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不确定条件下的决断：归纳法与偏差
- 作者：令狐大葱 来源： 日期：2006-09-19 点击：34
4、对可预测性的不敏感性（Insensitivitytopredictability）。
有时，人们需要对一支股票未来的价值、对某種商品的需求，或者一场足球赛的结果等等，做出定量的预测。做出这样的预测通常要根据代表性。例如，假定某人得到某家公司的情况描述，并要求对该公司未来的赢利状况做出预测。如果对该公司的描述十分有利，那么非常好的赢利前景就显得最具有上述描述的代表性；如果描述的情况一般，那么业绩平平就显得最具有代表性。描述的有利程度既不受对描述的信赖度的影响，也不受所允许的预测的精确度的影响。因此，如果人们仅仅根据描述的有利与否做出预测，他们所做的预测就会对证据的信赖度不敏感，还会对期望的预测精确度不敏感。
这種决断模式违背了常规的统计学理论----预测结果的极限值与变动范围受制于可预测性因素。当可预测性为零时，针对任何情况下均应做出同样的预测。例如，如果对公司的描述没有提供任何与赢利状况有关的信息，那么，同样的数字（比如平均利润）就应针对所有的公司做出预测。当然，如果具备完全的可预测性，预测的数字就会与实际数值相符合，而预测结果的变动范围也会等于实际结果的变动范围。一般来说，可预测性越高，预测数字的变动范围就越宽。
几项针对定量预测的研究显示，直觉预测违背了该项原则，而且受试者很少甚至根本不考虑可预测性因素。在其中一项研究中，提供给受试者几段文字，每段文字都描述了一位实习教师在某次特别的实习课上的表现。要求一部分受试者用百分数评价文字所描述的课程的质量，要求其他的受试者也用百分数对每一位实习教师在实习课5年后的状况做出预测。在这两種条件下做出的判断是完全相同的。也就是说，根据遥远的标准所做的预测（一位教师5年后的成功），与根据预测的基础信息（实习课的质量）所做的评价是完全相同的。做出这些预测的学生无疑知道，仅仅根据5年前的一堂实习课对一位教师的教学能力做出预测，其可预测性是有限的；然而，他们所做的预测与他们所做的评价一样极端。
5、对有效性的错觉（Theillusionofvalidity）。
如我们所看到的，人们通常通过选择对“输入（input）”（比如对某人的描述）最具有代表性的结果（比如某種职业）来做出预测。他们在预测中所拥有的自信主要依赖于代表性的程度（即，依赖于所选择的结果与输入之间相符合的质量），而很少或根本不考虑预测精确度的限制因素。因此，在给出某个人与人们心目中的图书管理员形象相符合的个性描述时，甚至描述是不充分的、不可靠的或者过时的，人们表现出很强的自信，预测该人是图书管理员。因预测结果与输入信息之间较好的符合所产生的无根据的自信，可称为对有效性的错觉（theillusionofvalidity）。甚至在预测者了解预测精度的限制因素时，这種错觉仍然存在。我们经常观察到，甚至在知道大量的文献表明选拔面谈极易出错时，主持选拔面谈的心理学家在预测中也常常表现得极为自信。尽管不断有事实证实其不适当，对选拔中临床面谈的继续信赖足以证明这種效应的强大。
一種输入模式的内在一致性，是人以输入信息为基础的预测中拥有自信的一项主要的决定因素。例如，预测某个第一学年成绩全部为B的学生的期末平均分数时，比预测一个第一学年成绩中有很多A和C的学生的平均分数时，人们表现出更多的自信。当输入变量大量过剩或者相互关联时，常常可以观察到高度一致的模式。因此，人们容易在以过剩的输入变量为基础的预测中表现得极为自信。然而，相关性统计学中一项基本的研究成果断言，给定既定有效性的输入变量，当几项这样的输入变量彼此相互独立，而不是过剩或相关时，以这几项变量为基础的预测可以取得更高的精确度。因此，即使能够增强信心，输入变量的过剩也会降低预测的精确度，而经常存在于预测中的自信更容易导致人们偏离正确的目标。
6、对回归的错觉（Misconceptionofregression）
假设有一大群孩子参加了针对某種能力两份相当的试卷的测试。如果从两份试卷中的一份表现最好的孩子中挑选出10个孩子，你通常会发现这些孩子在另一份试卷中的表现会有些令人失望。反过来，如果从一份试卷表现最差的孩子中挑选出10个孩子，你会发现他们在另一份试卷中的表现平均要好一些。更一般地，考虑具有相同分布的变量X和Y。如果你挑选出平均分数为X、对均值X偏离k个单位的个人，那么，他们的平均分数Y对均值Y的偏离通常会少于k个单位。这些观察结果说明了一个被称作向均值回归（regressiontowardthemean）的普遍现象。这一现象是100多年前首先由Gallon记录下来的。
