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身為決策者,我們必須了解直覺何時會讓我們誤入歧途

可得性捷思法 均值回歸 賭徒謬誤 代表性捷思法
可得性捷思法 均值回歸 賭徒謬誤 代表性捷思法
l 偏誤1:容易回想;偏誤2:可檢索性。可得性捷思法指的是,人們根據能夠輕鬆想起的該事件實例,推論事件的共通性。世界有時會根據我們的搜索策略自行建構。我們在前兩個偏誤中發現,濫用可得性捷思法可能導致管理判斷上的系統性錯誤。我們很容易誤以為自己的可得性回憶真實的代表了經驗範圍外存在的許多事件。身為決策者,我們必須了解直覺何時會讓我們誤入歧途,這樣就能避免選擇了心理上最可得選項的陷阱。
l 偏誤3:對基本比率不敏感
當特定資訊既生動且引人注目時,人們通常會忽略了問題的背景資訊。當無從得知其他資訊時,參與者就會正確的使用基本比率數據,在缺乏個人描述的情況下,人們會明智的使用基本比率。由於代表性捷思法,我們往往假設原因和後果有所關聯,即使事實並非如此。
l 偏誤5:對機率的誤解
與誤解機率有關的邏輯,提供了對「賭徒謬誤」過程的解釋,機率往往被視為一個自我糾正的過程,往一個方向的偏差,會引發相反方向的偏差,然後得到平衡,事實上,隨著機率過程的開展,偏差並未得到糾正,它們只是被稀釋了。
我們對機率的解釋,似乎往往依賴目標所顯露的可控性、目的性和單純性,對於那些顯然出於機率的結果,代表性捷思法讓我們期望一種更接近機率過程的自我糾正過程。
科學家過於相信初始樣本的結果,往往高估了實證研究結果可以適用於一般大眾的程度,在我們的決策過程中,人們太習慣接受代表性捷思法,以至於科學訓練與強調正確使用統計數據的重要性,也可能無法消除這個偏誤造成的影響。
l 偏誤6:均值回歸
當每個人意識到均值回歸這種可預測的模式時,通常都會感到非常驚訝,屢試不爽。為什麼均值回歸這個統計學的基本概念如此違反直覺呢?人們通常會假設未來的結果,可以直接從過去的結果推估,因此,我們往往會假設未來與過去的數據完全相關,而天真的做出預測。
#可得性捷思法  #均值回歸  #賭徒謬誤  #代表性捷思法 
分類:學習

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