Baz frekans yanılgısı: bu önyargının özellikleri

Argümanlarımızı savunurken bilinçli ya da bilinçsiz birçok yanılgıya düşebiliriz.

Bu sefer olarak bilinen birine odaklanacağız. temel frekans yanılgısı. Bu önyargının nelerden oluştuğunu, kullandığımızda ne gibi sonuçları olduğunu keşfedeceğiz ve bu kavramı daha basit bir şekilde görselleştirmemizi sağlayacak örneklerle desteklemeye çalışacağız.

• İlgili makale: "Bilişsel önyargılar: ilginç bir psikolojik etki keşfetmek"

Temel frekans hatası nedir?

Baz oran yanlılığı ve hatta baz oran ihmali gibi diğer isimlerle de bilinen baz frekans yanılgısı, resmi bir yanılgıdır. belirli bir vakadan yola çıkarak, bir olgunun genel yaygınlığı hakkında, o konuda aksi bilgi verilmiş olsa bile, bir sonuca varılmasıdır. duyu.

Bu yanılgı gerçekleşir çünkü kişi, genel nüfusun verilerinin aksine, belirli bir durumun önemini abartma eğilimindedir.. Temel frekans yanılgısı olarak adlandırılır, çünkü arka plana konulan ve söz konusu özel durumla daha fazla alaka sağlayan temel orandır.

Elbette, tüm safsatalarda olduğu gibi, bu hataya düşmenin doğrudan sonucu şudur: gerçeğe uyması gerekmeyen yanlı sonuçlara ulaşacağız. bu

Söz konusu akıl yürütme ilgili bir çalışmanın parçasıysa ciddi hale gelebilecek bir sorun.

Temel frekans yanılgısı, genişlemenin ihmal edilmesi veya genişlemenin ihmal edilmesi olarak bilinen bir tür bilişsel önyargının parçasıdır. Bu hata, temel olarak, belirli bir analizin örneklem büyüklüğünü hesaba katmamaktan ibarettir. Bu fenomen, örneğin, çok küçük bir örneklemden tüm popülasyona veri tahmin edersek, asılsız sonuçlara yol açabilir.

Bir anlamda, temel frekans yanılgısı hakkında konuştuğumuzda tam olarak ne olacağı budur, çünkü gözlemci, aksini gösteren verilerle bile, belirli bir vakanın sonuçlarını tüm çalışma örneğine bağlayabilir. veya en azından söz konusu sonucu nitelemek.

Yanlış pozitiflik vakası

Temel frekans yanılgısının, temsil ettiği sorunun görselleştirilebildiği özel bir durumu vardır ve bu sözde yanlış pozitif paradokstur. Bunu yapmak için, koronavirüsü veya COVID-19 pandemisini ilk elden yaşadığımız bu zamanlarda, nüfusun bir hastalık tarafından tehdit edildiğini hayal etmeliyiz.

şimdi aralarında daha sonra bir karşılaştırma yapabilmek için iki farklı varsayım hayal edeceğiz.. İlk olarak, söz konusu hastalığın genel popülasyonda nispeten yüksek bir insidansa sahip olduğunu, örneğin %50 olduğunu varsayalım. Bu, 1000 kişilik bir gruptan 500'ünün bu patolojiye sahip olacağı anlamına gelir.

Ama aynı zamanda, bir kişinin hastalığı olup olmadığını kontrol etmek için kullanılan testin, bir hastalığı olup olmadığını da bilmeliyiz. %5 yanlış bir pozitif sonuç verme, yani bir kişinin gerçekte varken bir rahatsızlığı söylediği sonucuna varma olasılığı Bu böyle değil. Bu, pozitifler grubuna 50 kişi daha ekleyecektir (gerçekte öyle olmasalar da), toplam 550 kişi. Bu nedenle, 450 kişinin bu hastalığa sahip olmadığını tahmin ediyoruz.

Temel frekans yanılgısının etkisini anlamak için akıl yürütmemize devam etmeliyiz. Bunun için şimdi ikinci bir senaryo önermeliyiz, bu sefer söz konusu patolojinin düşük bir insidansı ile. Bu sefer %1 enfekte olacağını tahmin edebiliriz. Yani 1000 kişiden 10'u. Ancak testimizin %5 hata olduğunu, yani yanlış pozitif olduğunu ve bu da 50 kişiye dönüştüğünü görmüştük.

Her iki varsayımı da karşılaştırmanın ve aralarında ortaya çıkan dikkate değer farkı görmenin zamanı geldi. Yüksek insidans senaryosunda, 500'ü gerçekten olmak üzere 550 kişi enfekte olarak kabul edilecektir. Yani, pozitif olarak kabul edilen kişilerden birini rastgele seçersek, gerçekten pozitif bir konu seçme olasılığımız %90.9 olur.ve sadece %9.1'i yanlış pozitifti.

Ancak temel frekans yanılgısının etkisi, ikinci durumu gözden geçirdiğimizde bulunur, çünkü o zaman yanlış pozitiflerin paradoksu meydana gelir. Bu durumda, bu popülasyonu etkileyen patolojide pozitif sayılan her 1000 kişiden 60'lık bir oranımız var.

Ancak bu 60 kişiden sadece 10'u hastalığa sahipken, geri kalanı testimizin ölçüm hatası nedeniyle bu gruba giren hatalı vakalardır. Bu ne anlama geliyor? Bu kişilerden birini rastgele seçersek, gerçek bir hasta bulma şansımız sadece %17 iken, yanlış pozitif seçme şansımız %83 olacaktır.

Başlangıçta, testin örtük olarak yanlış bir pozitif tespit etme şansının %5 olduğunu düşünerek bu nedenle doğruluğunun %95 olduğunu söylüyoruz, çünkü bu, olmayacağı vakaların yüzdesidir. başarısız. Ancak görüyoruz ki insidans düşükse, bu yüzde aşırı derecede bozulurçünkü ilk varsayımda bir pozitifin gerçekten pozitif olduğuna dair %90.9 olasılığımız vardı ve ikincisinde bu gösterge %17'ye düştü.

Açıkçası, bu varsayımlarda, temel frekansın yanlışlığını açıkça gözlemlemenin mümkün olduğu çok uzak rakamlarla çalışıyoruz, ancak bu tam olarak budur. Bu şekilde, sorunun panoramasını hesaba katmadan aceleci sonuçlar çıkarırken karşılaştığımız etkiyi ve özellikle riski görselleştirebileceğiz. bizi işgal eder.

• İlginizi çekebilir: "10 çeşit mantıksal ve tartışmacı yanılgı"

Temel frekans yanılgısı üzerine psikolojik çalışmalar

Temel frekans yanılgısının tanımını araştırabildik ve bunun bir örneğini gördük. Bu, akıl yürütmedeki bu hataya kapılmamıza izin verirsek, nasıl bir önyargıya düşeceğimizi ortaya çıkarır. Şimdi bu konuda yapılmış bazı psikolojik araştırmaları inceleyeceğiz, bu bize bu konuda daha fazla bilgi verecektir.

Bu işlerden biri, gönüllülerden belirli bir dağılıma göre hayali bir öğrenci grubunu dikkate almak için akademik notlarını vermelerini istemekti. Fakat araştırmacılar belirli bir öğrenci hakkında veri verdiklerinde bir değişiklik gözlemlediler, ancak bunun olası puanları üzerinde hiçbir etkisi olmadı.

Bu durumda, katılımcılar bu öğrenci grubu için daha önce belirtilen dağılımı göz ardı etme eğilimindeydiler ve Daha önce de söylediğimiz gibi, sağlanan veriler bu görev için ilgisiz olsa bile, notu bireysel olarak tahmin etti. belirli.

Bu çalışmanın, temel frekans yanılgısının başka bir örneğinin gösterilmesinin ötesinde bir etkisi oldu. Ve öğrenci seçme görüşmeleri olan bazı eğitim kurumlarında çok yaygın bir durumu ortaya çıkarmış olmasıdır. Bu süreçler, başarı için en büyük potansiyele sahip öğrencileri çekmek için kullanılır.

Ancak, temel frekans yanılgısının gerekçesini takiben, not edilmelidir ki, genel istatistikler bu anlamda her zaman kişinin değerlendirmesinin sağlayabileceği verilerden daha iyi bir tahmin edici olacaktır..

Kariyerlerinin uzun bir bölümünü farklı bilişsel önyargı türlerini incelemeye adayan diğer yazarlar, İsrailliler, Amos Tversky ve Daniel Kanheman olmuştur. Bu araştırmacılar, temel frekans yanılgısının etkileri üzerinde çalıştıklarında, etkisinin esas olarak temsililik kuralına dayandığını buldular.

Psikolog Richard Nisbett de bu yanılgının en önemli yükleme yanlılıklarından birinin örneği, özne temel oranı ( temel atıf yanlılığı için dış nedenler) ve belirli bir vakanın verilerinin uygulanması (nedenler iç).

Başka bir deyişle, belirli bir vakanın bilgisi, gerçekten temsili olmasa bile, tercih edilenden daha fazladır. Mantıklı bir şekilde sonuçlar çıkarırken olasılıksal olarak daha fazla ağırlığı olması gereken genel veriler.

Bütün bu mülahazalar, birlikte, soruna ilişkin küresel bir vizyona sahip olmamızı sağlayacaktır. Baz frekansın yanılgısına düşmeyi ima eder, ancak bazen bunu gerçekleştirmek zordur. hata.

Bibliyografik referanslar:

• Bar Hillel, M. (1980). Olasılık yargılarında temel oran hatası. Acta Psychological.
• Bar Hillel, M. (1983). Temel oran yanılgısı tartışması. Psikolojideki Gelişmeler. Elsevier.
• Christensen-Szalanski, J.J.J., Plaj, L.R. (1982). Deneyim ve taban oran yanılgısı. Örgütsel davranış ve İnsan Performansı. Elsevier.
• Macchi, L. (1995). Temel oran yanılgısının pragmatik yönleri. Üç Aylık Deneysel Psikoloji Dergisi. Taylor ve Francis.
• Tversky, A., Kahneman, D. (1974). Belirsizlik altında yargılama: Sezgisel yöntemler ve önyargılar. Bilim.