назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [ 22 ] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89]


22

ТОМ, пилотом, библиотекарем или физиком? Каким образом люди вероятностно ранжируют эти профессии, присваивая им рейтинг от «наименее вероятна», до «наиболее вероятна»? Приверженец эвристики репрезентативности, оценивая вероятность того, что Стив является библиотекарем, будет руководствоваться лишь тем, насколько Стив походит на стереотип библиотекаря.

И в самом деле, проведенные эмпирические исследования полностью подтверждают, что на практике люди будут использовать именно сходство, или репрезентативность для определения вероятности подобных событий.

Но несмотря на всю свою привлекательность, которая является следствием простоты, подобный подход к оценке вероятностей может привести к серьезным ошибкам. Эти ошибки будут вызваны тем, что эвристика репрезентативности не учитывает несколько факторов, имеюших большое значение для определения вероятности.

Факторов, которые игнорирует эвристика репрезентативности, ровно пять:

• нечувствительность к исходным вероятностям [insensitivity to prior probability of outcomes];

• нечувствительность к размеру выборки [insensitivity to sample size];

• неправильное представление о шансе [misconceptions of chance];

• нечувствительность к предсказуемости [insensitivity to predictability];

• иллюзия значимости [the illusion of validity].

Рассмотрим каждый из них подробнее.

* Нечувствительность к исходным вероятностям

Один из факторов, который полностью игнорируется репрезентативностью, но оказывает значительное влияние на вероятности, - это исходная вероятность [prior probability], или так называемая базовая частота [base-rate frequency] исходов.

1 См.: Kahneman, В., Tversky, А. (1973) On the Psychology of Prediction. Psychological Review, Vol. 80, pp. 237-251.



1 См.: Kahneman, D., Tversky, А. (1973) On the Psychology of Prediction. Psychological Review, Vol. 80, pp. 237-251.

В случае со Стивом тот факт, что количество фермеров значительно превышает количество библиотекарей, должен оказывать не последнее влияние на вероятность того, что Стивен окажется библиотекарем, а не фермером. Однако соображения базовой частоты не оказывают никакого влияния на схожесть Стивена со стереотипами библиотекаря и фермера.

Как только при оценке вероятности наступления того или иного события люди начинают использовать эвристику репрезентативности, так сразу же начинают игнорировать исходные вероятности.

Эта гипотеза была эмпирически проверена в следующем эксперименте. Группе субъектов предоставили возможность ознакомиться с краткими описаниями нескольких индивидуумов, случайно отобранньк из выборки, содержащей 100 инженеров и адвокатов. Затем субъектов попросили оценить вероятность того, что данный индивидуум является адвокатом и инженером. В одних экспериментальных условиях опрашиваемым бьшо сказано, что выборка содержит 70% инженеров и 30% адвокатов. В других экспериментальных условиях субъектам сообщили, что выборка содержит 30% инженеров и 70% адвокатов.

Очевидно, что вероятность того, что индивидуум является инженером, значительно выше в первых экспериментальных условиях, нежели во вторых (70 : 30). И наоборот, вероятность того, что индивидуум является адвокатом, значительно выше во вторых и ниже в первых экспериментальных условиях (те же 70 : 30).

Несмотря на этот очевидный факт, опрашиваемые установили одинаковые вероятности того, что индивидуум является инженером, как в первом, так и во втором эксперименте. Произошло это из-за того, что все внимание опрашиваемых было обращено на то, насколько индивидуум похож на стереотип инженера или адвоката, а не на базовые вероятности появления в выборке адвокатов и инженеров.

Любопытно, что опрашиваемые правильно использовали базовые вероятности, когда не получали никакой дополнительной информации, за исключением информации о качественном составе выборки. В условиях отсутствия краткого описания индивидуума опрашиваемые устанавливали вероятность того, что он является инженером, равной 0,7 и 0,3 соответственно для первых и для вторых экспериментальных условий. Но опра-



шиваемые начинали полностью игнорировать базовые вероятности, как только им предлагались краткие описания индивидуумов. Приведем простой пример.

Дику тридцать лет. Он женат и не имеет детей. Человек больших способностей и мотиваций, он обещает быть крайне успешным в своей области деятельности. Его любят коллеги.

Это описание было создано с единственной целью - не дать опрашиваемому никакой дополнительной информации, которая была бы полезна для определения истинной профессии Дика. Следовательно, вероятность того, что Дик является инженером, должна равняться пропорции инженеров в выборке, так же как это бьшо бы, если бы никакого описания не сушествовало. Несмотря на это, опрашиваемые оценили вероятность того, что Дик является инженером, равной 0,5, полностью игнорируя установленные в экспериментах исходные вероятности 0,7 и 0,3.

Когда никакой специальной информации не предоставляется, люди правильно учитывают базовую частоту. Но как только они получают дополнительно бесполезную информацию, так сразу же начинают игнорировать базовые частоты.

• Нечувствительность к размеру выборки

Чтобы оценить вероятность появления того или иного результата в выборке, сделанной из определенного множества, люди обычно полагаются на репрезентативность. Например, пытаясь определить вероятность того, что средний рост случайно отобранных 10 мужчин будет равен 180 см, используют средний рост всех мужчин. При таком подходе получается, что схожесть статистических параметров выборки с корреспонди-руюшими параметрами исходного множества не зависит от размера выборки.

Следовательно, если при оценке вероятностей используется репрезентативнось, то оцениваемая вероятность выборочной статистики перестает зависеть от размера выборки.

На практике именно так все и происходит. Например, когда люди пытаются оценить распределение среднего роста мужчин для выборок различных объемов, то устанавливают их одинаковыми. Вероятность того, что у мужчины будет рост выше 6 футов (182,88 см), бьша установлена одинаковой для выборок,

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [ 22 ] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89]