Принятие решений в неопределенности стр.282

Тверски были использованы в качестве испытуемых учащиеся израильской средней школы. И все же мы и они извлекаем намного более пространные выводы из результатов, поскольку, хотя большинство взрослых людей не являются ни израильтянами, ни учащимися средней школы, эти черты считаются слабо коррелирующими, если вообще коррелирующими, с центральными переменными в их исследованиях. Даже в сконструированной статистической выборке, следует отметить, должна рассматриваться ати-пичность: если в обозрении доходов зарегистрированных демократов была взята небольшая случайная выборка с преобладанием белых мужчин среднего возраста, то мы не примем стандартные типы выводов, основанные на случайном осуществлении выборки, как валидные.

Чтобы урегулировать атипичноеть, статистик, конструирующий модели, может попытаться более точно сформулировать отношения между целевой переменной и ковариантами и исправить вывод, используя эти отношения. Например, можно предположить или оценить отношения между возрастом, полом и доходами и сравнить урегулированные доходы поэтов и музыкантов. Такая адаптация требует опыта, размышления и часто количественных данных и умеренно больших выборок (для проверки модели и оценки параметров).

Мы отмечали, что случайное осуществление выборки или атипичные выборки иногда могут управляться сложными моделями, но неразумно ожидать от не экспертов управления предубеждением выборки этим способом. Какие интуитивные процессы используют обыватели, чтобы исправить предубеждение выборки? И какие рекомендации, исходящие из практичес -ких способов статистика, мы можем дать, чтобы улучшить их выводы?

К вопросу о том, как люди адаптируют предубеждение выборки, обращались в двух исследованиях Хемилл, Вилсон и Нисбетт (Hamill, Wilson и Nisbett, 1980). Общее заключение состояло в том, что люди адаптируют очень слабо: они не показывают никаких систематических различий между выводами, сделанными на основе случайных выборок, в сравнении с выводами, сделанными на основе типичных выборок, и даже извлекают подобного рода выводы на основе выборок, отмеченных как специфически атипичные (контр-иллюстративные, как это было).

Некоторые подробности этих исследований могут быть значимыми, если читателю необходимо серьезно подумать о том, какую статистическую эвристику следует использовать людям. В одном исследовании испытуемые просматривали видеозапись интервью с подразумеваемым тюремным надзирателем, который показался очень гуманным одной половине испытуемых и очень жестоким - другой. Некоторых испытуемых привели к убеждению, что представленный единичный случай был иллюстративным для большей выборки тюремных надзирателей. Другим испытуемым было сказано, что этот единичный случай был контр-иллюстративным: им ясно сказали, что интервьюируемый надзиратель был отобран как один из наиболее крайних (один из наиболее гуманных для тех, кто видел гуманного надзи рателя, и один из наименее гуманных для тех, кто видел жестокого надзирателя). Третьей группе не дали никакой информации об иллюстративности, и в результате была представлена случайная выборка единичного размера. В другом исследовании испытуемые читали журнальную статью с ярким негативным портретом получателя благотворительного пособия. Некоторых из испытуемых привели к убеждению, что случай, о котором они прочитали, был в высокой степени типичным в отношении продолжительности получения пособия. Им сказали (неправильно), что, как большинство получателей пособия среднего возраста, эта женщина получала пособие большую часть своей взрослой жизни. Другим испытуемым сказали правду об атипичности женщины в отношении этой черты: их проинформировали, что большинство получателей пособия получают его только в течение нескольких лет.


⇐ назад к прежней странице | | перейти на следующую страницу ⇒