Capt. 9 Tema de rezonamietno inductivo

JUICIO EN SITUACION DE INCERTIDUMBRE: HEURISTICOS Y SESGOS

( Tversky y Kahneman).

La gente se basa en muchos principios heuristicos que convierten las tareas complejas de evaluar probabilidades y predecir valores en operaciones de juicio más simples. Generlamente estos heurisitcs resultan de gran utilidad, pero en algunas ocasiones conducen a errores graves y sistematicos.

Los tres heursiticos mas utilizados para evaluar probabilidades y predecir valores, enumerando los sesgos a los que esos heuristicos conducen y discutiendo finalemtne las implicaiones teoricas y aplicadas de esas observaciones.

1 HEURISTICO DE REPRESENTATIVIDAD.

Muchas de las preguntas probabilisticas que se hace la gente es “la probabilidad de que el hecho A tenga su origen en el proceso B?. O la probabiloidad de que A pertenezca a B? O Cual es la probabilidad de que el proceso B de lugar al hecho A?.

Para ello la gente ustiliza mucho la representaitivdad es decir evalun en funcion del grado de representatividad de A con respecto a B es decir el grado en el que A se parece a B?. Así si A es mjy rep`resentativo de B se considera que la probabilidad de que A tenga su origen enB es alta. Si A no tiene semejanza con B la probbilidad de que A tenga su origen en B se considera baja.

Por ejemplo mucha gente la gente se fia por el grado en que es represnetativo una perosna a partir de sus caracteristicas de personalidad con respecto al estereotipo o parecido que tengamos de una determinada profesión.

Este emfoque del juicio de probabilidad lleva a comreter errores graves ya que la semejanza o representatividad no se ve influida por varios facotres que afectarian a los juicios d probabilidad.

• INSENSIBILIDAD A LA PROBABILIDAD PREVIA DE LOS RESULTADOS

• uno de los factores que no tienen efaecto sobre la representatividad pero que podria tener una inlfuiencia importante en la probabilidad es la probabilidad previa o tasa basica de frecuencia de los resultados.

• asi si la gente evalua la probabilidad en funcion de la representatiidad no tendra en cuetna las probabilidaes previas.

• En un experoimetno de estos dos autores se comprobo:

• 1ªcondicion: 70 ingenierios y 30 abogados

• 2ª condicion: 70 abogados y 30 ingeniroes

• la probabilida de que cualquier descripicon concreta correspondiera a un ingenierijo en vez de un abogado seria mas alta en la primera condicion en la que hay un mayor numero de ingenieros que en la segunda en que la mayor parte son abogados. Según Bayes la razon de esas probailidades seria (o,7/o,3) todo ello al cuadrado seria igual 5,44 para cada descripcion.. en una flagante violacion de la regla de Bayes los sujetos de ambas condiciones realizaban practicamente los mismos juicios de probabilidad. Aparentemente los sujetos evaluabanla rpobablidad de que una descripicon en concreto corresponiese a un ingeniero en vez de un abpgado según el grado de represemtatividad de esa descriciion con respecto a ambos estereotipos sin prestar ninguna o casi ninguna atención a ñlas probabilidades previas de cada categoria.

• Cuadno no tenian nunguna informacion nada mas que las probabilidades los suejtos utiliaban vorrectamente las probabilidades. En ausenica de la descripicon de la persoanlidad consideraban que la probabilidadde que una persona desconocida fuera ingeniero era 0,7 y 0,3 respectivamente ren cada una de las condicones de tasa basica. Sin embargo cuando se intorducia una descripcion auqneu no fuera informativa las probabilidades previas eran ignoradas sistematicamente.

• Por anto la p`robabilida de que alguien sea ingeniero o abogado deberia ser igual a la proporcion dada por el grupo en cada condicio es decirt la probabilidad de que sea ingeniero sería de 0,7 en la primera cxondicon como si no se hubiera ofrecido inguan informcion y no 0,5 como contesta la myoría.

• INSENSIBILIDAD AL TAMÑO DE LA MUESTRA.

• Caudno la gente tien que evaluar la probabilida de obterner un resutlado concreto de una muestra extraida de una determinada poblacion suele aplicar el heuristico de la representativad.

• Mucha gente evalua la probabilidad de un resultado en una muestra que se ha dado, mediante la semejanza entre ese resultado y el apramtetro correspondiente.

• Por tanto si las probbiliades se evaluan por la representaividad, la probabilidad considerada para un estadistico de una muestra sera basicamente independiente del tamaño de la muestra. Los sujetos no son capaces de apreciar la inlfuenica que podria tener el tamaño de la muestra cuando se insitio sobre ella en la formulacion del problema.

• Ante el ejmplode los hospitales (ver PAG 172) la gente considera la probablidad de obtenr mas de un 60% de niños se daba en los dos casos. Por el contrario la tª de muestreo indica que es mucho mayor en el hospitl pequeñoi que en el grande ya que es menos porbalbe que una muestra grande se aleje del 50%.( ESTO ES ALGO QUE LA GENTE NO INTUYE FACILEMENTE).

• Tambie´N se da en el caso de preguntarles por la probabilidad posterior es decir la probabilidad de que una muestra haya sido obtenida de una poblacion a otra.( VER PAG 172) donde de nuevo la gente en los juicios intuitivos estan domiandos por Lla proporcion de la muestra y no se ven afectadas en lo mas minimo por rl tamaño de la muestra que tiene una importancia decisiva en la determiancion de las probabilidades reales posteirors. Además las estimaciones intuitivas de las probabilidades psoteriores son bastante mens extremas que los valores correctos.

• CONCEPCIONES ERRONEAS DEL AZAR.

• La gete espera que una secuencia de hechos producida por un proceso aleaotrio representará las caracteristica esenciales de ese proceso aun cuadno la secuencia sea breve.

• Ejmeplo de la moenda: creemso que es más probale que salga: c-x-c-x-x-c que c-c-c-x-x-x o bien c-c-c-c-x-cque no pàrece deberse al azar. Así de esta forma le gante espera que las caracteristicas esenciales del proceso esten representadas no solo globalmente en la secuencia completa sino tambien esten representadas en cada uno de sus segmentos. Sin embargo una secuencia parcialemtne reresetnadad se desvía siustematicamente de la expectativa de azar: contiene demsaidas alternancias y muy pocas serires continuadas.

• Otra consecuencia de la creencia en la representatividad parcial es la conocida “Falacia del jugador”. La gente tras observar que sale el color rojo por ejemplo saldrá elcolor negro pues así la secuencia es mas representativa que si se da de nuevo el rojo. Creen que elazar se corrige a si mismo en el que una desviacion en una direccion conduce necesariamente a una desviacion en la direccion opuesta con el fin de restablecer el equilibrio. En realidad cuando se produce un proceso al azar las desviaciones no se corrigen simplemente se diluyen.

• Las cocepciones erroneas del azar no son exclusivas de los sujetos inexpertos. Incluso se vio como en sujetos expertos en el tema tenian una creencia llamada “ la ley de las pequeños numeros” donde las muestras peueñas son muy represetativas de las poblaciones a las quew pertenecen. Su expectativas de que una hipotesis valida para una poblacion se vera representada por un resultado estaditiamente significativo en una muestra dsndole poca importancia al tamaño de la muestra. Los expertos confiaban demasinado en los resultados de muesrtras pequeñas y sobrestiman en exceso la posibilidad de que esos resultadosson repplicables.

• INSENSIBLIDAD A LA PREDICTIBILIDAD.

• A la hora de clacular precicciones numericas la gentre lo suele hacer por representatividad. Assí ucando se les da una despcrioicon sobre una empressa y se les pide que prediga sus beneficios en un futuro (ver pag 174), una descripicon favorable parecera más representativa de esa descripicon la existencia de unos beneficios altos; si la descripicon es mediocre lo más representativo sera unos benefciios mediocres.

• El grado en elque una descripicon es favorable no se ve afectado en absouto por la fiablidad de esa descripicon o por el grado en que permite una prediccion exacta. En consecuencis si la gente predice unicamente en funcion de lo favoralbew que sea la descripcion sus predicciones nontendran enncuenta la fiabilidad de esos datos ni la exactitud esperada de la prediccion.

• La tª estadistica normativa dice que la excepcionalidad y la amplitud de las predicciones estan controladas por consideracones de predicitbilidad. Cuando la predictibilida es nula se deberia hacer en todos los casos la misma prediccion. Si la predictibilidad es perfecta es obcio quelos valores predichos se corresponderan con los valores relaes de laamplitud de los resultados. En general cuatno mayor es la predicitbilidad mayor es la amplitud de los valores predichos.

• Las investigaciones numericas han demostrado que la gente no tiene en cuenta las consideraicones de predicitiblidad.

• LA ILUSION DE LA VALIDEZ

• La confianza que tien la gente ennsus prediciones depende esencialemtne dlegrado de reprsntatividad ( el tipo de correspondencia que exita entre el resultado seleccionado y la informacion recibida ) sin tener en cuenta los facotres que reduzcan la precision de la prediccion.

• EJ: la gente se muestra confiada en la prediccion de que una persona es bivliotecario siempre que ladescripcion de su persoanlidad se corresponda con l estereotipo del bilbiotecairo, aunue la descripcion sea insuficiente poco fiable.

• A ESTA CONFIANZA DE CUADRAR EL RESULTADO PREDICHO Y LA INFORMACION RECIBIDA SE LE LLAMA “ Ilusion de la validez”, aunque el ujeto sepa que hay facotre que puedan reducir la rpecision de sus predicciones.

• Así la gente cree que ante informqacion muy redudante o correlacional se muestr mas confiada en sus predicciones. Pero la estadistica correlacional dice que dadas unas variables de ingfroamcion de validez determianda, una prediccion basada en varias de eas informaciones resultara mas precisa cuadno esas informaioens sean independientes entre si que cuadno se trate de informacion redudante o correlacionada.

• CONCEPCIONES ERRONEAS DE LA REGRESION

En la vida diaria encontramos casos de regresion hacia la media ya sea en lacomparacion de estatura de padres-hijos de la inteligencia de maridos y mujeres o de la actuacion de un mismo sujertos en varias pruebas cosnecutitvas. Sin embargo la gente no desarrolla ntuiciones correctas sobre este fenoeno.

No espera la existencia de una regresion en muhca situaciones en que se producira con seguridad.

Caundo se da cuenta de que se produce la regresion sulee inventar explivciones causales falsass sobre el fenomeno.

Pensamos que elfenoemeno de la regresion sigue siendo esquivo a causa de su icmpatibilidad con la creencia de que elr esultado predicho debería de ser r4presentativo al maximo de la informacion disponible y en consecuencia de que el valor de la variable del resultado deberia de ser tan extremo como el valor de la variable de la informacion.

Así la incapacidad para comprender el efecto de la regresion lleva a sobrestimar la efectividad del castigo y a subestimar la efectividad del premio.( ver pag 176).

9.2 HEURSITICO DE ACCESIBILIDAD.

Es la forma con que la gente tienden a evaluar la frecuencia de una clase o probabilidad de un acontecimeitno en funcion de la facilidad con la que le vienen a la mente casos de ese tipo de acontecimientos.

Así lo accesible que este una cosa nossirve para avaluar la frecuencia o probabilidad ya que suelen recordarse mejor y con mas seguridad los casos de clases abundantes que lso casos de clases poco frecuentes. No obstante hay otros factores ademas de la frecuencia y la probabilidad que afectan a la accesibilidad.

La onficana en la accesibilidad conduce algunos sesgos:

• SESGOS DEBIDOS A LA FACILIDAD DE RECUPERACION DE LOS CASOS

• Cuando el tamaño de una clase se valora en funcion de la ccesibilidad de caos conocicos una clase cuyos casos conocidos se recuperen con mas facilidad parecera más numerosa que una clase igualmente frecuente cuyos caoss cocidos sean mas dificles de recuperar. Eemplo (ver pag 177).

• Además de la familiaridad hay otros facotres tales como la promiencia o saliencia que afectan a la recuperabilidad de los casos conocidos, por ejmplo todos creemos a veces que la probabilidad subjetiva de que se produzca un acidente de trfico aumetna momentaneamente cuando vemos un coche volcado en una cuneta de la carretera.

• SESGOS DEBIDOS AL EFECTODE LA DISPOSICION O SET DE BUSQUEDA.

• En el caso d la “r” (ver pag 178) la gente le resulta mas facil buscar palabras por su primera ñletra que por su tercra letra casi todo el mundo cree que als palabras más numerosas son las que empiezan por una consonante cualquiera que las palabras cuya tercra consonante es esa misma consonante.

• Tambie´n les resultaba que las palabras abstractas aparecian con mas frecuencia que las palabras concretas estando ambos tipos de palabras igualados en frecuencia objetiva (ver pag 178).

• CORRELACION ILUSORIA

• Es un sesgo producido por la evaluacion de la frecuecnia con la que dos acontecimientos co-ocurren. Así los sujetos sobrestimaron de un modo muy señalado la frecuencia de la co-ocurrencia de asociaciones habituales, como por ejemplo la manía persecutoria y los ojos peculiares. Este efecto se denominó “ correlacion ilusoria”. En sus evaluaciones erroneas de los datos que se les presentaban los ss inexpertos 2redescubrieorn” muchos topicos clonicos muy extendidos pero infundados, con respecto a la interpetacion del test de la figura humana. Este efecto resulto enormemeneresistente a los datos que la contradecian. Se mantuvo incluso cuando la correlacion entre sintoma y diagonosito era en realidad negativa e impidio qu los sujetos detectasen relaciones que de hecho estaban presentes.

• La accesibiñloidad proporciona una explicaion razonable para el efecto de la correlacion ilusoria. El juicio sobre la frecuencia de co-ocurrencia de dos hechos se basaría en la fuerza del vinculo asociayivo existente entre ambos. Asi cuando la asociacion es fuerte es probalbe que los sujetos concluyan que los hechos esan fuertemente emparejados y que aparecen juntos con mucha frecuencia.

• En defintiva el hmbre dispone del heuristico de accesibilidad para estimar la amplitud de una clase, la probabilidad de un acontecimietno o la frecuencia de las co-ocurrenicas, basado en la facilidad con la que pueden ser ejecutadas las operaciones mentales relevantes de recuparacion, construccion o asociacion.

• 9.3 AJUSTE Y ANCLAJE

• La gente ralia a partir de un valor inical que se ajusta para producir una respuesta final. El valor inical o punto de partida puede venir sugerido por la formulacion del problema o puede ser el resultado de un calculo parcial. Es decir puntos de partida diferentes producen estimaciones diferentes sesgadas hcia los valores iniciales.

• AJUSTE INSUFICIENTE

Para demostrar este efecto de anclaje se pidio a unos suejtos que estimasen diversas cantidades que se les ofrecian enforma de porcentajes (ver pag 179).

El amclaje se produce sólo cuadno el sujeto recibe un punto de partida sino también cuando basa su estimacion en algun claculo incompleto. Una investigacion sobre la estimacion numerica intuitiva nos sirve para ilustar este ejemplo.

1 grupo: calular en 5 segundo: 8..7.6.5.4.3.2.1.

2º grupo: 1.2.3.4.5.6.7.8 en 5 segundos.

Los suejtos podian ejecutar unois pocos pasos de calculo y estimar el reultado final por extrapolacion o ajuste. Como los ajuestes suelen ser insuficietnes este procedimiento debería llevar a subestimar el producto final. Adema´s como el resultado de los primeros pasos de la multiplicacion (realizados de izquierda a derecha) es mayor en la secuencia descendente que en l secuencia ascendente la primera experesion deberia de cosiderarse superior a la secuencia a la segunda.

Ambas predicciones se vieron confirmadas, asi la estimacion media para la secuencia ascendente fue 512 mientras que la estimacion para la secuencia descendente fue 2.250 donde la repuesta correcta era de 40.320.

9.4 DISCUSION

Hemos visto como la cofianza en los heuristiocs de juciio nos lleva a cometer sesgos cognitivos. Incluso cuadno se les animaban a los sujetos a que dieran respuestas correctas y se les dieran premios cuando acertaban no dejaban de cometer graves errores de juicio.

La confianza en los heuristicos ty la persistencia de los sesgos no es algo que caracyterizan a los sujetos inexpertos solamente.

Hay inlcuso errores en los principios de muestreo y regresion a pesar que los casos cotidianos porque los princioios estaisticos no se aprenden de la experiencia cotidiana porque los caoss relevantes no se codifican de un modo apropiado.

Normalmente es la falta de un codigo apropiado el que explica el por que la gente no suele darse cuenta de os sesgos en sus jiicios de probabilidad.

La tªº antual de toma de decisiones considera la probabilidad sujetiva como la opinion cuantificada de una persona ideal, concrermanete la probabilidad subjetiva de un aconteimeitno dado se define como el conjunto de apuestas que sobre ese acntecimeitno está dispuesta a acpetar una persona. Así puede obternerse una medicion coheretne o con consistencia interna de la probabilidad subjetiva pasra una persona si sus elecciones entre diversas apuestas satisfacen ciertos principios esto es los axiomas de la teoría. La probabilidad es subjetiva porque diversas perosnas pueden conceder probabilidades diferentes al mismo acontecimiento.