Evaluacion de probabilidades
• Heuristicas (atajos)
– Representativo
– Accesible
– Anclado
• Errores & sesgos
–
–
–
–
–
Ignorar probabilidades
Falacia del jugador
Falacia de conjuncion
Correlaciones ilusorias
Tendencia a confirmar
Heuristica:
- Un atajo para la evaluar probabilidades y tomar decisiones
- Rapido y eficiente, pero
- vulnerable al error.
Algorithm:
- garantiza la respuesta correcta
- ineficiente (caro desde el punto de vista computacional)
A Carlos lo eligieron para una entrevista en forma aleatoria
(randomizada). De la entrevista, nos enteramos que Carlos es una
persona timida, de baja estatura, a la que le gusta mucho leer
libros. En el colegio era buen alumno pero sus companieros lo
tenian a maltraer. Usted diria que Carlos hoy trabaja de:
-
Obrero de la construccion
-
Escritor
Por que la gente dice ‘escritor’?
Porque la similitud: la descripcion es representativa (tipica) de los
escritores
Atajo # 1: Es Representativo
La tendencia a juzgar un evento como mas probable si
“representa” (describe) los razgos tipicos de la categoria.
(en otras palabras, el individuo se parece al prototipo)
Por que es util?
- Los razgos tipicos tienden a ser mas frequentes que los atipicos
Por que a veces es este atajo es enganioso?
- Porque no tiene en cuenta:
- las probabilidades previas
- que algunos procesos son aleatorios
Ignorando las probabilidades previas:
(base rate neglect)
Al estimar cuan probable es algo, la gente tiende a ignorar
cuan frecuente es eso en general.
Por ejemplo,
En Buenos Aires, la gripe es mucho mas frecuente que el
dengue.
Ejemplo
• Hay un accidente de taxi en el que el taxista no se detuvo a ayudar
• Hay dos companias de taxis en la ciudad.
• La compania taxi azul tiene 1000 autos en la calle,
• La compania taxi verde tiene 50 autos en la calle.
• El testigo cree que el auto que no se detuvo era verde
• Por otras pruebas sabemos que nuestro testigo acierta el 90% de las veces
en que testifica.
Dada esta informacion:
- es mas probable que el taxi haya sido azul o verde?
Imagina que al testigo le pedimos que diga si el taxi es verde o
azul, y que lo haga para cada uno de los taxis de la ciudad ...
El testigo dira
1000 taxis azules
900 “azul”
100 “verde”
50 taxis verdes
5 “azul”
45 “verde”
La mayoria de las
veces que dice
‘verde’, esta
equivocado!
(100/145 errores)
En este caso, las probabilidades previas son mas influyentes
que la informacion diagnostica
Ignorar las probabilidades tiene consequencias
en la vida real:
Por ej., supone que:
- que cuando hay un cancer de mama, la mamografia lo
detecta el 85% de las veces (hit rate), y
- que cuando no hay cancer la mamografia es negativa el
90% de las veces (correct rejection rate)*.
Supone que la probabilidad de cancer en la poblacion que
estas estudiando es de 1%
Si el mamograma da positivo, cual es la probabilidad de
que la paciente tenga realmente cancer?
* Ojo! Estos numeros son inventados (para simplificar las cuentas),
pero aun asi la logica es correcta.
Que hay
realmente
Hay cancer
No hay cancer
Que indica el mamograma
Cancer
No Cancer
Total
850
9,900
150
89,100
1,000
99,000
Cuando el mamograma indica cancer, la probabilidad de que
exista cancer es solo 8% (850/10,750).
O sea, un mamograma positivo es razon para hacer mas
evaluaciones, pero la probabilidad de que sea maligno es baja
Los medicos muchas veces no entienden esta logica
Por ej:
Estudiantes de medicina de Harvard leen este caso:
Imagina una enfermedad que tiene una prevalencia de uno en mil
(1/1000) y un test de diagnostico que detecta todos los casos (hit
rate: 1) pero tiene un 5% de falsa alarmas (false positives). Si a tu
paciente el test le da positivo, cuan probable es que tenga la
enfermedad?
-De 1000 personas, one tiene la enfermedad (1/1000):
- O sea de 1000 casos va a haber 1 caso real (hit) y 50 falsa alarmas (5%)
- La probabilidad de que tu paciente tenga la enfermedad es 1/51 (1.96%)
- La mitad de los estudiantes cree que la probabilidad es 95%! (burros!)
La falacia del jugador
Si tiras una moneda, que secuencia es mas probable?
(C=cara, c=ceca)
1. c C C c c c C c C
2. c c c c c c c c c
La Falacia del jugador: creer que los resultados anteriores
ejercen influencian en eventos aleatorios.
Por que ocurre?!
En secuencias aleatorias, a la larga cara y ceca se alternan.
Por lo tanto, una secuencia en que cara y ceca se alternan es
mas tipica (similar) que una en la que son todas ceca.
Si alguien saca 10 cecas seguidas, pensamos que hace trampa
Si alguien mete 4 baskets seguidos, creemos que esta en una
racha
Basketball
• El hincha cree que los jugadores de basket
tienen rachas de inspiracion para embocarla
(hot hands)(91% de hinchas cree esto)
• Los investigadores analizaron en los partidos.
- La probabilidad de embocarla despues
• Haber embocado 1, 2, or 3 tiros.
• Errado 1, 2 or 3 tiros.
– No hay diferencia
• Como explicar el error del hincha? 4 baskets al hilo
parece raro (atajo de ‘representatividad’), debe haber
algo mas.
Linda tiene 31 anios, es soltera, dice lo que piensa, y es
muy inteligente. Estudio filosofia en la facultad y temas de
pobreza y justicia social. Es vegetariana y hace
demostraciones a favor del medio ambiente. Que es mas
probable? Que Linda
1.
Empleada de banco
2.
Empleada de banco
miembro del
movimiento feminista
Falacia de Conjuncion
empleada
de banco
feminista
Atajo # 2: Acceso a ejemplos
Que tareas del hogar haces vos generalmente, y cuales tu
esposa/o? (e.g. sacar la basura, lavar los platos, etc.)
- Mujer: dice hacer 16/20 de las tareas
- Marido: dice hacer16/20 de las tareas
Ross and Sicoly (1979)
Como puede ser?
-Me acuerdo que ayer lave los platos, pero no recuerdo que mi seniora
los haya lavado (vs. ella recuerda cuando ella los lavo)
-
Acceso a ejemplos
Que es mas comun, palabras que empiezan con E o
palabras que tiene la letra E como tercer letra?
Es mas facil obtener ejemplos de E inicial
Acceso a Ejemplos
la tendencia a evaluar la probabilidad en base a cuan
facil nos viene la informacion a la cabeza.
Por que este atajo es util?
- Cosas que ocurren frequentemente son mas facil de recordar
(pensa palabras que empiezan con X)
Por que a veces nos engania?
- La frecuencia es solo una de los factores que influyen nuestro
acesso a la memoria. Otros factores son:
--Como organizamos la informacion en memoria (letra “E” inicial)
-- Cuan reciente es el ejemplo (propagandas, TV)
-- Familiaridad (“cuanta gente va a la facu? A la carcel?”)
Acceso a ejemplos: Un experimento
- Mantene la frecuencia constante
- Manipula el acceso a ejemplos
- Pedi al participante que estime la frequencia
Todos leen lista de nombres:
- 50% nombres de hombre,50% de mujer
- Group A: Algunos nombres de hombre son famous
(riquelme)
- Group B: Algunos nombres de mujer son famosos
Test: hay mas hombres o mujeres en la lista?
Atajo #3: Anclar & Ajustar
• Haces una estimacion inicial, seguida de ajustes basados
en la informacion siguiente.
• El problema es que
– Ponemos demasiado enfasis en el valor inicial (ancla) ,
aun cuando sabemos que el valor inicial de referencia
es arbitrario
– No ajustamos lo suficiente
Ancla: Ejemplo
“10”
“65”
“Cual es el porcentaje de paises
africanos en las Naciones
Unidas? Respuesta: ‘25%’
“Cual es el porcentaje de paises
africanos en las Naciones
Unidas? Respuesta: ‘45%’
Correlaciones Ilusorias
--Tener una educacion universitaria aumenta tu salario?
-- La virtud en el area familiar (e.g, ser infiel) predice la
capacided con la cual la persona puede governar un pais?
-- Perro que ladra no muerde?
Las correlaciones que percibimos son influenciadas por dos
variables
- La evidencia que observamos
- Nuestras teorias --> Correlaciones Ilusorias
Cuando la gente observa la evidencia sin preconceptos...
… ve correlaciones donde las hay, y no donde no las hay
Cuando la gente tiene sus teorias ….
… ve correlaciones donde no las hay!
Lo mismo ocurre en la ciencia, pero por suerte siempre
hay algun enemigo que tiene una teoria opuesta
Jennings, Amabile, & Ross, 1982
Correlaciones Ilusorias: Posible Mecanismo
Tendencia a Confirmar. Notamos y recordamos las
cosas que coinciden con nuestro punto de vista.
Es mas facil recordar ejemplos de datos que coinciden con
nuestra teoria.
Este facil acesso a ejemplos nos causa un sesgo en la
evaluacion
En resumen
• Heuristicas (atajos)
– Representativo
– Accesible
– Anclado
• Errores & sesgos
–
–
–
–
–
Ignorar probabilidades
Falacia del jugador
Falacia de conjuncion
Correlaciones ilusorias
Tendencia a confirmar
Descargar

Evaluacion de probabilidades