Heuristica de la representatividad

Heuristica de la representatividad

La Heuristica de la representatividad

La heurística de representatividad es una regla general en el que la gente juzga la probabilidad o frecuencia de una hipótesis, considerando cuánto se parece la hipótesis de los datos disponibles en lugar de utilizar un cálculo bayesiano. Si bien muy a menudo son muy útiles en la vida cotidiana, sino que también puede resultar en el descuido de los tipos de base pertinentes y otros sesgos cognitivos. La heurística representante fue propuesto por Amos Tversky y Daniel Kahneman

Tom W. En un estudio realizado en 1973, Kahneman y Tversky dio a sus súbditos la siguiente información: "Tom W. es de gran inteligencia, aunque carecen de la verdadera creatividad. Tiene una necesidad de orden y claridad, y los sistemas de limpia y ordenada en la que cada detalle tiene su lugar apropiado. Su escritura es más bien aburrido y mecánico, a veces animados por juegos de palabras un poco cursi y por los destellos de la imaginación de la ciencia-ficción tipo. Tiene un fuerte impulso para la competencia. Parece que sienten poca simpatía por otras personas y no disfruta de interactuar con otros. egocéntrico, que sin embargo tiene una moraleja profunda sentido ".

Los sujetos fueron divididos en tres grupos que recibieron diferentes tareas de decisión:

Un grupo de sujetos se le preguntó cómo similares Tom W. era un estudiante en uno de los nueve tipos de carreras de posgrado universitario (administración de empresas, informática, ingeniería, humanidades, educación, derecho, bibliotecología, la medicina, física y ciencias biológicas, o las ciencias sociales / trabajo social). La mayoría de los temas asociados Tom W. con un estudiante de ingeniería, y pensó que era por lo menos como un estudiante de ciencias sociales / trabajo social.

Un segundo grupo de temas se le preguntó en lugar de estimar la probabilidad de que Tom W. era un estudiante de postgrado en cada una de las nueve mayores. Las probabilidades estaban en consonancia con las sentencias del grupo anterior.

Un tercer grupo de temas se le preguntó para estimar la proporción de estudiantes de posgrado de primer año había en cada uno de los nueve mayores.

Probabilidades: El segundo grupo se aproxima por lo mucho que pensó Tom W. fue representante de cada uno de los grandes, y menos en la probabilidad de tipo de base de ser ese tipo de estudiante en el primer lugar (el tercero). Si los sujetos la aproximación de las respuestas de los tipos de base, la probabilidad estimada de que Tom W. era un ingeniero habría sido mucho menor, ya que había pocos ingeniería estudiantes de posgrado en el momento

El problema de taxis

En otro estudio realizado por Tversky y Kahneman, los sujetos se les dio el siguiente problema:

"Un taxi estuvo involucrado en un accidente de golpear y correr por la noche. Dos empresas de taxi, el verde y el azul, operan en la ciudad. 85% de los taxis en la ciudad son Verde y el 15% son azules.

Un testigo identificó el taxi como Azul. El Tribunal examinó la fiabilidad de los testigos en las mismas circunstancias que existían en la noche del accidente y concluyó que la testigo identificó correctamente cada uno de los dos colores del 80% del tiempo y no el 20% del tiempo.

¿Cuál es la probabilidad de que el taxi implicado en el accidente era azul en lugar de verde a sabiendas de que este testigo lo identificó como Blue? "

La mayoría de los sujetos dieron las probabilidades de más del 50%, y algunos dieron respuestas más del 80%. La respuesta correcta, que se encuentra usando el teorema de Bayes, es inferior a las estimaciones:

Existe una probabilidad del 12% (15% multiplicado por 80%) de los testigos de la correcta identificación de un taxi azul. Hay un 17% de probabilidades (85% multiplicado por 20%) de los testigos de forma incorrecta identificación de un taxi verde como azul. Por lo tanto, un 29% de probabilidades (12% más 17%), el testigo ha de identificar la cabina de color azul. Esto resulta en una oportunidad de 41% (12% dividido en un 29%) que el taxi identificado como el azul es realmente azul.

Los autores del estudio escriben, "Esta es una visión interesante sobre la psicología de la investigación en relación con la realidad". La representatividad es citado en el efecto similar de la falacia del jugador, la falacia de la regresión y la falacia de conjunción. Otro Tversky y Kahneman heurística psicológica encontrado es la disponibilidad heurística.

Representatividad, extensionalidad, y el teorema de Bayes

La heurística de representatividad viola una de las propiedades fundamentales de la probabilidad: extensionalidad. Por ejemplo, los participantes se les proporcionó una descripción de Linda, que se asemeja a una feminista. Luego, los participantes se les pide que evalúen la probabilidad de su ser feminista, la probabilidad de su ser un cajero de banco, o la probabilidad de ser tanto un cajero de banco y feminista. Teoría de la probabilidad dicta que la probabilidad de ser tanto un cajero de banco y feminista (la conjunción de dos conjuntos) debe ser menor o igual a la probabilidad de ser o una feminista o un cajero de banco. Sin embargo, los participantes consideró que el conjunto (cajero de banco y feminista) como más probable de ser un cajero de banco solo.

El uso de la heurística de representatividad llevará probablemente a violaciónes del teorema de Bayes. El teorema de Bayes dice:

Sin embargo, las sentencias en la representatividad que busque sólo en la semejanza entre la hipótesis y los datos, por lo que las probabilidades se igualan inversa:

P (H | D) = P (D | H)

Como puede verse, el tipo de base P (H) se tiene en cuenta en esta ecuación, lo que lleva a la base-tipo de falacia. Este aspecto quedó probado por Dawes, Mirels, Gold y Donahue (1993) [3] que había gente juzga tanto la tasa de base de personas que tenían un rasgo de la personalidad particular y la probabilidad de que una persona que tiene un rasgo de la personalidad ha dado otro. Por ejemplo, los participantes se les preguntó a cuántas personas de cada 100 respondió fiel a la pregunta "¿Soy una persona de conciencia", y también, habida cuenta de que una persona que respondió fiel a esta pregunta, ¿cuántas verdadera respuesta a una pregunta de personalidad diferente. Se encontró que los participantes probabilidades inversa equipara (por ejemplo, P (de conciencia | neuróticos) = P (neuróticos | conciencia)), incluso cuando era obvio que no eran los mismos (las dos preguntas que fueron contestadas de inmediato después de la otra).


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