Нечувствительность к размеру выборки - Insensitivity to sample size

Нечувствительность к размеру выборки это Когнитивное искажение это происходит, когда люди оценивают вероятность получения статистика выборки безотносительно к размер образца. Например, в одном исследовании испытуемые приписали такую ​​же вероятность вероятности получения среднего роста более шести футов [183 см] в выборках из 10, 100 и 1000 мужчин. Другими словами, вариация более вероятна в меньших выборках, но люди могут этого не ожидать.[1]

В другом примере Амос Тверски и Даниэль Канеман заданные предметы

В одном городе работают две больницы. В более крупной больнице каждый день рождается около 45 детей, а в меньшей больнице - около 15 детей. Как известно, около 50% всех младенцев - мальчики. Однако точный процент меняется изо дня в день. Иногда он может быть выше 50%, иногда ниже.


В течение 1 года каждая больница регистрировала дни, когда более 60% новорожденных были мальчиками. Как вы думаете, в какой больнице таких дней больше?

  1. Большая больница
  2. Меньшая больница
  3. Примерно одинаково (то есть в пределах 5% друг от друга) [1]

56% испытуемых выбрали вариант 3, а 22% испытуемых соответственно выбрали вариант 1 или 2. Однако, согласно теория выборки более крупная больница с гораздо большей вероятностью сообщит о соотношении полов, близком к 50% в данный день, чем больница меньшего размера, которая требует, чтобы правильный ответ на вопрос был в меньшей больнице (см. закон больших чисел ).

Относительное пренебрежение размером выборки было получено в другом исследовании статистически опытных психологов.[2]

Тверски и Канеман объяснили, что эти результаты вызваны эвристика репрезентативности, согласно которому люди интуитивно оценивают образцы как имеющие свойства, аналогичные их популяции, не принимая во внимание другие соображения. Связанная с этим предвзятость иллюзия кластеризации, в котором люди недооценивают полос или пробеги в небольших выборках. Нечувствительность к размеру выборки - это подтип пренебрежение расширением.[3]

Чтобы проиллюстрировать этот момент, Говард Уэйнер и Харрис Л. Цверлинг продемонстрировали, что уровень заболеваемости раком почек самый низкий в округах, которые в основном сельские, малонаселенные и расположены в традиционно республиканских штатах на Среднем Западе, Юге и Западе, но они также являются наибольший в округах, которые в основном сельские, малонаселенные и расположены в традиционно республиканских штатах на Среднем Западе, Юге и Западе. Хотя в пользу этих фактов можно привести различные экологические и экономические причины, Вайнер и Цверлиг утверждают, что это артефакт размера выборки. Из-за небольшого размера выборки заболеваемость определенным видом рака в небольших сельских округах с большей вероятностью будет дальше от среднего значения в том или ином направлении, чем заболеваемость тем же видом рака в гораздо более густонаселенных городских районах. графства.[4]

Рекомендации

  1. ^ а б Тверски, Амос; Даниэль Канеман (1974). «Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения». Наука. 185 (4157): 1124–1131. Bibcode:1974Научный ... 185.1124Т. Дои:10.1126 / science.185.4157.1124. PMID  17835457.
  2. ^ Тверски, Амос; Даниэль Канеман (1971). «Вера в закон малых чисел». Психологический бюллетень. 76 (2): 105–110. CiteSeerX  10.1.1.592.3838. Дои:10,1037 / ч0031322.
  3. ^ Канеман, Даниэль (2000). «Оценка моментами, прошлым и будущим». У Даниэля Канемана; Амос Тверски (ред.). Выбор, ценности и рамки. п. 708.
  4. ^ Уэйнер, Ховард; Цверлинг, Харрис Л. (2006). «Доказательства того, что небольшие школы не повышают успеваемость учащихся». Дельта Пхи Каппан. 88 (4): 300–303. Дои:10.1177/003172170608800411. ISSN  0031-7217. JSTOR  20442243.