Põhisageduse eksitus: selle eelarvamuse omadused

On palju eksitusi, millele võime oma argumentide kaitsmisel langeda, olgu see siis teadlik või mitte.

Seekord keskendume ühele, mida nimetatakse baassageduse eksitus. Avastame, millest see kallutatus koosneb, millised tagajärjed sellel on, kui seda kasutame, ja proovime seda toetada mõne näite abil, mis võimaldavad meil seda kontseptsiooni lihtsamini visualiseerida.

• Seotud artikkel: "Kognitiivsed eelarvamused: huvitava psühholoogilise efekti avastamine"

Mis on baassageduse eksitus?

Baassageduse eksitus, mida tuntakse ka teiste nimede abil, nagu baasintressimäära eelarvamused või isegi baashinna hooletus, on ametlik eksitus et alates konkreetsest juhtumist tehakse järeldus nähtuse üldise levimuse kohta, isegi kui selles on antud vastupidist teavet meel.

See eksitus toimub seetõttu inimene kipub konkreetse juhtumi olulisust üle hindama, vastupidiselt üldise elanikkonna andmetele. Seda nimetatakse baassageduse eksituseks just seetõttu, et just baasmäär on tagaplaanile seatud, andes kõnealusele konkreetsele juhtumile suurema tähenduse.

Muidugi, nagu kõigi eksituste puhul, on selle vea langemise otsene tagajärg see jõuame kallutatud järeldusteni, mis ei pruugi ilmtingimata vastata tegelikkusele, mis see on probleem, mis võib isegi tõsiseks muutuda, kui kõnealune arutluskäik on osa asjakohasest uuringust.

Baassageduse eksitus on ise osa kognitiivse eelarvamuse tüübist, mida nimetatakse laienduse hooletusse jätmiseks või laienduse hooletusse jätmiseks. See viga seisneb põhimõtteliselt selles, et ei võeta arvesse teatud analüüsi valimi suurust. See nähtus võib viia alusetute järeldusteni, kui näiteks ekstrapoleerime liiga väikese valimi andmed kogu populatsioonile.

Mõnes mõttes juhtuks täpselt see, kui me räägime baassageduse eksitusest vaatleja võis omistada konkreetse juhtumi tulemused kogu uuringu valimile, isegi kui andmed näitasid teisiti või vähemalt kvalifitseerige nimetatud tulemus.

Valepositiivsete juhtum

Baasageduse eksituse erijuhtum, kus selle esindatavat probleemi saab visualiseerida, on nn valepositiivne paradoks. Selleks peame ette kujutama, et elanikkonda ähvardab haigus, mis on praegusel ajal midagi lihtsat, kus oleme omal nahal kogenud koronaviirust või COVID-19 pandeemiat.

Nüüd kujutame ette kahte erinevat eeldust, et oleks võimalik nende hilisemat võrdlust luua. Esiteks oletame, et kõnealuse haiguse esinemissagedus elanikkonna hulgas on suhteliselt kõrge, näiteks 50%. See tähendaks, et 1000-liikmelisest rühmast oleks neist 500 patoloogiat.

Kuid peame teadma, et testil, mida kasutatakse selleks, et kontrollida, kas inimesel on haigus või mitte, on 5% tõenäosus anda valepositiivne, st järeldada, et üksikisik on tegelikkuses vaevusi öelnud See pole selline. See lisaks positiivsete hulka veel 50 inimest (ehkki tegelikult pole), kokku 550 inimest. Seetõttu meie hinnangul ei ole seda haigust 450 inimesel.

Alussageduse eksituse mõju mõistmiseks peame jätkama arutluskäiku. Selleks peame nüüd pakkuma välja teise stsenaariumi, seekord kõnealuse patoloogia vähese esinemissagedusega. Võime seekord hinnata, et nakatunuid oleks 1%. See oleks 10 inimest 1000-st. Kuid me nägime, et meie testis on 5% viga, see tähendab valepositiivseid tulemusi, mis tähendab 50 inimest.

On aeg võrrelda mõlemat eeldust ja näha nende vahel ilmnevat märkimisväärset erinevust. Suure esinemissageduse stsenaariumi korral loetakse nakatunuks 550 inimest, neist 500 oleks tegelikult nakatunud. Nimelt Võttes ühe positiivseks peetava inimese, on meil juhuslikult 90,9% tõenäosus, et valisime tõeliselt positiivse teemaja ainult 9,1% sellest oli valepositiivne.

Kuid põhisageduse eksituse mõju leitakse teise juhtumi ülevaatamisel, sest siis juhtub valepositiivsete paradoks. Sel juhul on meil 60 inimest 1000st, keda loetakse positiivseks patoloogias, mis seda populatsiooni mõjutab.

Kuid ainult kümnel neist 60-st on haigus, ülejäänud on aga ekslikud juhtumid, mis on sellesse rühma sattunud meie testi mõõtmisdefekti tõttu. Mida see tähendab? Kui valiksime juhuslikult ühe nendest inimestest, oleks meil tõelise patsiendi leidmise tõenäosus vaid 17%, valepositiivse valimisel aga 83%.

Arvestades algselt, et testil on 5% tõenäosus kaudselt valepositiivseks saada me ütleme, et seetõttu on selle täpsus 95%, kuna see on protsent juhtudest, kui see nii ei ole ebaõnnestuma. Kuid me näeme seda kui esinemissagedus on väike, on see protsent äärmuseni moonutatudKuna esimesel juhul oli meil 90,9% tõenäosus, et positiivne oli tõesti positiivne, ja teisel langes see näitaja 17% -ni.

Ilmselt töötame nendes eeldustes väga kaugete arvudega, kus on võimalik selgelt jälgida baassageduse ekslikkust, kuid see on täpselt objektiivne, kuna sel viisil suudame visualiseerida mõju ja eriti riski, mis tekivad kiirustavate järelduste tegemisel, võtmata arvesse probleemi panoraami, mis hõivab meid.

• Teile võivad huvi pakkuda: "10 tüüpi loogilisi ja argumenteeritud eksitusi"

Psühholoogilised uuringud põhisageduse eksituse kohta

Oleme suutnud süveneda baassageduse eksituse määratlusse ja oleme näinud näite sellest See paljastab, millist kallutatust me langeme, kui laseme end sellel arutlusveal kanda. Nüüd uurime mõningaid selles osas läbi viidud psühholoogilisi uuringuid, mis annavad meile selle kohta rohkem teavet.

Üks neist töökohtadest seisnes selles, et paluti vabatahtlikel panna oma akadeemilised hinded fiktiivse õpilasrühma arvestamiseks teatud jaotuse järgi. Aga teadlased täheldasid muutust, kui nad andsid andmeid konkreetse õpilase kohta, ehkki see ei mõjutanud nende võimalikku hinnangut.

Sel juhul kaldusid osalejad ignoreerima jaotust, mis oli kõigi nende õpilaste jaoks eelnevalt märgitud, ja hindas palgaastet individuaalselt, isegi kui, nagu me juba ütlesime, ei olnud esitatud andmed selle ülesande jaoks asjakohased aastal eriti.

Sellel uuringul oli mõningane mõju peale baassageduse eksituse teise näite demonstreerimise. Ja see paljastas mõnedes haridusasutustes väga levinud olukorra, milleks on õpilaste valikuintervjuud. Neid protsesse kasutatakse kõige edukamate potentsiaalidega õpilaste ligimeelitamiseks.

Pärast baassageduse eksituse põhjendusi tuleb siiski märkida, et üldine statistika on selles mõttes alati parem ennustaja kui andmed, mida inimese hinnang annab.

Teised autorid, kes on pika osa oma karjäärist pühendanud erinevat tüüpi kognitiivsete eelarvamuste uurimisele, on olnud iisraellased, Amos Tversky ja Daniel Kanheman. Kui need teadlased töötasid baassageduse eksituse tagajärgede kallal, leidsid nad, et selle mõju põhines peamiselt esinduslikkuse reeglil.

Ka psühholoog Richard Nisbett leiab, et see eksitus on ühe olulisima omistamispõhimõtte valim, nagu põhiline omistamisviga või kirjavahetus, kuna subjekt eiraks baasmäära ( välised põhjused, põhilise omistamispõhimõtte tõttu) ja konkreetse juhtumi andmete rakendamine (põhjused sisemine).

Teisisõnu, eelistatud on konkreetse juhtumi teave, isegi kui see pole tegelikult esindav üldised andmed, millel peaks tõenäoliselt loogilisel viisil järelduste tegemisel rohkem kaalu olema.

Kõik need kaalutlused koos võimaldavad meil nüüd saada sellest probleemist üldise nägemuse tähendab baassageduse eksitusse sattumist, kuigi mõnikord on seda raske mõista viga.

Bibliograafilised viited:

• Bar-Hillel, M. (1980). Tõenäosuse hinnangute baasmäära eksitus. Acta Psychologica.
• Bar-Hillel, M. (1983). Põhimäärade ekslikkuse vaidlus. Psühholoogia edusammud. Elsevier.
• Christensen-Szalanski, J.J.J., rand, L.R. (1982). Kogemus ja baasmäära eksitus. Organisatsiooniline käitumine ja inimese jõudlus. Elsevier.
• Macchi, L. (1995). Põhimäärade eksituse pragmaatilised aspektid. Eksperimentaalse psühholoogia kvartaliajakiri. Taylor ja Francis.
• Tversky, A., Kahneman, D. (1974). Otsus ebakindluse all: heuristika ja eelarvamused. Teadus.