwilligen zu bitten, die akademischen Noten, die sie für eine fiktive Gruppe von Schülern hielten, nach einer bestimmten Verteilung einzugeben. Aber die Forscher beobachteten eine Veränderung, wenn sie Daten zu einem bestimmten Schüler angaben, obwohl dies keinen Einfluss auf ihre mögliche Bewertung hatte.

In diesem Fall neigten die Teilnehmer dazu, die zuvor für die Gruppe dieser Studenten angegebene Verteilung zu ignorieren, und schätzt die Note individuell ein, auch wenn, wie bereits gesagt, die angegebenen Daten für diese Aufgabe irrelevant waren in besonders.

Diese Studie hatte einige Auswirkungen, die über die Demonstration eines weiteren Beispiels für den Grundfrequenzfehler hinausgingen. Und es hat sich gezeigt, dass es in einigen Bildungseinrichtungen eine sehr häufige Situation gibt, bei der es sich um Studentenauswahlgespräche handelt. Diese Prozesse werden genutzt, um Studierende mit dem größten Erfolgspotenzial zu gewinnen.

Nach der Begründung des Grundfrequenzfehlers ist jedoch zu beachten, dass allgemeine Statistiken werden in diesem Sinne immer ein besserer Prädiktor sein als die Daten, die eine Bewertung der Person liefern kann.

Andere Autoren, die einen langen Teil ihrer Karriere dem Studium verschiedener Arten kognitiver Verzerrungen gewidmet haben, waren die Israelis Amos Tversky und Daniel Kanheman. Als diese Forscher an den Implikationen des Grundfrequenzfehlers arbeiteten, fanden sie heraus, dass seine Wirkung hauptsächlich auf der Repräsentativitätsregel beruhte.

Der ebenfalls Psychologe Richard Nisbett hält diesen Trugschluss für eine Stichprobe einer der wichtigsten Attributionsverzerrungen, wie der fundamentale Attributionsfehler oder der Korrespondenz-Bias, da das Subjekt den Basiszinssatz (die externe Gründe, für den fundamentalen Attributionsbias) und die Anwendung der Daten des Einzelfalls (die Gründe intern).

Mit anderen Worten, die Information des Einzelfalls, auch wenn sie nicht wirklich repräsentativ ist, wird der allgemeine Daten, die probabilistisch mehr Gewicht haben sollten, um Schlussfolgerungen auf logische Weise zu ziehen.

All diese Überlegungen zusammen werden es uns jetzt ermöglichen, eine globale Vision des Problems zu haben, das nimmt an, in den Irrtum der Grundfrequenz zu verfallen, obwohl es manchmal schwierig ist, dies zu erkennen Error.

Bibliographische Referenzen:

• Bar Hillel, M. (1980). Der Basiszinsfehler bei Wahrscheinlichkeitsurteilen. Acta Psychologica.
• Bar Hillel, M. (1983). Die Kontroverse um den Basiszinssatz. Fortschritte in der Psychologie. Sonst.
• Christensen-Szalanski, J.J.J., Beach, L.R. (1982). Erfahrung und der Basiszins-Trugschluss. Organisationsverhalten und menschliche Leistung. Sonst.
• Macchi, L. (1995). Pragmatische Aspekte des Basiszinsfehlers. Die vierteljährliche Zeitschrift für experimentelle Psychologie. Taylor & Franz.
• Tversky, A., Kahneman, D. (1974). Urteilen unter Unsicherheit: Heuristiken und Verzerrungen. Wissenschaft.