无论心理偏差引发的是统计偏差还是噪声都一......《噪声》摘录

管理类 日期 2024-01-22
无论心理偏差引发的是统计偏差还是噪声,都一定会导致误差。

诊断偏差

我们通常是通过参考真实值来确定判断偏差的。在做预测性判断时,如果误差主要偏向同一个方向而非其他方向,偏差就出现了。例如,人们在预测完成一个项目需要多长时间时,他们估计的平均值通常比他们实际需要的时间少得多。这种常见的心理偏差就是计划谬误(plaig fallacy)。

不过,在做判断时我们往往没有真实值可以拿来比较。我们曾强调过,只有知道真实值时才能检测到统计偏差,那么,在真实值未知的情况下应该如何研究心理偏差?答案是,研究者如果观察到本不应该影响判断的因素对判断产生了统计效应,或是本应该影响判断的因素没有对判断产生统计效应,那么就可以证实判断过程存在心理偏差。

让我们再次用射击的例子阐明上述方法。想象一下,A、B两支队伍完成了射击,而这一次我们请你隐去靶子(见图13-1)。在这个例子中,你并不知道靶心究竟在哪里(即真实值未知),因此,你不知道这两支队伍的子弹落点偏离靶心的程度分别有多大。但是你被告知,在左图所示的情况下,两支队伍瞄准的是同一个靶心;而在右图所示的情况下,A、B两队瞄准的是不同的靶心。无论心理偏差引发的是统计偏差还是噪声,都一定会导致误差。

诊断偏差

我们通常是通过参考真实值来确定判断偏差的。在做预测性判断时,如果误差主要偏向同一个方向而非其他方向,偏差就出现了。例如,人们在预测完成一个项目需要多长时间时,他们估计的平均值通常比他们实际需要的时间少得多。这种常见的心理偏差就是计划谬误(plaig fallacy)。

不过,在做判断时我们往往没有真实值可以拿来比较。我们曾强调过,只有知道真实值时才能检测到统计偏差,那么,在真实值未知的情况下应该如何研究心理偏差?答案是,研究者如果观察到本不应该影响判断的因素对判断产生了统计效应,或是本应该影响判断的因素没有对判断产生统计效应,那么就可以证实判断过程存在心理偏差。

让我们再次用射击的例子阐明上述方法。想象一下,A、B两支队伍完成了射击,而这一次我们请你隐去靶子(见图13-1)。在这个例子中,你并不知道靶心究竟在哪里(即真实值未知),因此,你不知道这两支队伍的子弹落点偏离靶心的程度分别有多大。但是你被告知,在左图所示的情况下,两支队伍瞄准的是同一个靶心;而在右图所示的情况下,A、B两队瞄准的是不同的靶心。图13-1 隐去靶子后观看射击结果以验证偏差

尽管靶心未知,但两种射击结果都证明了系统性偏差的存在。在左图所示的情况下,两支队伍的子弹落点在不同的区域,尽管它们本应该在相同的区域。这种模式就类似于你在实验中,观察两组投资者阅读内容完全相同的商业计划书,只是打印计划书所用的字体和纸张不同,如果这些无关紧要的细节影响了投资者的判断,就表明存在心理偏差。我们不清楚究竟是那些被圆滑的字体、光洁的纸打动的投资者判断得过于积极,还是那些阅读纸张较粗糙的计划书的投资者判断得过于消极,我们只知道他们的判断是不同的,尽管他们不应该这样。

右图所示的情况说明了相反的现象。由于两个队伍瞄准的是不同的靶心,因此两个队伍射中的区域应该是不同的,但落点却集中在了同一区域。例如,假设向两组人提出第4章中关于迈克尔·甘巴迪的那个问题,但问题有所不同:其中一组像你一样,被要求估计甘巴迪两年内仍能留任的可能性;另一组则被要求估计他三年内仍能留任的可能性。按理说两组应该得出不同的结论,因为三年内不能留任的可能性显然比两年内的更高,但是证据表明,两组人所估计的概率相差很小,小到可以忽略不计。答案本应该是有显著差异的,但事实并非如此,这意味着本应该影响判断的因素被忽略了。这种心理偏差被称为图13-1 隐去靶子后观看射击结果以验证偏差

尽管靶心未知,但两种射击结果都证明了系统性偏差的存在。在左图所示的情况下,两支队伍的子弹落点在不同的区域,尽管它们本应该在相同的区域。这种模式就类似于你在实验中,观察两组投资者阅读内容完全相同的商业计划书,只是打印计划书所用的字体和纸张不同,如果这些无关紧要的细节影响了投资者的判断,就表明存在心理偏差。我们不清楚究竟是那些被圆滑的字体、光洁的纸打动的投资者判断得过于积极,还是那些阅读纸张较粗糙的计划书的投资者判断得过于消极,我们只知道他们的判断是不同的,尽管他们不应该这样。

右图所示的情况说明了相反的现象。由于两个队伍瞄准的是不同的靶心,因此两个队伍射中的区域应该是不同的,但落点却集中在了同一区域。例如,假设向两组人提出第4章中关于迈克尔·甘巴迪的那个问题,但问题有所不同:其中一组像你一样,被要求估计甘巴迪两年内仍能留任的可能性;另一组则被要求估计他三年内仍能留任的可能性。按理说两组应该得出不同的结论,因为三年内不能留任的可能性显然比两年内的更高,但是证据表明,两组人所估计的概率相差很小,小到可以忽略不计。答案本应该是有显著差异的,但事实并非如此,这意味着本应该影响判断的因素被忽略了。这种心理偏差被称为范围不敏感(scope isesitivity)。

判断的系统性错误已在许多领域中出现,“偏差”一词现在已被广泛用于多个领域,包括商业、政治、政策制定和司法。由于该词的普遍使用,它的含义也变得很广泛。我们在此处使用的是这个词在认知层面的定义,指的是一种心理机制和这种机制通常会产生的误差。除此之外,这个词还经常用于暗示某人对某个群体有偏见,如性别偏见或种族偏见。它也可能意味着某人支持某个特定的结论,例如,我们有时候会读到:某人因利益冲突或政治见解而产生偏见。所有这些心理偏差都会引起统计偏差和噪声,因此我们在讨论心理学的判断误差时,会将上述这些类型的偏差、偏见都包含在内。

我们强烈反对这个词的另一种用法——将代价高昂的失败归因于无特定所指的“偏差”,而在承认错误的同时,承诺努力消除我们的决策中的偏差。这些表述无非是说“错误已经铸成”“我们将努力做得更好”,再没有其他意义了。可以肯定的是,某些失败确实是由与特定心理偏差相关的可预见性误差引起的,我们也相信采取某些干预措施来减少判断和决策中的偏差和噪声是可行的,但是,将所有不好的结果都归咎于偏差,是毫无价值的解释。我们建议,只有在描述具体、可以识别的误差以及产生这些误差的机制时,才使用“偏差”一词。

替代偏差,我们常常用一个问题代替另一个问题

要体验启发式的过程,请你尝试回答如下问题,这个问题阐明了范围不敏感(scope isesitivity)。

判断的系统性错误已在许多领域中出现,“偏差”一词现在已被广泛用于多个领域,包括商业、政治、政策制定和司法。由于该词的普遍使用,它的含义也变得很广泛。我们在此处使用的是这个词在认知层面的定义,指的是一种心理机制和这种机制通常会产生的误差。除此之外,这个词还经常用于暗示某人对某个群体有偏见,如性别偏见或种族偏见。它也可能意味着某人支持某个特定的结论,例如,我们有时候会读到:某人因利益冲突或政治见解而产生偏见。所有这些心理偏差都会引起统计偏差和噪声,因此我们在讨论心理学的判断误差时,会将上述这些类型的偏差、偏见都包含在内。

我们强烈反对这个词的另一种用法——将代价高昂的失败归因于无特定所指的“偏差”,而在承认错误的同时,承诺努力消除我们的决策中的偏差。这些表述无非是说“错误已经铸成”“我们将努力做得更好”,再没有其他意义了。可以肯定的是,某些失败确实是由与特定心理偏差相关的可预见性误差引起的,我们也相信采取某些干预措施来减少判断和决策中的偏差和噪声是可行的,但是,将所有不好的结果都归咎于偏差,是毫无价值的解释。我们建议,只有在描述具体、可以识别的误差以及产生这些误差的机制时,才使用“偏差”一词。

替代偏差,我们常常用一个问题代替另一个问题

要体验启发式的过程,请你尝试回答如下问题,这个问题阐明了启发式和偏差的几个基本的主题。像之前一样,如果你能给出自己的答案,你将从中收获更多。

比尔今年33岁。他很聪明,但缺乏想象力,且大多数时候比较无趣。学生时代,他数学学得很好,但是社会研究和人文科目学得很差。

下表列出了8种可能发生的“比尔的现状”。浏览以下各项,然后从中选出你认为最有可能发生的两项。

□ 比尔是内科医生,爱好玩扑克牌。

□ 比尔是建筑师。

□ 比尔是会计师。

□ 比尔爱好演奏爵士乐。

□ 比尔爱好冲浪。

□ 比尔是记者。

□ 比尔是会计,爱好演奏爵士乐。

□ 比尔爱好爬山。

现在,请你再浏览一遍,然后选择两个与比尔最为相似的描述。你的选择可以与上次的相同,也可以不同。

几乎可以肯定的是,你所选择的最可能的类别与最相似的类别是启发式和偏差的几个基本的主题。像之前一样,如果你能给出自己的答案,你将从中收获更多。

比尔今年33岁。他很聪明,但缺乏想象力,且大多数时候比较无趣。学生时代,他数学学得很好,但是社会研究和人文科目学得很差。

下表列出了8种可能发生的“比尔的现状”。浏览以下各项,然后从中选出你认为最有可能发生的两项。

□ 比尔是内科医生,爱好玩扑克牌。

□ 比尔是建筑师。

□ 比尔是会计师。

□ 比尔爱好演奏爵士乐。

□ 比尔爱好冲浪。

□ 比尔是记者。

□ 比尔是会计,爱好演奏爵士乐。

□ 比尔爱好爬山。

现在,请你再浏览一遍,然后选择两个与比尔最为相似的描述。你的选择可以与上次的相同,也可以不同。

几乎可以肯定的是,你所选择的最可能的类别与最相似的类别是完全相同的。我们如此肯定的原因是,已经有许多实验表明:人们在这两类问题上会给出相同的答案。但是,相似性和可能性实际上是完全不同的。例如,你可以自问,如下哪种说法更合乎情理呢?

· 比尔符合我心目中爵士乐爱好者的形象。

· 比尔符合我心目中爱好演奏爵士乐的会计师的形象。

这两种陈述都不完全符合,但其中一个显然看起来没那么糟糕。相比于爵士乐爱好者,比尔与“爱好演奏爵士乐的会计师”有更多的共同点。现在考虑一下:以下哪个陈述更有可能发生?

· 比尔爱好演奏爵士乐。

· 比尔是会计,且爱好演奏爵士乐。

你可能会选择第二个答案,但是这样做是不合逻辑的。比尔爱好演奏爵士乐的可能性必然高于他是一个“爱好演奏爵士乐的会计师”(7)的可能性。回想一下文氏图(Ve diagram),如果比尔是爱好演奏爵士乐的会计师,那么他必然是个爵士乐演奏者。在描述中添加更多的细节只能使所描述内容发生的可能性降低,尽管添加细节能够使它变得更具代表性,而且更符合情况,就像当前的案例一样。

根据判断启发式理论,有时候人们会用一个简单问题的答案来回答一个较难的问题。因此,哪个问题更容易回答呢?是“比尔与一个典型的爵士乐乐手有多么相似”,还是“比尔有多大可能性成为一名业余爵士乐乐手”?众所周知,相似性问题更容易,因此人们在评估概率时,更可能给出与之相关的相似性问题的答案。完全相同的。我们如此肯定的原因是,已经有许多实验表明:人们在这两类问题上会给出相同的答案。但是,相似性和可能性实际上是完全不同的。例如,你可以自问,如下哪种说法更合乎情理呢?

· 比尔符合我心目中爵士乐爱好者的形象。

· 比尔符合我心目中爱好演奏爵士乐的会计师的形象。

这两种陈述都不完全符合,但其中一个显然看起来没那么糟糕。相比于爵士乐爱好者,比尔与“爱好演奏爵士乐的会计师”有更多的共同点。现在考虑一下:以下哪个陈述更有可能发生?

· 比尔爱好演奏爵士乐。

· 比尔是会计,且爱好演奏爵士乐。

你可能会选择第二个答案,但是这样做是不合逻辑的。比尔爱好演奏爵士乐的可能性必然高于他是一个“爱好演奏爵士乐的会计师”(7)的可能性。回想一下文氏图(Ve diagram),如果比尔是爱好演奏爵士乐的会计师,那么他必然是个爵士乐演奏者。在描述中添加更多的细节只能使所描述内容发生的可能性降低,尽管添加细节能够使它变得更具代表性,而且更符合情况,就像当前的案例一样。

根据判断启发式理论,有时候人们会用一个简单问题的答案来回答一个较难的问题。因此,哪个问题更容易回答呢?是“比尔与一个典型的爵士乐乐手有多么相似”,还是“比尔有多大可能性成为一名业余爵士乐乐手”?众所周知,相似性问题更容易,因此人们在评估概率时,更可能给出与之相关的相似性问题的答案。

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