La heurística de representatividad se utiliza al hacer juicios sobre la probabilidad de un evento bajo incertidumbre. [1] Es parte de un grupo de heurísticas (reglas simples que rigen el juicio o la toma de decisiones) propuestas por los psicólogos Amos Tversky y Daniel Kahneman a principios de la década de 1970 como "el grado en que [un evento] (i) es similar características a su población madre, y (ii) refleja las características más destacadas del proceso por el cual se genera ". [1] La heurística se describe como "atajos de juicio que generalmente nos llevan a donde necesitamos ir, y rápidamente, pero a costa de desviarnos ocasionalmente del curso". [2]Las heurísticas son útiles porque utilizan la reducción del esfuerzo y la simplificación en la toma de decisiones. [3]
Cuando las personas confían en la representatividad para emitir juicios, es probable que juzguen incorrectamente porque el hecho de que algo sea más representativo no lo hace más probable. [4] La heurística de representatividad se describe simplemente como evaluar la similitud de los objetos y organizarlos en función del prototipo de categoría (por ejemplo, lo similar va con lo similar y las causas y los efectos deben parecerse entre sí). [2] Esta heurística se utiliza porque es un cálculo fácil. [4] El problema es que la gente sobreestima su capacidad para predecir con precisión la probabilidad de un evento. [5] Por lo tanto, puede resultar en el descuido de las tasas base relevantes y otros sesgos cognitivos . [6] [7]
Determinantes de la representatividad
Es más probable que se utilice la heurística de representatividad cuando el juicio o la decisión a tomar tiene ciertos factores.
Semejanza
Al juzgar la representatividad de un nuevo estímulo / evento, la gente suele prestar atención al grado de similitud entre el estímulo / evento y un estándar / proceso. [1] También es importante que esas características sean destacadas. [1] Nilsson, Juslin y Olsson (2008) encontraron que esto está influenciado por la descripción ejemplar de la memoria (los ejemplos concretos de una categoría se almacenan en la memoria) de modo que las nuevas instancias se clasificaron como representativas si también eran muy similares a una categoría. como si se encontrara con frecuencia. [8] Se han descrito varios ejemplos de similitud en la literatura heurística de representatividad. Esta investigación se ha centrado en las creencias médicas. [2] Las personas a menudo creen que los síntomas médicos deben parecerse a sus causas o tratamientos. Por ejemplo, la gente ha creído durante mucho tiempo que las úlceras eran causadas por el estrés, debido a la heurística de representatividad, cuando en realidad las bacterias causan úlceras. [2] En una línea de pensamiento similar, en algunas creencias de la medicina alternativa se ha animado a los pacientes a comer carne de órganos que corresponda a su trastorno médico. El uso de la heurística de la representatividad se puede ver en creencias aún más simples, como la creencia de que comer alimentos grasos engorda. [2] Incluso los médicos pueden dejarse influir por la heurística de la representatividad al juzgar la similitud , en los diagnósticos, por ejemplo. [9] El investigador encontró que los médicos usan la heurística de representatividad para hacer diagnósticos al juzgar cuán similares son los pacientes al paciente estereotipado o prototípico con ese trastorno. [9]
Aleatoriedad
La irregularidad y la representatividad local afectan los juicios de aleatoriedad. Las cosas que no parecen tener una secuencia lógica se consideran representativas de la aleatoriedad y, por lo tanto, es más probable que ocurran. Por ejemplo, THTHTH como una serie de lanzamientos de monedas no se consideraría representativo de los lanzamientos de monedas generados aleatoriamente, ya que está demasiado bien ordenado. [1]
La representatividad local es una suposición en la que las personas se basan en la ley de los números pequeños, por la que se percibe que las muestras pequeñas representan a su población en la misma medida que las muestras grandes ( Tversky y Kahneman 1971 ). [1] Una muestra pequeña que aparece distribuida aleatoriamente reforzaría la creencia, bajo el supuesto de representatividad local, de que la población está distribuida aleatoriamente. Por el contrario, una muestra pequeña con una distribución sesgada debilitaría esta creencia. [1] Si el lanzamiento de una moneda se repite varias veces y la mayoría de los resultados consisten en "caras", la suposición de representatividad local hará que el observador crea que la moneda está sesgada hacia las "caras". [1]
Estudios clásicos de Tversky y Kahneman
Tom W.
En un estudio realizado en 1973, [10] Kahneman y Tversky dividieron a sus participantes en tres grupos:
- "Grupo de tasa base", a quienes se les dieron las instrucciones: "Considere a todos los estudiantes graduados de primer año en los EE. UU. Hoy. Escriba sus mejores conjeturas sobre el porcentaje de estudiantes que ahora están inscritos en los siguientes nueve campos de especialización. " [10] Los nueve campos asignados fueron administración de empresas, informática, ingeniería, humanidades y educación, derecho, bibliotecología, medicina, ciencias físicas y de la vida, y ciencias sociales y trabajo social. [10]
- "Grupo de similitud", a quienes se les dio un boceto de personalidad. "Tom W. es de gran inteligencia, aunque carece de verdadera creatividad. Necesita orden y claridad, y sistemas prolijos y prolijos en los que cada detalle encuentre su lugar apropiado. Su escritura es bastante aburrida y mecánica, ocasionalmente animada por juegos de palabras algo cursis y con destellos de imaginación del tipo de ciencia ficción. Tiene un fuerte impulso por la competencia. Parece sentir poca simpatía por otras personas y no disfruta interactuando con los demás. Centrado en sí mismo, sin embargo, tiene una profunda moral sentido." [10] Se pidió a los participantes de este grupo que clasificaran las nueve áreas enumeradas en la parte 1 en términos de cuán similar es Tom W. al estudiante de posgrado prototípico de cada área. [10]
- "Grupo de predicción", a quienes se les dio el bosquejo de personalidad descrito en 2, pero también se les dio la información "El bosquejo de personalidad anterior de Tom W. fue escrito durante el último año de secundaria de Tom por un psicólogo, sobre la base de pruebas proyectivas. Tom W. es actualmente un estudiante de posgrado. Por favor, clasifique los siguientes nueve campos de especialización de posgrado en orden de probabilidad de que Tom W. sea ahora un estudiante de posgrado en cada uno de estos campos ". [10]
Los juicios de probabilidad fueron mucho más cercanos para los juicios de similitud que para las tasas base estimadas. Los hallazgos respaldaron las predicciones de los autores de que las personas hacen predicciones basadas en cuán representativo es algo (similar), en lugar de basarse en información de tasa base relativa. [10] Por ejemplo, más del 95% de los participantes dijeron que Tom tendría más probabilidades de estudiar ciencias de la computación que educación o humanidades, cuando había estimaciones de tasa base mucho más altas para educación y humanidades que para ciencias de la computación. [10]
El problema del taxi
En otro estudio realizado por Tversky y Kahneman, a los sujetos se les planteó el siguiente problema: [4]
Un taxi estuvo involucrado en un accidente de atropello y fuga durante la noche. Dos compañías de taxis, Green y Blue, operan en la ciudad. El 85% de los taxis de la ciudad son verdes y el 15% son azules. [4]
Un testigo identificó el taxi como Azul. El tribunal probó la confiabilidad del testigo en las mismas circunstancias que existían la noche del accidente y concluyó que el testigo identificó correctamente cada uno de los dos colores el 80% de las veces y falló el 20% de las veces. [4]
¿Cuál es la probabilidad de que el taxi involucrado en el accidente fuera Azul en lugar de Verde sabiendo que este testigo lo identificó como Azul? [4]
La mayoría de los sujetos dieron probabilidades superiores al 50% y algunos dieron respuestas superiores al 80%. La respuesta correcta, encontrada usando el teorema de Bayes , es menor que estas estimaciones: [4]
- Hay un 12% de probabilidad (15% por 80%) de que el testigo identifique correctamente un taxi azul.
- Existe un 17% de probabilidad (85% por 20%) de que el testigo identifique incorrectamente un taxi verde como azul.
- Por lo tanto, existe una probabilidad del 29% (12% más 17%) de que el testigo identifique el taxi como azul.
- Esto da como resultado un 41% de probabilidad (12% dividido por 29%) de que la cabina identificada como azul sea realmente azul.
La representatividad se cita en el efecto similar de la falacia del jugador, la falacia de la regresión y la falacia de la conjunción . [4]
Sesgos atribuidos a la heurística de representatividad
Descuido de la tasa base y falacia de la tasa base
El uso de la heurística de representatividad probablemente conducirá a violaciones del Teorema de Bayes . El teorema de Bayes establece: [11]
Sin embargo, los juicios por representatividad solo consideran la semejanza entre la hipótesis y los datos, por lo que las probabilidades inversas se equiparan: [11]
Como puede verse, la tasa base P (H) se ignora en esta ecuación, lo que lleva a la falacia de la tasa base . Una tasa base es la tasa básica de incidencia de un fenómeno. La falacia de la tasa base describe cómo las personas no toman en cuenta la tasa base de un evento al resolver problemas de probabilidad. [12] Esto fue probado explícitamente por Dawes, Mirels, Gold y Donahue (1993) quienes hicieron que la gente juzgara tanto la tasa base de personas que tenían un rasgo de personalidad particular como la probabilidad de que una persona que tenía un rasgo de personalidad dado tuviera otro. [11] Por ejemplo, se preguntó a los participantes cuántas personas de cada 100 respondieron fiel a la pregunta "Soy una persona concienzuda" y también, dado que una persona respondió fiel a esta pregunta, cuántas responderían fiel a una pregunta de personalidad diferente. . Descubrieron que los participantes equiparaban probabilidades inversas (p. Ej.,) incluso cuando era obvio que no eran lo mismo (las dos preguntas se respondieron inmediatamente después de la otra). [11]
Axelsson describe un ejemplo médico. [12] Supongamos que un médico realiza una prueba con una precisión del 99% y usted da positivo para la enfermedad. Sin embargo, la incidencia de la enfermedad es de 1 / 10.000. Su probabilidad real de tener la enfermedad es del 1%, porque la población de personas sanas es mucho mayor que la enfermedad. [12] Esta estadística a menudo sorprende a la gente, debido a la falacia de la tasa base, ya que muchas personas no toman en cuenta la incidencia básica al juzgar la probabilidad. [12] La investigación de Maya Bar-Hillel (1980) sugiere que la relevancia percibida de la información es vital para la negligencia de la tasa base: las tasas base solo se incluyen en los juicios si parecen igualmente relevantes para la otra información. [13]
Algunas investigaciones han explorado la negligencia de la tasa base en los niños, ya que había una falta de comprensión sobre cómo se desarrollan estas heurísticas de juicio. [14] [15] Los autores de uno de esos estudios querían comprender el desarrollo de la heurística, si difiere entre los juicios sociales y otros juicios, y si los niños usan tasas base cuando no usan la heurística de representatividad. [15] Los autores encontraron que el uso de la heurística de representatividad como estrategia comienza temprano y es consistente. Los autores también encontraron que los niños usan estrategias idiosincrásicas para hacer juicios sociales inicialmente y usan más las tasas base a medida que envejecen, pero el uso de la heurística de representatividad en el ámbito social también aumenta a medida que envejecen. [15] Los autores encontraron que, entre los niños encuestados, las tasas base se usaban más fácilmente en juicios sobre objetos que en juicios sociales. [15] Después de que se realizó esa investigación, Davidson (1995) se interesó en explorar cómo la heurística de representatividad y la falacia de conjunción en los niños se relacionaban con los estereotipos de los niños. [14] De acuerdo con investigaciones anteriores, los niños basaron sus respuestas a los problemas en tasas base cuando los problemas contenían información no estereotipada o cuando los niños eran mayores. También hubo evidencia de que los niños cometen la falacia de la conjunción. Finalmente, a medida que los estudiantes crecen, utilizaron la heurística de representatividad en problemas estereotipados y, por lo tanto, emitieron juicios consistentes con los estereotipos. [14] Existe evidencia de que incluso los niños usan la heurística de representatividad, cometen la falacia de conjunción y hacen caso omiso de las tasas base. [14]
La investigación sugiere que el uso o el descuido de las tasas base puede verse influenciado por la forma en que se presenta el problema, lo que nos recuerda que la heurística de representatividad no es una "heurística general para todo propósito", pero puede tener muchos factores contribuyentes. [16] Las tasas base pueden pasarse por alto con mayor frecuencia cuando la información presentada no es causal. [17] Los tipos de base se utilizan menos si hay información individual pertinente. [18] Se ha descubierto que los grupos descuidan la tasa base más que los individuos. [19] El uso de tipos de base difiere según el contexto. [20] La investigación sobre el uso de tasas base ha sido inconsistente, y algunos autores sugieren que es necesario un nuevo modelo. [21]
Falacia de conjunción
A un grupo de estudiantes se les proporcionó una descripción de Linda, modelada para ser representativa de una feminista activa. Luego, se pidió a los participantes que evaluaran la probabilidad de que ella sea feminista, la probabilidad de que sea cajera de banco o la probabilidad de ser cajera de banco y feminista. [22] La teoría de la probabilidad dicta que la probabilidad de ser cajero de banco y feminista (la conjunción de dos conjuntos) debe ser menor o igual a la probabilidad de ser feminista o cajero de banco. . [22] Una conjunción no puede ser más probable que uno de sus constituyentes. Sin embargo, los participantes juzgaron la conjunción (cajera de banco y feminista) como más probable que ser cajera de banco sola. [22] Algunas investigaciones sugieren que el error de conjunción puede deberse en parte a factores lingüísticos sutiles, como la redacción inexplicable o la interpretación semántica de "probabilidad". [23] [24] Los autores argumentan que tanto la lógica como el uso del lenguaje pueden estar relacionados con el error, y debería investigarse más a fondo. [24]
Falacia de disyunción
Según la teoría de la probabilidad, la disyunción de dos eventos es al menos tan probable como cualquiera de los eventos individualmente. [22] Por ejemplo, la probabilidad de tener una licenciatura en física o biología es al menos tan probable como en una licenciatura en física, si no más probable. Sin embargo, cuando una descripción de personalidad (datos) parece ser muy representativa de una especialización en física (p. Ej., Protector de bolsillo) sobre una especialización en biología, la gente juzga que es más probable que esta persona sea una especialización en física que en ciencias naturales ( que es un superconjunto de física). [22]
La evidencia de que la heurística de la representatividad puede causar la falacia de la disyunción proviene de Bar-Hillel y Neter (1993). [25] Descubrieron que la gente juzga a una persona que es altamente representativa de una especialización en estadística (por ejemplo, muy inteligente, hace competencias de matemáticas) como más propensa a ser una especialidad en estadística que en ciencias sociales (superconjunto de estadísticas), pero no creen que sea más probable que tenga una especialización en hebreo que en humanidades (superconjunto de lengua hebrea). [22] Por lo tanto, solo cuando la persona parece altamente representativa de una categoría, esa categoría se juzga como más probable que su categoría superior. Estas valoraciones incorrectas se mantuvieron incluso ante la pérdida de dinero real en apuestas de probabilidades. [22]
Insensibilidad al tamaño de la muestra
La heurística de representatividad también se emplea cuando los sujetos estiman la probabilidad de un parámetro específico de una muestra. Si el parámetro representa en gran medida a la población, a menudo se le da al parámetro una alta probabilidad. Este proceso de estimación generalmente ignora el impacto del tamaño de la muestra.
Un concepto propuesto por Tversky y Kahneman proporciona un ejemplo de este sesgo; [26]
El ejemplo es de dos hospitales de diferente tamaño. Aproximadamente 45 bebés nacen en el hospital grande, mientras que 15 bebés nacen en el hospital pequeño. La mitad (50%) de todos los bebés nacidos en general son niños. Sin embargo, el porcentaje cambia de un día a otro. Durante un período de 1 año, cada hospital registró los días en los que> 60% de los bebés nacidos eran varones. La pregunta que se plantea es: ¿Qué hospital crees que registró más días de este tipo? [26]
- El hospital más grande (21)
- El hospital más pequeño (21)
- Aproximadamente iguales (es decir, dentro del 5% entre sí) (53)
Los valores que se muestran entre paréntesis son el número de estudiantes que eligen cada respuesta. [26]
Los resultados muestran que más de la mitad de los encuestados seleccionaron la respuesta incorrecta (tercera opción). Esto se debe a que los encuestados ignoran el efecto del tamaño de la muestra. Los encuestados seleccionaron la tercera opción más probablemente porque la misma estadística representa tanto a los hospitales grandes como a los pequeños. [26] Según la teoría estadística, un tamaño de muestra pequeño permite que el parámetro estadístico se desvíe considerablemente en comparación con una muestra grande. [26] Por lo tanto, el hospital grande tendría una probabilidad más alta de permanecer cerca del valor nominal del 50%.
Vea más sobre este sesgo en el artículo a continuación.
Conceptos erróneos sobre el azar y la falacia del jugador
La falacia del jugador , también conocida como la falacia de Monte Carlo o la falacia de la madurez de las oportunidades, es la creencia incorrecta de que si un evento en particular ocurre con más frecuencia de lo normal durante el pasado, es menos probable que suceda en el futuro (o viceversa). ), cuando se haya establecido de otro modo que la probabilidad de que se produzcan tales eventos no depende de lo sucedido en el pasado. Tales eventos, que tienen la calidad de independencia histórica, se denominan estadísticamente independientes . La falacia se asocia comúnmente con los juegos de azar , donde se puede creer, por ejemplo, que es más probable que la próxima tirada de dados sea seis porque recientemente ha habido menos del número habitual de seis.
El término "falacia de Montecarlo" se origina en el ejemplo más conocido del fenómeno, que ocurrió en el Casino de Montecarlo en 1913. [27]Falacia de regresión
Ver también
- Afectar heurística
- Sustitución de atributos
- Disponibilidad heurística
- Lista de sesgos en el juicio y la toma de decisiones
- Descuido de la extensión
Referencias
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enlaces externos
- Presentación en Powerpoint sobre la heurística de representatividad (con más enlaces a presentaciones de experimentos clásicos)