תקלת תדר בסיסית: מאפיינים של הטיה זו

ישנן תקלות רבות שאנו יכולים להיכנס אליהן בעת ​​הגנה על טיעונינו, בין אם במודע ובין אם לאו.

הפעם נתמקד באחד המכונה תקלת תדר הבסיס. נגלה ממה מורכבת הטיה זו, אילו השלכות יש לה כאשר אנו משתמשים בה וננסה לתמוך בה בכמה דוגמאות המאפשרות לנו לדמיין את המושג הזה בצורה פשוטה יותר.

• מאמר קשור: "הטיות קוגניטיביות: גילוי אפקט פסיכולוגי מעניין"

מהי תקלת תדר הבסיס?

תקלת תדר הבסיס, הידועה גם בשמות אחרים, כגון הטיה בשיעור בסיס או אפילו רשלנות בשיעור בסיס, היא כשל רשמי ב כי החל ממקרה ספציפי, מתקבלת מסקנה לגבי שכיחותה הכללית של תופעה, גם אם ניתן מידע מנוגד לכך לָחוּשׁ.

הכשל הזה מתרחש בגלל האדם נוטה להעריך יתר על המידה את חשיבות המקרה המסוים, בניגוד לנתוני האוכלוסייה הכללית. זה נקרא כשל תדר הבסיס בדיוק בגלל שקצב הבסיס הוא שמוצג ברקע, מה שמקנה רלוונטיות רבה יותר למקרה המסוים הנדון.

כמובן, כמו בכל השגויות, התוצאה המיידית של נפילה לשגיאה זו היא ש נגיע למסקנות מוטות שלא בהכרח יתאימו למציאות אשר זה בעיה שעלולה אף להיות חמורה אם הנימוק המדובר הוא חלק ממחקר רלוונטי.

הכשל בתדירות הבסיס הוא כשלעצמו חלק מסוג הטיה קוגניטיבית המכונה הזנחה של הרחבה, או הזנחה של הרחבה. שגיאה זו מורכבת, מיסודה, באי התחשבות בגודל המדגם של ניתוח מסוים. תופעה זו יכולה להוביל למסקנות מופרכות אם, למשל, אנו מקצינים נתונים ממדגם קטן מדי לאוכלוסייה שלמה.

במובן מסוים, זה בדיוק מה שהיה קורה כאשר אנו מדברים על הכשל בתדר הבסיסי מאז המתבונן יכול לייחס את תוצאות המקרה המסוים לכל מדגם המחקר, אפילו עם נתונים המצביעים אחרת או לפחות לסייג את התוצאה האמורה.

המקרה של תוצאות חיוביות כוזבות

יש מקרה מיוחד של הכשל של תדר הבסיס שבו ניתן לדמיין את הבעיה שהיא מייצגת, וזה מה שמכונה פרדוקס חיובי כוזב. לשם כך עלינו לדמיין כי האוכלוסייה מאוימת על ידי מחלה, דבר פשוט בזמנים אלו, בהם חווינו ממקור ראשון את נגיף הכורון או את מגפת ה- COVID-19.

עַכשָׁיו נדמיין שתי הנחות שונות כדי להצליח ליצור השוואה מאוחרת יותר ביניהן. ראשית, נניח כי למחלה המדוברת שכיחות גבוהה יחסית באוכלוסייה הכללית, למשל, 50%. משמעות הדבר היא שמתוך קבוצה של 1000 איש, 500 מהם יהיו בעלי פתולוגיה זו.

אך כמו כן, עלינו לדעת כי בבדיקה המשמשת לבדיקה האם אדם חולה במחלה או לא, יש הסתברות של 5% לתת חיוב כוזב, כלומר למסקנה שאדם אמר מחלה כשהוא במציאות זה לא ככה. זה יוסיף עוד 50 אנשים למכלול החיוביים (אם כי למען האמת הם לא), בסך הכל 550. לָכֵן, אנו מעריכים כי 450 אנשים אינם חולים במחלה.

כדי להבין את ההשפעה של הכשל בתדירות הבסיס עלינו להמשיך בנימוקים שלנו. לשם כך עלינו להציע תרחיש שני, הפעם עם שכיחות נמוכה של הפתולוגיה המדוברת. אנו יכולים להעריך הפעם שיהיו 1% נגועים. זה יהיה 10 אנשים מתוך 1000. אך ראינו כי במבחן שלנו יש שגיאה של 5%, כלומר תוצאות חיוביות שגויות, שמתורגמות ל -50 אנשים.

הגיע הזמן להשוות בין שתי ההנחות ולראות את ההבדל המדהים שמתגלה ביניהן. בתרחיש של שכיחות גבוהה, 550 אנשים ייחשבו כנגועים, מהם 500 בפועל. כלומר, אם ניקח אחד מהאנשים שנחשבים חיוביים, באופן אקראי, תהיה לנו סבירות של 90.9% לבחור נושא חיובי באמת, ורק 9.1% ממנו היו חיוביים כוזבים.

אך ההשפעה של הכשל בתדירות הבסיס נמצאת כאשר אנו סוקרים את המקרה השני, שכן אז קורה הפרדוקס של תוצאות כוזבות. במקרה זה יש לנו שיעור של 60 אנשים מתוך 1000 הנחשבים לחיוב בפתולוגיה המשפיעה על אוכלוסיה זו.

עם זאת, רק 10 מתוך אותם 60 חולים במחלה, ואילו השאר הם מקרים שגויים שנכנסו לקבוצה זו עקב פגם המדידה של הבדיקה שלנו. מה זה אומר? שאם נבחר באחד האנשים האלה באופן אקראי, יהיה לנו רק 17% סיכוי למצוא חולה אמיתי, בעוד שיהיה סיכוי של 83% לבחור בחיוב כוזב.

בהתחשב בהתחשב בכך שלמבחן יש סיכוי של 5% לבסס חיובי כוזב, באופן מרומז אנו אומרים כי לכן הדיוק שלה הוא 95%, מכיוון שזה אחוז המקרים שלא לְהִכָּשֵׁל. עם זאת, אנו רואים זאת אם השכיחות נמוכה, אחוז זה מעוות לקיצוניות, כי בהנחה הראשונה הייתה לנו סבירות של 90.9% שחיובי היה חיובי באמת, ובשנייה המדד הזה ירד ל -17%.

ברור שבהנחות אלו אנו עובדים עם נתונים רחוקים מאוד, שבהם ניתן לבחון בבירור את הכשל של תדר הבסיס, אך זו בדיוק מכיוון שכך נוכל לדמיין את ההשפעה ובעיקר את הסיכון שאנו מסתכמים בהסקת מסקנות נמהרות מבלי לקחת בחשבון את הפנורמה של הבעיה מעסיק אותנו.

• אתה עשוי להתעניין ב: "10 סוגי השגות הלוגיות והוויכוחים"

מחקרים פסיכולוגיים על כשל בתדירות הבסיס

הצלחנו להתעמק בהגדרת הטעות בתדר הבסיס וראינו דוגמה לכך זה חושף את סוג ההטיה אליה אנו נופלים אם נאפשר לעצמנו להיסחף משגיאה זו בנימוק. כעת נבדוק כמה מחקרים פסיכולוגיים שבוצעו בנושא זה, שיספקו לנו מידע נוסף אודותיו.

אחת העבודות הללו כללה בקשה מהמתנדבים לשים את הציונים האקדמיים שלהם כדי להחשיב קבוצה פיקטיבית של סטודנטים, על פי תפוצה מסוימת. אבל החוקרים הבחינו בשינוי כאשר הם מסרו נתונים על סטודנט ספציפי, אם כי לכך לא הייתה כל השפעה על הדירוג האפשרי שלהם.

במקרה זה, המשתתפים נטו להתעלם מההתפלגות שצוינה בעבר לקבוצת התלמידים הללו העריך את הציון בנפרד, גם כאשר, כפי שכבר אמרנו, הנתונים שנמסרו לא היו רלוונטיים למשימה זו מיוחד.

למחקר זה הייתה השפעה מסוימת מעבר להדגמה של דוגמה נוספת לחוסר השגיאה בתדירות הבסיס. וזה שהוא גילה מצב שכיח מאוד בחלק ממוסדות החינוך, שהם ראיונות לבחירת תלמידים. תהליכים אלה משמשים כדי למשוך תלמידים עם פוטנציאל ההצלחה הגדול ביותר.

עם זאת, בעקבות הנימוק של הכשל בתדר הבסיס, יש לציין כי סטטיסטיקה כללית תמיד תהיה מנבא טוב יותר במובן זה מאשר הנתונים שהערכה של האדם יכולה לספק.

מחברים אחרים שהקדישו חלק ארוך מהקריירה שלהם לחקר סוגים שונים של הטיות קוגניטיביות היו הישראלים, עמוס טברסקי ודניאל קנחמן. כאשר חוקרים אלה עבדו על ההשלכות של תקלת תדר הבסיס, הם גילו כי השפעתה התבססה בעיקר על כלל הייצוג.

גם הפסיכולוג, ריצ'רד ניסבט, סבור שכשל זה הוא מדגם של אחת מהטיות הייחוס החשובות ביותר, כגון שגיאת הייחוס הבסיסית או הטיית ההתכתבויות, מכיוון שהנבדק יתעלם משיעור הבסיס ( סיבות חיצוניות, להטיה הייחודית הבסיסית), ויישום הנתונים של המקרה המסוים (הסיבות פְּנִימִי).

במילים אחרות, המידע על המקרה המסוים, גם אם הוא לא באמת מייצג, עדיף על פני ה נתונים כלליים, באופן סביר, שיהיה להם משקל רב יותר בהסקת מסקנות בצורה הגיונית.

כל השיקולים הללו יחדיו יאפשרו לנו כעת חזון עולמי לגבי הבעיה ש מרמז על נפילה לכשל של תדר הבסיס, אם כי לפעמים קשה להבין זאת שְׁגִיאָה.

הפניות ביבליוגרפיות:

• בר הלל, מ. (1980). הכשלים בשיעור הבסיס בפסקי ההסתברות. Acta Psychologica.
• בר הלל, מ. (1983). מחלוקת הכשל על שיעורי הבסיס. התקדמות בפסיכולוגיה. אלסבייה.
• כריסטנסן-סאלנסקי, ג'יי ג'יי, ביץ ', ל.ר. (1982). ניסיון וכישלון בשיעור הבסיס. התנהגות ארגונית וביצועים אנושיים. אלסבייה.
• מקצ'י, ל ' (1995). היבטים פרגמטיים של הכשל הבסיסי. כתב העת הרבעוני לפסיכולוגיה ניסיונית. טיילור ופרנסיס.
• טברסקי, א., כהנמן, ד. (1974). שיפוט בחוסר וודאות: היוריסטיקה והטיות. מַדָע.