ANDREJA PLATONOVA HUMANITĀRĀS BIBLIOTĒKA

Daniels Kānemans, Pols Sloviks, Amoss Tverskis

Lēmumu pieņemšana nenoteiktības apstākļos

Jūsu uzmanībai piedāvātajā grāmatā ir apkopoti krievvalodīgajam lasītājam maz zināmi ārvalstu zinātnieku pārdomu un eksperimentālo pētījumu rezultāti.

Runa ir par cilvēku domāšanas un uzvedības īpatnībām, vērtējot un prognozējot neskaidrus notikumus un apjomus, piemēram, jo ​​īpaši izredzes uzvarēt vai saslimt, preferences vēlēšanās, profesionālās piemērotības izvērtēšana, nelaimes gadījumu izvērtēšana un daudz kas cits.

Kā grāmatā pārliecinoši parādīts, pieņemot lēmumus nenoteiktos apstākļos, cilvēki parasti pieļauj kļūdas, dažkārt diezgan būtiski, pat ja ir studējuši varbūtību teoriju un statistiku. Šīs kļūdas ir pakļautas noteiktiem psiholoģiskiem modeļiem, kurus pētnieki ir identificējuši un labi eksperimentāli pamatojuši.

Jāsaka, ka ļoti interesanta un praktiski noderīga ir ne tikai cilvēku pieņemto lēmumu dabiskās kļūdas nenoteiktības situācijās, bet arī eksperimentu organizēšana, kas atklāj šīs dabiskās kļūdas.

Droši var domāt, ka šīs grāmatas tulkojums būs interesants un noderīgs ne tikai pašmāju psihologiem, ārstiem, politiķiem un dažādiem ekspertiem, bet arī daudziem citiem cilvēkiem, kuri tā vai citādi ir saistīti ar šīs grāmatas vērtējumu un prognozi. būtībā nejauši sociāli un personiski notikumi.

Zinātniskais redaktors

Psiholoģijas doktors

Sanktpēterburgas Valsts universitātes profesors

G.V. Suhodoļskis,

Sanktpēterburga, 2004. gads

Šajā grāmatā izklāstītā pieeja lēmumu pieņemšanai ir balstīta uz trīs pētījumu virzieniem, kas izstrādāti 1950. un 1960. gados. Piemēram, klīnisko un statistisko prognožu salīdzinājums, ko ierosinājis Pols Tīls; subjektīvās varbūtības pētījums Beijesa paradigmā, ko psiholoģijā prezentējis Vords Edvardss; un pētījums par heiristikas un spriešanas stratēģijām, ko prezentēja Herberts Saimons un Džeroms Bruners.

Mūsu kolekcijā ir iekļauta arī mūsdienu teorija lēmumu pieņemšanas krustpunktā ar citu psiholoģisko pētījumu nozari: cēloņsakarības un ikdienas psiholoģiskās interpretācijas pētījumu, ko aizsāka Frics Heiders.

Teal klasiskā grāmata, kas publicēta 1954. gadā, apstiprina faktu, ka vienkāršas lineāras apgalvojumu kombinācijas ir pārākas par ekspertu intuitīviem spriedumiem, prognozējot nozīmīgus uzvedības kritērijus. Šī darba ilgstošais intelektuālais mantojums un vētrainās pretrunas, kas tam sekoja, visticamāk, nepierādīja, ka klīnicisti ir slikti paveikuši darbu, ko, kā atzīmēja Tīls, viņiem nevajadzētu uzņemties.

Drīzāk tas bija pierādījums ievērojamai neatbilstībai starp cilvēku objektīvajiem panākumu rādītājiem prognozēšanas uzdevumos un viņu patieso pārliecību par savu produktivitāti. Šis secinājums attiecas ne tikai uz ārstiem un klīniskajām prognozēm: cilvēku viedokli par to, kā viņi izdara secinājumus un cik labi viņi to dara, nevar uzskatīt par pamatu.

Galu galā klīniskie pētnieki bieži izmantoja sevi vai savus draugus kā subjektus, un kļūdu un noviržu interpretācija bija kognitīva, nevis psihodinamiska: par modeli tika izmantoti iespaidi par kļūdām, nevis faktiskajām kļūdām.

Kopš Beijesa ideju ieviešanas psiholoģiskajos pētījumos, ko veica Edvards un viņa kolēģi, psihologiem pirmo reizi ir piedāvāts saskaņots un skaidri formulēts optimālas uzvedības modelis nenoteiktības apstākļos, ar ko salīdzināt cilvēka lēmumu pieņemšanu. Lēmumu pieņemšanas atbilstība normatīvajiem modeļiem ir kļuvusi par vienu no galvenajām pētniecības paradigmām sprieduma jomā nenoteiktības apstākļos. Tas neizbēgami radīja jautājumu par aizspriedumiem, kas cilvēkiem mēdz būt, veicot induktīvos secinājumus, un metodēm, ko varētu izmantot to labošanai. Šie jautājumi ir apskatīti lielākajā daļā šīs publikācijas sadaļu. Tomēr daudzos agrīnajos darbos tika izmantots normatīvs modelis, lai izskaidrotu cilvēka uzvedību, un ieviesti papildu procesi, lai izskaidrotu novirzes no optimālā veiktspējas. Turpretim lēmumu heiristikas pētījumu mērķis ir izskaidrot gan pareizus, gan kļūdainus spriedumus saistībā ar tiem pašiem psiholoģiskajiem procesiem.

Šādas jaunas paradigmas kā kognitīvā psiholoģija rašanās ir nopietni ietekmējusi lēmumu pieņemšanas izpēti. Kognitīvā psiholoģija aplūko iekšējos procesus, garīgos ierobežojumus un to, kā ierobežojumi ietekmē šos procesus. Agrīnie konceptuālā un empīriskā darba piemēri šajā jomā ietvēra Brunera un viņa kolēģu domāšanas stratēģiju pārbaudi un Saimona attieksmi pret spriešanas heiristiku un ierobežoto racionalitāti. Gan Bruner, gan Saimons bija norūpējušies par vienkāršošanas stratēģijām, kas samazina lēmumu pieņemšanas problēmu sarežģītību, lai padarītu tās pieņemamas cilvēku domām. Mēs esam iekļāvuši lielāko daļu darbu šajā grāmatā, pamatojoties uz līdzīgiem apsvērumiem.

Pēdējos gados liels skaits pētījumu ir veltīts spriedumu heiristikai un to ietekmei. Šajā publikācijā šī pieeja ir visaptveroši aplūkota. Tajā ir jauni darbi, kas rakstīti īpaši šim krājumam, un jau publicēti raksti par spriedumu un pieņēmumu jautājumiem. Lai gan robeža starp spriedumu un lēmumu pieņemšanu ne vienmēr ir skaidra, mēs šeit koncentrējamies uz spriedumu, nevis izvēli. Lēmumu pieņemšanas tēma ir pietiekami svarīga, lai par to varētu izdot atsevišķu publikāciju.

Grāmata sastāv no desmit daļām. Pirmajā daļā ir ietverti agrīni pētījumi par heiristiku un stereotipiem intuitīvā lēmumu pieņemšanā. II daļā īpaši aplūkota reprezentativitātes heiristika, kas III daļā attiecas uz cēloņsakarības problēmām. IV daļā ir aprakstīta pieejamības heiristika un tās loma sociālais spriedums. V daļā aplūkota kovariācijas izpratne un izpēte un parādīta iluzoru korelāciju klātbūtne lēmumu pieņemšanā parastie cilvēki un speciālisti. VI daļā ir apskatīta varbūtības aplēšu pārbaude un argumentēts par izplatīto parādību, kas liecina par pārmērīgu uzticēšanos prognozēšanai un skaidrošanai. Ar daudzpakāpju secinājumiem saistītās novirzes ir aplūkotas VII daļā. VIII daļā aplūkotas formālās un neformālās procedūras intuitīvu lēmumu pieņemšanas labošanai un uzlabošanai. IX daļā apkopots pētījums par stereotipu sekām riska lēmumu pieņemšanā. Pēdējā sadaļa satur dažas mūsdienu domas par vairākiem konceptuāliem un metodoloģiskiem jautājumiem heiristikas un aizspriedumu izpētē.

Ērtības labad visas saites ir apkopotas atsevišķā sarakstā grāmatas beigās. Cipari, kas drukāti treknrakstā, attiecas uz grāmatā iekļauto materiālu, norādot nodaļu, kurā materiāls ir iekļauts. Mēs esam izmantojuši iekavas (...), lai norādītu izdzēstos materiālus no iepriekš publicētajiem rakstiem.

Mūsu darbu šīs grāmatas sagatavošanā atbalstīja Jūras spēku pētniecības dienests, Grants N00014-79-C-0077 Stenfordas universitātei, un Jūras pētniecības dienests, Lēmumu izpētes līgums Nr. 0014-80-C-0150.

Mēs vēlamies pateikties Pegijai Rokerei, Nensijai Kolinsai, Džerijam Hensonam un Donam Makgregoram par palīdzību šīs grāmatas sagatavošanā.

Daniels Kānemans

Pauls Sloviks

Amoss Tverskis

Ievads

1. Lēmumu pieņemšana nenoteiktības apstākļos: noteikumi un aizspriedumi*

Amoss Tverskis un Daniels Kānemans

Daudzu lēmumu pamatā ir pārliecība par nenoteiktu notikumu iespējamību, piemēram, vēlēšanu iznākumu, atbildētāja vainu tiesas prāvā vai dolāra vērtību nākotnē. Šie uzskati parasti tiek izteikti tādos apgalvojumos kā es domāju, ka..., varbūtība ir..., maz ticams, ka...

utt. Dažreiz uzskati par nenoteiktiem notikumiem tiek izteikti skaitliski kā izredzes vai subjektīvas varbūtības. Kas nosaka šādus uzskatus? Kā cilvēki novērtē nenoteikta notikuma iespējamību vai nenoteikta daudzuma vērtību? Šī sadaļa parāda, ka cilvēki paļaujas uz ierobežotu skaitu heiristisko principu, kas samazina sarežģītos uzdevumus, kas saistīti ar varbūtību novērtēšanu un lielumu vērtību prognozēšanu, līdz vienkāršākām sprieduma darbībām. Kopumā šīs heiristikas ir diezgan noderīgas, taču dažreiz tās rada nopietnas un sistemātiskas kļūdas.

Subjektīvais varbūtības novērtējums ir līdzīgs fizisko lielumu, piemēram, attāluma vai lieluma, subjektīvajam novērtējumam. Visi šie aprēķini ir balstīti uz ierobežotas ticamības datiem, kas tiek apstrādāti saskaņā ar heiristiskajiem noteikumiem. Piemēram, aptuveno attālumu līdz objektam daļēji nosaka tā skaidrība. Jo asāks objekts, jo tuvāk tas parādās. Šim noteikumam ir zināms derīgums, jo jebkurā reljefā tālu objekti šķiet mazāk skaidri nekā tuvāki objekti. Tomēr pastāvīga šī noteikuma ievērošana rada sistemātiskas kļūdas attāluma novērtēšanā. Parasti, ja redzamība ir slikta, attālumi bieži tiek pārvērtēti, jo objektu kontūras ir izplūdušas. No otras puses, attālumi bieži tiek novērtēti par zemu, ja redzamība ir laba, jo objekti šķiet skaidrāki. Tādējādi skaidrības izmantošana kā attāluma mēraukla rada kopējas novirzes. Šādas novirzes var atrast arī intuitīvajos varbūtības novērtējumos. Šajā grāmatā ir aprakstīti trīs heiristikas veidi, kurus izmanto, lai novērtētu varbūtību un prognozētu lielumu vērtības. Ir izklāstītas novirzes, uz kurām šī heiristika noved pie, un tiek apspriestas šo novērojumu praktiskās un teorētiskās sekas.

* Šī nodaļa pirmo reizi parādījās izdevumā Science, 1974, 185, 1124-1131. Autortiesības (c) 1974, Amerikas Zinātnes attīstības asociācija. Pārpublicēts ar atļauju.

Reprezentativitāte

Lielākajai daļai jautājumu par varbūtību ir viens no šādiem veidiem: Kāda ir varbūtība, ka objekts A pieder B klasei? Kāda ir varbūtība, ka notikumu A izraisa process B? Kāda ir varbūtība, ka process B novedīs pie notikuma A? Atbildot uz šādiem jautājumiem, cilvēki parasti paļaujas uz reprezentativitātes heiristiku, kurā varbūtību nosaka pakāpe, kādā A reprezentē B, tas ir, pakāpe, kādā A ir līdzīga B. Piemēram, ja A ir ļoti reprezentatīva no B, varbūtība, ka šis notikums A nāk no B, tiek novērtēta kā augsta. Savukārt, ja A nav līdzīgs B, tad varbūtība tiek novērtēta kā zema.

Lai ilustrētu spriedumu par reprezentativitāti, apsveriet viņa bijušā kaimiņa aprakstu par vīrieti: “Stīvs ir ļoti intraverts un kautrīgs, vienmēr gatavs man palīdzēt, bet pārāk maz interesējas par citiem cilvēkiem un realitāti kopumā. Viņš ir ļoti lēnprātīgs un veikls , patīk kārtība un organizācija, kā arī tiecas detalizēt Kā cilvēki vērtē Stīva nodarbošanās iespējamību (piemēram, zemnieks, pārdevējs, lidmašīnas pilots, bibliotekārs vai ārsts)? Kā cilvēki klasificē šīs profesijas no visdrīzāk iespējamām? Reprezentativitātes heiristikā iespējamību, ka Stīvs ir, piemēram, bibliotekārs, nosaka tas, cik lielā mērā viņš pārstāv bibliotekāru, vai arī atbilst bibliotekāra stereotipam. Patiešām, līdzīgu problēmu pētījumi ir parādījuši, ka cilvēki piešķir profesijas tieši tādā pašā veidā (Kahneman un Tversky 1973, 4). Šī iespējamības aplēses pieeja rada nopietnas kļūdas, jo līdzību vai reprezentativitāti neietekmē atsevišķie faktori, kuriem vajadzētu ietekmēt varbūtības novērtējumu.

Nejutīgs pret iepriekšējo iznākuma varbūtību

Viens no faktoriem, kas neietekmē reprezentativitāti, bet būtiski ietekmē varbūtību, ir iepriekšēja varbūtība jeb rezultātu (rezultātu) pamatā esošo vērtību biežums. Piemēram, Stīva gadījumā fakts, ka iedzīvotāju vidū ir daudz vairāk lauksaimnieku nekā bibliotekāru, noteikti tiek ņemts vērā, novērtējot iespējamību, ka Stīvs, visticamāk, būs bibliotekārs nekā lauksaimnieks. Bāzes vērtību biežuma ņemšana vērā gan īsti neietekmē Stīva atbilstību bibliotekāru un zemnieku stereotipam. Ja cilvēki novērtē varbūtību, izmantojot reprezentativitāti, no tā izriet, ka viņi neņems vērā iepriekšējās varbūtības. Šī hipotēze tika pārbaudīta eksperimentā, kurā tika mainītas iepriekšējās varbūtības (Kahneman un Tversky, 1973,4). Priekšmeti tika parādīti īsi apraksti vairāki cilvēki, kas pēc nejaušības principa atlasīti no 100 speciālistu inženieru un juristu grupas. Pārbaudes dalībniekiem tika lūgts novērtēt katra apraksta iespējamību, ka tas pieder inženierim, nevis juristam. Vienā eksperimentālā gadījumā subjektiem tika teikts, ka grupa, no kuras tika sniegti apraksti, sastāvēja no 70 inženieriem un 30 juristiem. Citā gadījumā subjektiem tika teikts, ka grupā bija 30 inženieri un 70 juristi. Izredzēm, ka jebkurš dots apraksts ir inženieris, nevis jurists, pirmajā gadījumā, kur lielākā daļa ir inženieri, ir lielāka nekā otrajā gadījumā, kur lielākā daļa ir juristi. To var parādīt, piemērojot Beijesa likumu, ka šo koeficientu proporcijai ir jābūt (0.7/0.3)2 jeb 5.44 katram aprakstam. Rupji pārkāpjot Beijesa likumu, subjekti abos gadījumos uzrādīja būtībā vienādas varbūtības aplēses. Acīmredzot eksperimenta dalībnieki novērtēja varbūtību, ka kāds konkrēts apraksts piederēja inženierim, nevis juristam, kā pakāpi, kādā šis apraksts reprezentēja abus stereotipus, neņemot vērā šo kategoriju iepriekšējās varbūtības, ja tādas vispār bija.

Subjekti pareizi izmantoja iepriekšējās varbūtības, ja viņiem nebija citas informācijas. Tā kā nebija īsa personības apraksta, viņi novērtēja varbūtību, ka nezināmā persona ir inženieris, attiecīgi 0,7 un 0,3, abos gadījumos abos bāzes frekvences apstākļos. Tomēr, sniedzot aprakstu, iepriekšējās varbūtības tika pilnībā ignorētas, pat ja tas bija pilnīgi neinformatīvs. Reakcijas uz tālāk sniegto aprakstu ilustrē šo parādību:

Diks ir 30 gadus vecs vīrietis. Precējies, bērnu vēl nav. Ļoti spējīgs un motivēts darbinieks, kurš izrāda lielu solījumu. Atzinuši kolēģi.

Šis apraksts tika izstrādāts, lai sniegtu nekādu informāciju par to, vai Diks ir inženieris vai jurists. Tāpēc varbūtībai, ka Diks ir inženieris, jābūt vienādai ar inženieru īpatsvaru grupā, it kā apraksts nebūtu sniegts vispār. Tomēr subjekti iespējamību, ka Diks bija inženieris, novērtēja ar 5 neatkarīgi no tā, vai grupā bija norādīts inženieru īpatsvars (7 pret 3 vai 3 pret 7). Acīmredzot cilvēki atšķirīgi reaģē situācijās, kad nav apraksta un kad tiek sniegts nederīgs apraksts. Gadījumā, ja trūkst aprakstu, atbilstoši tiek izmantotas iepriekšējās varbūtības; un iepriekšējās varbūtības tiek ignorētas, ja tiek sniegts bezjēdzīgs apraksts (Kahneman and Tversky, 1973,4).

Nejutīgs pret izlases lielumu

Lai novērtētu iespējamību iegūt konkrētu iznākumu paraugā, kas atlasīts no noteiktas populācijas, cilvēki parasti izmanto reprezentativitātes heiristiku. Tas nozīmē, ka viņi novērtē izlasē iegūtā rezultāta varbūtību, piemēram, desmit cilvēku nejaušas izlases vidējais augstums būs 6 pēdas (180 centimetri), ciktāl šis rezultāts ir līdzīgs attiecīgajam parametram ( tas ir, cilvēku vidējais augums visā populācijā). Statistikas līdzība izlasē ar tipisku parametru visā populācijā nav atkarīga no izlases lieluma. Tāpēc, ja varbūtību aprēķina, izmantojot reprezentativitāti, tad statistiskā varbūtība izlasē būtībā būs neatkarīga no izlases lieluma.

Patiešām, kad testa subjekti novērtēja vidējo augstumu sadalījumu dažāda lieluma paraugiem, viņi radīja identiskus sadalījumus. Piemēram, iespēja iegūt vidējo augstumu, kas pārsniedz 6 pēdas (180 cm), ir līdzīga 1000, 100 un 10 cilvēku paraugiem (Kahneman un Tversky, 1972b, 3). Turklāt subjekti nespēja novērtēt izlases lieluma lomu pat tad, ja tas tika uzsvērts problēmas paziņojumā. Sniegsim piemēru, kas to apstiprina.

Noteiktu pilsētu apkalpo divas slimnīcas. Lielākajā slimnīcā katru dienu piedzimst aptuveni 45 mazuļi, bet mazākajā slimnīcā katru dienu piedzimst aptuveni 15 mazuļi. Kā zināms, aptuveni 50% no visiem mazuļiem ir zēni. Tomēr precīzs procents katru dienu mainās. Dažreiz tas var būt lielāks par 50%, dažreiz zemāks.
Vienu gadu katra slimnīca uzskaitīja dienas, kurās vairāk nekā 60% dzimušo bērnu bija zēni. Kurā slimnīcā, jūsuprāt, ir reģistrēts vairāk šo dienu?
Lielā slimnīca (21)
Mazākā slimnīca (21)
Aptuveni vienādi (tas ir, 5 %) (53)

Skaitļi iekavās norāda pēdējo kursu studentu skaitu, kas atbildēja.

Lielākā daļa testu veicēju novērtēja iespējamību, ka gan mazajās, gan lielajās slimnīcās vienādi būs vairāk nekā 60% zēnu, iespējams, tāpēc, ka uz šiem notikumiem attiecas viena un tā pati statistika un tādējādi tie ir vienlīdz reprezentatīvi visai populācijai.

Turpretī saskaņā ar izlases teoriju paredzamais dienu skaits, kurās vairāk nekā 60% dzimušo bērnu ir zēni, mazā slimnīcā ir daudz lielāks nekā lielā slimnīcā, jo liela parauga gadījumā ir mazāka iespēja novirzīties no 50%. Šī statistikas pamatjēdziens acīmredzot nav daļa no cilvēku intuīcijas.

Līdzīga nejutība pret izlases lielumu ir dokumentēta a posteriori varbūtības aplēsēs, tas ir, varbūtībā, ka paraugs tika atlasīts no vienas populācijas, nevis no citas. Paskatīsimies nākamais piemērs:

Iedomājieties grozu, kas piepildīts ar bumbiņām, no kurām 2/3 ir vienas krāsas un 1/3 citas krāsas. Viens cilvēks izņem no groza 5 bumbiņas un atklāj, ka 4 no tām ir sarkanas un 1 balta. Cits cilvēks izņem 20 bumbiņas un atklāj, ka 12 no tām ir sarkanas un 8 ir baltas. Kuram no šiem diviem cilvēkiem vajadzētu būt pārliecinātākiem, sakot, ka grozā ir 2/3 sarkano bumbiņu un 1/3 balto bumbiņu, nevis otrādi? Kādas ir izredzes katram no šiem cilvēkiem?

Šajā piemērā pareizā atbilde ir aplēst, ka turpmākās izredzes ir 8 pret 1 paraugam 4:1 un 16 pret 1 12:8 izlasei, pieņemot, ka iepriekšējās varbūtības ir vienādas. Tomēr lielākā daļa cilvēku domā, ka pirmais paraugs sniedz daudz spēcīgāku atbalstu hipotēzei, ka grozs galvenokārt ir piepildīts ar sarkanām bumbiņām, jo ​​pirmajā izlasē sarkano bumbiņu procentuālais daudzums ir lielāks nekā otrajā. Tas vēlreiz parāda, ka intuīcijās dominē izlases proporcija, nevis izlases lielums, kam ir izšķiroša loma faktisko turpmāko izredžu noteikšanā. (Kahneman un Tversky, 1972b). Turklāt intuitīvie turpmāko koeficientu aprēķini (pēc koeficienti) ir daudz mazāk radikāli nekā pareizās vērtības. Šāda veida problēmās vairākkārt ir novērota acīmredzamā ietekmes nenovērtēšana (W. Edwards, 1968, 25; Slovic and Lichtenstein, 1971). Šo parādību sauc par "konservatīvismu".

Nepareizi priekšstati par nejaušību

Cilvēki uzskata, ka notikumu secība, kas organizēta kā nejaušs process, ir šī procesa būtiska iezīme pat tad, ja secība ir īsa. Piemēram, runājot par monētu, kas piezemējas uz galvām vai astēm, cilvēki uzskata, ka secība O-P-O-P-P-O ir ticamāka nekā secība O-O-O-R-P-P, kas nešķiet nejauša, kā arī vairāk nekā secība O-O-O-O-R-O, kas neatspoguļo monētas pušu līdzvērtību (Kahneman un Tvegsky, 1972b, 3). Tātad cilvēki to sagaida būtiskās īpašības procesi tiks prezentēti, ne tikai globāli, t.i. pilnīgā secībā, bet arī lokāli katrā tās daļā. Tomēr lokāli reprezentatīvā secība sistemātiski novirzās no paredzamajām izredzēm: tai ir pārāk daudz pārmaiņu un pārāk maz atkārtojumu. Vēl viena pārliecība par reprezentativitāti ir plaši pazīstamā kazino azartspēļu maldība. Redzot, ka, piemēram, sarkanajiem ir nepieciešams pārāk ilgs laiks, lai piezemētos uz ruletes rata, vairums cilvēku maldīgi uzskata, ka, visticamāk, tagad nāks klajā melnā krāsa, jo, trāpot melnā krāsā, tiktu pabeigta reprezentatīvāka secība, nekā nolaižoties uz citu sarkano. Iespēja parasti tiek uzskatīta par pašregulējošu procesu, kurā novirze vienā virzienā noved pie novirzes pretējā virzienā, lai atjaunotu līdzsvaru. Faktiski novirzes netiek koriģētas, bet vienkārši “izšķīst”, nejaušam procesam turpinoties.

Nepareizi priekšstati par nejaušību attiecas ne tikai uz nepieredzējušiem testu kārtotājiem. Pētījums par intuīcijām statistiskos secinājumos pieredzējušu teorētisko psihologu vidū (Tvegsky un Kahneman, 1971, 2) atklāja stingru pārliecību par to, ko var saukt par mazo skaitļu likumu, saskaņā ar kuru pat nelieli paraugi ir ļoti reprezentatīvi attiecībā uz populācijām, no kurām tie ir atlasīti. Šo pētnieku rezultāti atspoguļoja cerības, ka hipotēze, kas ir derīga attiecībā pret visu populāciju, izlasē parādīsies kā statistiski nozīmīgs rezultāts, un izlases lielumam nav nozīmes. Rezultātā eksperti pārāk daudz tic rezultātiem, kas iegūti no maziem paraugiem, un pārvērtē šo rezultātu atkārtojamību. Veicot pētījumus, šī neobjektivitāte noved pie neatbilstoša lieluma paraugu atlases un rezultātu pārspīlētas interpretācijas.

Nejutīgs pret prognožu ticamību

Cilvēki dažkārt ir spiesti izteikt skaitliskas prognozes, piemēram, akciju nākotnes cenu, pieprasījumu pēc produkta vai futbola spēles iznākumu. Šādas prognozes balstās uz reprezentativitāti. Piemēram, pieņemsim, ka kādam tiek sniegts uzņēmuma apraksts un tiek lūgts paredzēt tā turpmāko peļņu. Ja uzņēmuma apraksts ir ļoti labvēlīgs, tad ļoti liela peļņa šķitīs reprezentatīvākā no šī apraksta; ja apraksts ir viduvējs, tad reprezentatīvākā attīstība šķitīs parasta notikumu attīstība. Tas, cik lielā mērā apraksts ir labvēlīgs, nav atkarīgs no šī apraksta patiesuma vai no tā, cik lielā mērā tas ļauj precīzi prognozēt.

Tāpēc, ja cilvēki izdara prognozes, pamatojoties tikai uz apraksta labvēlību, viņu prognozes būs nejutīgas pret apraksta ticamību un paredzamo prognozes precizitāti.

Šis spriedumu pieņemšanas veids pārkāpj normatīvās statistikas teoriju, kurā prognožu galējība un diapazons ir atkarīgs no paredzamības. Ja paredzamība ir nulle, visos gadījumos ir jāizdara viena un tā pati prognoze. Piemēram, ja uzņēmumu aprakstos nav informācijas par peļņu, tad visiem uzņēmumiem jāprognozē vienāda vērtība (pie vidējās peļņas). Ja paredzamība ir ideāla, protams, prognozētās vērtības sakritīs ar faktiskajām vērtībām, un prognožu diapazons būs vienāds ar rezultātu diapazonu. Kopumā, jo augstāka ir paredzamība, jo plašāks ir paredzamo vērtību diapazons.

Daži skaitliskās prognozēšanas pētījumi ir parādījuši, ka intuitīvas prognozes pārkāpj šo noteikumu un ka subjekti pievērš maz uzmanības prognozējamības apsvērumiem (Kahneman un Tversky 1973, 4). Vienā no šiem pētījumiem priekšmetiem tika dotas vairākas teksta rindkopas, no kurām katra aprakstīja universitātes pasniedzēja darbu atsevišķas praktiskās nodarbības laikā. Dažiem testa dalībniekiem tika lūgts novērtēt tekstā aprakstītās nodarbības kvalitāti, izmantojot procentuālo skalu attiecībā pret noteiktu populāciju. Citiem ieskaites dalībniekiem tika lūgts prognozēt, arī izmantojot procentu skalu, katra augstskolas pasniedzēja amatu 5 gadus pēc šīs praktiskās nodarbības. Abos apstākļos pieņemtie spriedumi bija identiski. Tas ir, laika ziņā attāla kritērija prognoze (skolotāja veiksme pēc 5 gadiem) bija identiska tās informācijas vērtējumam, uz kuras pamata tika izdarīts šis pareģojums (praktiskās nodarbības kvalitāte). Studenti, kuri to ieteica, neapšaubāmi apzinājās ierobežoto skolotāju kompetences paredzamību, pamatojoties uz vienu izmēģinājuma nodarbība veikta 5 gadus iepriekš; tomēr viņu prognozes bija tikpat ekstrēmas kā viņu aplēses.

Derīguma ilūzija

Kā mēs jau apspriedām, cilvēki bieži izdara prognozes, izvēloties iznākumu (piemēram, nodarbošanos), kas visvairāk raksturo ievadi (piemēram, personas aprakstu). Tas, cik pārliecināti viņi ir savās prognozēs, galvenokārt ir atkarīgs no reprezentativitātes pakāpes (tas ir, no izvēles kvalitātes atbilstības ievades datiem), neatkarīgi no faktoriem, kas ierobežo viņu prognozes precizitāti. Tādējādi cilvēki diezgan droši prognozē, ka cilvēks ir bibliotekārs, ja viņam tiek sniegts viņa personības apraksts, kas atbilst bibliotekāra stereotipam, pat ja tas ir slikts, neuzticams vai novecojis. Nepamatotu pārliecību, kas ir prognozētā iznākuma un ievaddatu veiksmīgas sakritības sekas, var saukt par derīguma ilūziju. Šī ilūzija saglabājas pat tad, ja subjekts zina faktorus, kas ierobežo viņa prognožu precizitāti. Diezgan bieži tiek teikts, ka psihologi, kas veic izlases intervijas, bieži vien ir ļoti pārliecināti par savām prognozēm, lai gan viņi ir iepazinušies ar plašo literatūru, kas liecina, ka izlases intervijas ir pakļautas kļūdām.

Nepārtraukta pārliecība par klīniskā parauga intervijas rezultātu derīgumu, neskatoties uz atkārtotiem pierādījumiem par tās ticamību, ir pietiekams pierādījums šīs ietekmes stiprumam.

Ievaddatu parauga iekšējā konsekvence ir primārais rādītājs ticamības pakāpei uz šiem ievades datiem balstītai prognozei. Piemēram, cilvēki pauž lielāku pārliecību, prognozējot GPA studentam, kura pirmā kursa atskaites kartē ir tikai B (4 punkti), nekā prognozējot GPA studentam, kura pirmā kursa atskaites kartē ir daudz A atzīmju (5 punkti). ) un C (3 punkti). Ļoti konsekventi modeļi visbiežāk tiek novēroti, ja ievades mainīgie ir ļoti lieki vai savstarpēji saistīti. Līdz ar to cilvēki mēdz būt pārliecināti par prognozēm, kuru pamatā ir lieki ievades mainīgie. Tomēr korelācijas statistikas elementārs noteikums nosaka, ka, ja mums ir noteikta derīguma ievades mainīgie, prognoze, kuras pamatā ir vairākas šādas ievades, var sasniegt lielāku precizitāti, ja mainīgie ir neatkarīgi viens no otra, nekā tad, ja tie ir lieki vai korelēti. Tādējādi ievades dublēšana samazina precizitāti, pat palielinot pārliecību, tāpēc cilvēki bieži vien uzticas prognozēm, kas, iespējams, ir kļūdainas (Kahneman un Tversky 1973, 4).

Nepareizi priekšstati par regresiju

Pieņemsim, ka liela bērnu grupa tika pārbaudīta ar divām līdzīgām spēju pārbaudes versijām. Ja kāds izvēlas desmit bērnus no tiem, kuriem viena no šīm divām versijām veicās vislabāk, viņš parasti būs vīlies par viņu sniegumu testa otrajā versijā. Un otrādi, ja kāds izvēlas desmit bērnus no tiem, kuriem pirmajā testa versijā klājās vissliktāk, tad vidēji viņš konstatēs, ka otrajā versijā viņiem veicās nedaudz labāk. Apkopojot, apsveriet divus mainīgos lielumus X un Y, kuriem ir vienāds sadalījums. Ja atlasāt cilvēkus, kuru vidējie X rādītāji atšķiras no vidējā X par k vienībām, viņu Y skalas vidējais rādītājs parasti novirzīsies no vidējā Y par mazāk nekā k vienībām. Šie novērojumi ilustrē vispārēju parādību, kas pazīstama kā regresija pret vidējo, ko vairāk nekā pirms 100 gadiem atklāja Galtons.

Ikdienā mēs visi sastopamies liela summa regresijas gadījumi uz vidējo, salīdzinot, piemēram, tēvu un dēlu garumu, vīru un sievu inteliģences līmeni vai viens pēc otra nokārtotu eksāmenu rezultātus. Tomēr cilvēkiem par to nav ne jausmas. Pirmkārt, viņi negaida regresiju daudzos kontekstos, kur tā varētu notikt. Otrkārt, atpazīstot regresijas rašanos, viņi bieži izdomā nepareizus iemeslu skaidrojumus. (Kahneman un Tversky, 1973,4). Mēs uzskatām, ka regresijas parādība joprojām ir nenotverama, jo tā neatbilst uzskatam, ka prognozētajam rezultātam jābūt pēc iespējas reprezentatīvākam attiecībā uz ievades datiem, un tāpēc iznākuma mainīgā vērtībai jābūt tikpat ekstrēmai kā ievades mainīgā vērtībai.

Nespēja atpazīt regresijas nozīmi var radīt kaitīgas sekas, kā parādīts turpmākajos novērojumos (Kahneman and Tversky, 1973,4). Apspriežot treniņlidojumus, pieredzējuši instruktori atzīmējuši, ka uzslavām par īpaši mīkstu nosēšanos parasti seko sliktāka piezemēšanās nākamajā mēģinājumā, savukārt bargai kritikai pēc smagas nosēšanās parasti seko snieguma uzlabojums nākamajā mēģinājumā. Instruktori secināja, ka verbālā atlīdzība kaitē mācībām, savukārt aizrādījumi bija labvēlīgi pretēji pieņemtajai psiholoģiskajai doktrīnai. Šis secinājums ir nepieņemams, jo pastāv vidējas novirzes. Tāpat kā citos gadījumos, kad eksāmeni seko viens otram, uzlabojumi parasti seko sliktiem rezultātiem, bet pasliktināšanās seko izcilam darbam, pat ja skolotājs vai instruktors pirmajā mēģinājumā nekādi nereaģē uz skolēna sasniegumiem. Tā kā pasniedzēji slavēja savus audzēkņus pēc labiem piezemējumiem un lamāja pēc sliktiem, viņi nonāca pie kļūdaina un potenciāli kaitīga secinājuma, ka sods ir efektīvāks par atlīdzību.

Tādējādi regresijas efekta neizpratne noved pie tā, ka soda efektivitāte tiek pārvērtēta un atlīdzības efektivitāte tiek novērtēta par zemu. IN sociālā mijiedarbība, Tāpat kā apmācībās, atlīdzība parasti tiek piemērota, ja darbs ir izdarīts labi, un sods, ja darbs tiek veikts slikti. Ievērojot tikai regresijas likumu, uzvedība, visticamāk, uzlabosies pēc soda un, visticamāk, pasliktināsies pēc soda. Tāpēc izrādās, ka tīras nejaušības dēļ cilvēki tiek atalgoti par citu sodīšanu, un tiek sodīti par viņu apbalvošanu. Cilvēki kopumā šo faktu neapzinās. Faktiski regresijas smalkā loma atalgojuma un soda acīmredzamo seku noteikšanā, šķiet, ir atstājusi šajā jomā strādājošo zinātnieku uzmanību.

Pieejamība

Ir situācijas, kurās cilvēki novērtē klašu biežumu vai notikumu iespējamību, pamatojoties uz to, cik viegli viņi atceras gadījumus vai notikumus. Piemēram, jūs varat novērtēt sirdslēkmes iespējamību pusmūža cilvēku vidū, atceroties šādus gadījumus starp saviem draugiem. Līdzīgā veidā kāds varētu novērtēt varbūtību, ka bizness izgāzīsies, iztēlojot dažādas grūtības, ar kurām tas varētu saskarties. Šo novērtēšanas heiristiku sauc par pieejamību. Pieejamība ir ļoti noderīga, lai novērtētu notikumu biežumu vai iespējamību, jo notikumi, kas pieder lielām klasēm, parasti tiek atsaukti un ātrāk nekā retāk sastopamu klašu gadījumi. Tomēr pieejamību ietekmē citi faktori, nevis biežums un varbūtība. Līdz ar to uzskati par pieejamību rada paredzamas novirzes, no kurām dažas ir ilustrētas tālāk.

Neobjektivitāte notikumu atcerēšanās pakāpes dēļ atmiņā

Ja klases lielums tiek aprēķināts, pamatojoties uz tās elementu pieejamību, klase, kuras elementus ir viegli atsaukt, šķitīs lielāka nekā tāda paša izmēra klase, bet kuras elementi ir mazāk pieejami un mazāk viegli atsaucami. Vienkāršā šī efekta demonstrācijā subjektiem tika nolasīts abu dzimumu slavenu cilvēku saraksts un pēc tam lūgts spriest, vai sarakstā ir vairāk vīriešu nekā sieviešu vārdu. Dažādām testa dalībnieku grupām tika doti dažādi saraksti. Dažos sarakstos vīrieši bija slavenāki nekā sievietes, bet citos sievietes bija slavenākas nekā vīrieši. Katrā sarakstā subjekti kļūdaini uzskatīja, ka klase (šajā gadījumā dzimums), kurā bija vairāk slavenu cilvēku, ir lielāka (Tvegsky and Kahneman, 1973,11).

Papildus pazīstamībai ir arī citi faktori, piemēram, spilgtums, kas ietekmē notikumu atsaukšanu atmiņā. Piemēram, ja cilvēks savām acīm redzējis ugunsgrēku ēkā, viņš šādu negadījumu rašanos, iespējams, uzskatīs par subjektīvi ticamāku nekā tad, ja viņš par šo ugunsgrēku izlasītu vietējā laikrakstā. Turklāt nesenos incidentus, visticamāk, būs vieglāk atcerēties nekā iepriekšējos. Nereti gadās, ka subjektīvais novērtējums par ceļu satiksmes negadījumu iespējamību uz laiku palielinās, kad cilvēks ceļa tuvumā ierauga apgāztu automašīnu.

Meklēšanas virzienu efektivitātes novirzes

Pieņemsim, ka vārds (no trīs vai vairāk burtiem) ir nejauši izvēlēts no teksta angļu valodā. Kas ir ticamāk, ka vārds sākas ar burtu r vai ka r ir trešais burts? Cilvēki pievēršas šai problēmai, atsaucot atmiņā vārdus, kas sākas ar r (ceļš) un vārdus, kuriem r ir trešajā pozīcijā (automašīna), un novērtē relatīvo biežumu, pamatojoties uz to, cik viegli ienāk prātā šo divu veidu vārdi. Tā kā vārdus ir daudz vieglāk meklēt pēc pirmā burta nekā pēc trešā, lielākā daļa cilvēku atklāj, ka ir vairāk vārdu, kas sākas ar šo līdzskaņu, nekā vārdu, kuros viens un tas pats līdzskaņs parādās trešajā pozīcijā. Viņi izdara šādu secinājumu pat tādiem līdzskaņiem kā r vai k, kas biežāk parādās trešajā pozīcijā nekā pirmajā (Trevsky and Kahneman, 1973,11).

Dažādiem uzdevumiem ir nepieciešami dažādi meklēšanas virzieni. Piemēram, pieņemsim, ka jums tiek lūgts novērtēt, cik bieži angļu valodā parādās vārdi ar abstraktu nozīmi (doma, mīlestība) un konkrētu nozīmi (durvis, ūdens). Dabisks veids, kā atbildēt uz šo jautājumu, ir meklēt kontekstus, kuros šie vārdi varētu parādīties. Šķiet vieglāk atcerēties kontekstus, kuros varētu tikt pieminēta abstrakta nozīme (mīlestība sieviešu romānos), nekā atcerēties kontekstus, kuros minēts vārds ar konkrētu nozīmi (piemēram, durvis). Ja vārdu biežumu nosaka, pamatojoties uz to kontekstu pieejamību, kuros tie parādās, vārdi ar abstraktām nozīmēm tiks uzskatīti par salīdzinoši lielākiem nekā vārdi ar konkrētu nozīmi. Šis stereotips tika novērots nesen veiktā pētījumā (Galbgaith un Undewood, 1973), kas parādīja, ka “vārdu ar abstraktu nozīmi sastopamības biežums bija daudz lielāks nekā vārdu ar konkrētu nozīmi, savukārt to objektīvais biežums bija vienāds. Tas tika novērtēts tāpat kā abstrakti vārdi parādījās daudz lielākā kontekstā nekā vārdi ar specifisku nozīmi.

Aizspriedumi, kuru pamatā ir iztēles spējas

Dažreiz jums ir jānovērtē tādas klases biežums, kuras elementi netiek saglabāti atmiņā, bet tos var izveidot saskaņā ar noteiktu noteikumu. Šādās situācijās parasti tiek ražoti noteikti elementi, un biežums vai varbūtība tiek novērtēta pēc atbilstošo elementu konstruēšanas viegluma. Tomēr attiecīgo vienumu atsaukšanas vieglums ne vienmēr atspoguļo to faktisko biežumu, un šī novērtēšanas metode rada novirzes. Lai to ilustrētu, apsveriet 10 cilvēku grupu, kas veido komitejas, kurās ir k locekļi, un 2< k < 8. Сколько различных комитетов, состоящих из k членов может быть сформировано? Правильный ответ на эту проблему дается биноминальным коэффициентом (k10), который достигает максимума, paвнoгo 252 для k = 5. Ясно, что число комитетов, состоящих из k членов, paвняется числу комитетов, состоящих из (10-k) членов, потому что для любогo комитета, состоящего из k членов, существует единственно возможная грyппа, состоящая из (10-k) человек, не являющихся членами комитета.

Viens veids, kā atbildēt bez aprēķiniem, ir prātīgi izveidot komitejas ar k locekļiem un novērtēt to skaitu, izmantojot vieglumu, ar kādu tie ienāk prātā. Komitejas, kas sastāv no liels daudzums locekļi, piemēram, 2, ir pieejamāki nekā komitejas, kurās ir liels locekļu skaits, piemēram, 8. Vienkāršākā shēma komiteju izveidošanai ir sadalīt grupu nesaistītās kopās. Uzreiz ir skaidrs, ka ir vieglāk izveidot piecas nepārklājošas komitejas ar 2 locekļiem katrā, savukārt nav iespējams izveidot divas nepārklājošas komitejas ar 8 locekļiem katrā. Tāpēc, ja biežumu aprēķina pēc spējas to vizualizēt vai garīgās reprodukcijas pieejamību, pretēji pareizai paraboliskajai funkcijai, šķiet, ir vairāk mazu komiteju nekā lielu. Patiešām, kad testu kārtotājiem, kas nebija eksperti, tika lūgts novērtēt dažādu komiteju skaitu dažādi izmēri, to aplēses bija monotoni samazinoša komitejas lieluma funkcija (Tvegsky and Kahneman 1973, 11). Piemēram, komitejām, kurās ir 2 locekļi, vidējais punktu skaits bija 70, savukārt komitejām ar 8 locekļiem vidējais vērtējums bija 20 (pareizā atbilde abos gadījumos bija 45).

Spējai iztēloties attēlus ir liela nozīme reālo dzīves situāciju iespējamības novērtēšanā. Risks, kas saistīts, piemēram, ar bīstamu ekspedīciju, tiek novērtēts, garīgi atveidojot neparedzētus apstākļus, kuru pārvarēšanai ekspedīcijai nav pietiekama aprīkojuma. Ja daudzas no šīm grūtībām ir spilgti attēlotas, ekspedīcija var šķist ārkārtīgi bīstama, lai gan katastrofu iztēles vieglums ne vienmēr atspoguļo to faktisko iespējamību. Un otrādi, ja iespējamo apdraudējumu ir grūti iedomāties vai tas vienkārši nenāk prātā, ar notikumu saistītais risks var tikt ievērojami nenovērtēts.

Iluzoras attiecības

Čepmens un Čepmens (1969) aprakstīja interesantu neobjektivitāti, novērtējot, cik bieži divi notikumi notiks vienlaicīgi. Viņi sniedza neprofesionāļiem informāciju par vairākiem hipotētiskiem pacientiem ar garīgiem traucējumiem. Dati par katru pacientu ietvēra klīnisko diagnozi un pacienta zīmējumus. Subjekti vēlāk novērtēja biežumu, ar kādu katrai diagnozei (piemēram, paranoja vai vajāšanas maldiem) pievienojās dažādas modeļa pazīmes (īpašas acu formas). Subjekti ievērojami pārvērtēja divu dabas notikumu, piemēram, vajāšanas maldu un noteiktas acu formas, līdzāsparādīšanos biežumu. Šo parādību sauc par iluzoru korelāciju. Kļūdainajos iesniegto datu novērtējumos subjekti "no jauna atklāja" lielu daļu jau zināmo, bet nepamatoto klīnisko zināšanu par zīmēšanas testa interpretāciju. Iluzorās korelācijas efekts bija ārkārtīgi spēcīgs, ņemot vērā pretrunīgos datus. Tas saglabājās pat tad, ja attiecības starp pazīmi un diagnozi faktiski bija negatīvas, neļaujot subjektiem noteikt faktiskās attiecības starp tām.

Pieejamība ir dabisks izskaidrojums iluzorās korelācijas efektam. Novērtējums par to, cik bieži divas parādības ir savstarpēji saistītas un notiek vienlaicīgi, var balstīties uz asociatīvās saiknes stiprumu starp tām. Ja asociācija ir spēcīga, ir lielāka iespēja secināt, ka notikumi bieži notika vienlaicīgi. Tāpēc, ja saistība starp notikumiem ir spēcīga, tad cilvēki spriež, ka tie bieži notiks vienlaicīgi. Saskaņā ar šo uzskatu, iluzorā korelācija starp vajāšanas mānijas diagnozi un, piemēram, acu īpašo formu zīmējumā, rodas tāpēc, ka vajāšanas mānija, visticamāk, ir saistīta ar acīm, nevis ar jebkuru citu ķermeņa daļu.

Ilgā dzīves pieredze mums ir iemācījusi, ka kopumā lielo nodarbību elementus atceras labāk un ātrāk nekā retāku nodarbību elementus; ka ticamākus notikumus ir vieglāk iedomāties nekā maz ticamus; un ka asociatīvās saiknes starp notikumiem tiek stiprinātas, ja notikumi bieži notiek vienlaicīgi. Rezultātā personas rīcībā ir procedūra (pieejamības heiristika), lai novērtētu notikuma iespējamību vai biežumu, ar kādu notikumi var notikt vienlaicīgi, un to var novērtēt pēc atbilstošo garīgo procesu viegluma; var veikt atsaukšanu, atsaukšanu vai asociāciju. Tomēr, kā liecina iepriekšējie piemēri, šīs novērtēšanas procedūras sistemātiski rada kļūdas.

Regulēšana un "enkurošana"

Daudzās situācijās cilvēki veic aplēses, pamatojoties uz sākotnējo vērtību, kas ir apzināti izvēlēta tā, lai iegūtu galīgo atbildi. Sākotnējo vērtību vai sākumpunktu var iegūt, formulējot problēmu, vai arī tas var būt daļēji aprēķina rezultāts. Jebkurā gadījumā ar šādu “novērtējumu” parasti nepietiek (Slovic and Lichtenstein, 1971). Tas nozīmē, ka dažādi sākumpunkti rada atšķirīgus aprēķinus, kas ir novirzīti pret šiem sākumpunktiem. Mēs šo parādību saucam par "noenkurošanu".

Nepietiekama "pielāgošana"

Lai parādītu noenkurošanās efektu, testa dalībniekiem tika lūgts novērtēt dažādus daudzumus, kas izteikti procentos (piemēram, Āfrikas valstu procentuālā daļa Apvienoto Nāciju Organizācijā). Katrai vērtībai tika piešķirts skaitlis no 0 līdz 100, izmantojot nejaušu atlasi testa dalībnieku klātbūtnē, vispirms tika lūgts norādīt, vai šis skaitlis ir lielāks vai mazāks par pašas vērtības vērtību, un pēc tam novērtēt vērtību. šī vērtība, pārvietojoties uz augšu vai uz leju attiecībā pret tās skaitli . Dažādām testa dalībnieku grupām katram daudzumam tika piešķirti dažādi skaitļi, un šie nejaušie skaitļi būtiski ietekmēja testa dalībnieku rezultātus. Piemēram, vidējie aprēķini par Āfrikas valstu procentuālo daļu Apvienoto Nāciju Organizācijā bija 25 un 45 grupām, kuras saņēma attiecīgi 10 un 65 kā sākumpunktus. Naudas atlīdzība par precizitāti nesamazināja noenkurošanas efektu.

"Noenkurošanās" notiek ne tikai tad, kad subjektiem tiek dots sākumpunkts, bet arī tad, kad subjekti savu novērtējumu pamato ar kāda nepilnīga aprēķina rezultātu. Intuitīvas skaitliskās aplēses pētījums ilustrē šo efektu. Divas studentu grupas vidusskola Viņi 5 sekunžu laikā novērtēja skaitliskās izteiksmes vērtību, kas bija uzrakstīta uz tāfeles. Viena grupa novērtēja izteiciena nozīmi

8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1,

savukārt otra grupa novērtēja izteiciena nozīmi

1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8.

Lai ātri atbildētu uz šādiem jautājumiem, cilvēki var veikt dažas aprēķina darbības un novērtēt izteiksmes nozīmi, izmantojot ekstrapolāciju vai "pielāgošanu". Tā kā “pielāgošana” parasti nav pietiekama, šīs procedūras rezultātā vērtība tiek novērtēta par zemu. Turklāt, tā kā pirmo dažu reizināšanas soļu (veicot no kreisās uz labo) rezultāts dilstošā secībā ir augstāks nekā augošā secībā, pirmā minētā izteiksme ir jāvērtē vairāk nekā pēdējā. Abas prognozes apstiprinājās. Vidējais rādītājs pieaugošajai secībai bija 512, bet vidējais rezultāts dilstošajai secībai bija 2250. Pareizā atbilde ir 40320 abām secībām.

Neobjektivitāte konjunktīvu un disjunktīvu notikumu veidošanā

Nesenā Bar-Hillel (1973) pētījumā testa dalībniekiem tika dota iespēja likt likmes uz vienu no diviem notikumiem. Tika izmantoti trīs veidu pasākumi: (i) vienkāršs notikums, piemēram, sarkanas bumbiņas izvilkšana no maisa, kurā bija 50% sarkano un 50% balto bumbiņu; (ii) saistīts notikums, piemēram, sarkanas bumbiņas izvilkšana septiņas reizes pēc kārtas no maisa (bumbiņu atgriešana), kurā ir 90% sarkano bumbiņu un 10% balto, un (iii) nesaistīts notikums, piemēram, sarkanas bumbiņas izvilkšana plkst. vismaz 1 reizi septiņos secīgos mēģinājumos (ar bumbiņu atgriešanu) no maisa, kurā ir 10% sarkano bumbiņu un 90% balto bumbiņu. Šajā problēmā ievērojams vairākums testa dalībnieku izvēlējās likt likmes uz saistīto notikumu (kura varbūtība bija 0,48), nevis uz tukšgaitas notikumu (kura varbūtība bija 0,50). Subjekti arī deva priekšroku likt likmes uz vienkāršu notikumu, nevis uz disjunktīvu notikumu, kura varbūtība ir 0,52.

Tādējādi lielākā daļa testa dalībnieku abos salīdzinājumos liek likmes uz mazāk ticamo notikumu. Šie testa dalībnieku lēmumi ilustrē vispārīgu secinājumu: lēmumu izpēte azartspēles un varbūtības aplēses norāda, ka cilvēki: mēdz pārvērtēt konjunktīvu notikumu iespējamību (Cohen, Chesnik un Haran 1972, 24) un mēdz par zemu novērtēt disjunktīvu notikumu iespējamību. Šos stereotipus pilnībā izskaidro noenkurošanās efekts. Noteiktā elementāra notikuma (veiksmes jebkurā posmā) iespējamība nodrošina dabisku sākumpunktu gan konjunktīvu, gan disjunktīvu notikumu varbūtības novērtēšanai. Tā kā “pielāgošana” no sākuma punkta parasti nav pietiekama, galīgās aplēses abos gadījumos paliek pārāk tuvu elementāru notikumu varbūtībai. Ņemiet vērā, ka konjunktīvo notikumu kopējā varbūtība ir mazāka par katra elementāra notikuma iespējamību, savukārt nesaistīta notikuma kopējā varbūtība ir lielāka par katra elementāra notikuma iespējamību. Noenkurošanās sekas ir tādas, ka kopējā varbūtība tiks pārvērtēta konjunktīviem notikumiem un par zemu novērtēta disjunktīviem notikumiem.

Neobjektivitāte sarežģītu notikumu novērtējumā ir īpaši nozīmīga plānošanas kontekstā. Uzņēmējdarbības veiksmīga pabeigšana, piemēram, jauna produkta izstrāde, parasti ir sarežģīta: lai uzņēmums gūtu panākumus, ir jānotiek katrai notikumu sērijai. Pat ja katrs no šiem notikumiem ir ļoti iespējams, kopējā veiksmes iespējamība var būt diezgan zema, ja notikumu skaits ir liels.

Vispārējā tendence oportūnistisku notikumu iespējamības pārvērtēšana noved pie nepamatota optimisma, novērtējot varbūtību, ka plāns izdosies vai projekts tiks pabeigts laikā. Gluži pretēji, novērtējot risku, parasti tiek konstatētas disjunktīvas notikumu struktūras. Sarežģīta sistēma, piemēram kodolreaktors vai cilvēka ķermenis, tiks bojāts, ja kāds no tā nepieciešamajiem komponentiem neizdosies. Pat ja katra komponenta atteices iespējamība ir maza, visas sistēmas atteices iespējamība var būt augsta, ja ir iesaistīti daudzi komponenti. Noenkurošanas neobjektivitātes dēļ cilvēki mēdz par zemu novērtēt sarežģītu sistēmu atteices iespējamību. Tādējādi noenkurošanas novirze dažkārt var būt atkarīga no notikuma struktūras. Notikuma vai parādības struktūra, kas ir līdzīga saišu ķēdei, noved pie šī notikuma varbūtības pārvērtēšanas. Notikuma struktūra, kas ir līdzīga piltuvei, kas sastāv no disjunktīvām saitēm, noved pie tā, ka šī notikuma iespējamība tiek novērtēta par zemu; pasākums.

"Noenkurošanās", novērtējot subjektīvo varbūtības sadalījumu

Lēmumu analīzē ekspertiem bieži vien ir jāpauž savs viedoklis par vērtību, piemēram, Dow Jones Industrial Average vidējo vērtību noteiktā dienā, varbūtības sadalījuma veidā. Šāds sadalījums parasti tiek konstruēts, izvēloties lieluma vērtības, kas atbilst tā varbūtības sadalījuma procentuālajai skalai. Piemēram, ekspertam var lūgt izvēlēties skaitli X90, lai subjektīvā varbūtība, ka šis skaitlis būtu lielāks par vidējo Doja Džounsa skaitli, būtu 0,90. Tas ir, viņam jāizvēlas vērtība X90, lai 9 gadījumos pret 1 Doy-Jones indeksa vidējā vērtība nepārsniegtu šo skaitli. Dow Jones vidējās vērtības subjektīvo varbūtības sadalījumu var izveidot no vairākiem šādiem aprēķiniem, kas izteikti, izmantojot dažādas procentu skalas.

Uzkrājot šādus subjektīvus varbūtības sadalījumus dažādiem lielumiem, var pārliecināties par eksperta aplēšu precizitāti. Tiek uzskatīts, ka eksperts ir pareizi kalibrēts (skatīt 22. nodaļu) konkrētajā problēmu komplektā, ja tikai 2 procenti no aprēķināto lielumu pareizajām vērtībām ir zem norādītajām X2 vērtībām. Piemēram, pareizajām vērtībām ir jābūt zem X01 1% vērtību un virs X99 1% vērtību. Tādējādi patiesajām vērtībām 98% problēmu ir stingri jāiekļaujas intervālā starp X01 un X99.

Vairāki pētnieki (Alpert un Raiffa, 1969, 21; Stael von Holstein, 1971b; Winkleg, 1967) daudziem ekspertiem ir analizējuši daudzu lielumu varbūtības novērtēšanas pārkāpumus. Šie sadalījumi norādīja uz plašām un sistemātiskām novirzēm no pareiziem aprēķiniem. Lielākajā daļā pētījumu faktiskās aplēstās vērtības ir vai nu mazākas par X01, vai lielākas par X99 aptuveni 30% problēmu. Tas nozīmē, ka subjekti nosaka ļoti šaurus, stingrus intervālus, kas vairāk atspoguļo viņu pārliecību, nevis zināšanas par aprēķinātajiem daudzumiem. Šī neobjektivitāte ir izplatīta gan apmācītu, gan neapmācītu testu kārtotāju vidū, un šī ietekme netiek novērsta, ieviešot vērtēšanas noteikumus, kas stimulē ārējo novērtējumu. Šis efekts vismaz daļēji ir saistīts ar noenkurošanu.

Piemēram, lai izvēlētos X90 kā Dow Jones vidējās vērtības vērtību, ir dabiski sākt, domājot par labāko Dow Jones Industrial Average novērtējumu un "pielāgojot" augšējās vērtības. Ja šī “regulēšana”, tāpat kā lielākā daļa citu, ir nepietiekama, tad X90 nebūs pietiekami ekstrēma. Līdzīgs fiksācijas efekts radīsies, izvēloties X10, kas, iespējams, tiek iegūts, koriģējot kāda cita labāko novērtējumu uz leju. Līdz ar to ticamais intervāls starp X10 un X90 būs pārāk šaurs, un aprēķinātais varbūtības sadalījums būs pārāk stingrs. Šīs interpretācijas atbalstam var parādīt, ka subjektīvās varbūtības tiek sistemātiski mainītas, izmantojot procedūru, kurā vislabākais novērtējums nekalpo kā “enkurs”.

Subjektīvo varbūtības sadalījumu noteiktai vērtībai (vidējais Dava Džonsa skaitlis) var iegūt divos veidos: Dažādi ceļi: (i) lūdziet subjektam izvēlēties Doija-Džonsa skaitļa vērtību, kas atbilst varbūtības sadalījumam, kas izteikts, izmantojot procentu skalu, un (ii) jautājiet subjektam novērtēt varbūtību, ka Doja-Džonsa skaitļa patiesā vērtība pārsniedz noteiktas vērtības. Šīs divas procedūras ir formāli līdzvērtīgas, un tām vajadzētu radīt identiskus sadalījumus. Tomēr tie piedāvā dažādus pielāgošanas veidus no dažādām "siešanām". Procedūrā (i) dabiskais sākumpunkts ir labākās kvalitātes novērtējums. No otras puses, procedūrā (ii) testa kārtotājs var "saistīties" ar jautājumā norādīto vērtību. Turpretim viņš var pieturēties pie pāra koeficientiem jeb 50–50 koeficientiem, kas ir dabisks sākumpunkts varbūtības novērtēšanai. Jebkurā gadījumā ii) procedūras rezultāts ir mazāks par i) procedūru.

Lai kontrastētu šīs divas procedūras, testa subjektu grupai tika dota 24 kvantitatīvu mērījumu kopa (piemēram, gaisa attālums no Ņūdeli līdz Pekinai), kas katram uzdevumam ieguva vai nu X10, vai X90. Cita testa dalībnieku grupa saņēma pirmās grupas vidējos punktus par katru no šīm 24 vērtībām. Viņiem tika lūgts novērtēt iespēju, ka katrs noteiktais daudzums pārsniedz atbilstošā daudzuma patieso vērtību. Ja nav neobjektivitātes, otrajai grupai ir jārekonstruē pirmās grupas noteiktā varbūtība, tas ir, 9:1. Tomēr, ja vienādas izredzes vai dotā vērtība kalpo kā "enkurs", tad otrās grupas norādītā varbūtība. jābūt mazāk ekstrēmam, tas ir, tuvāk 1:1. Faktiski šīs grupas ziņotā vidējā varbūtība visās problēmās bija 3:1. Pārbaudot šo divu grupu spriedumus, tika konstatēts, ka pirmās grupas subjekti savos spriedumos bija pārāk ekstrēmi, kas atbilst iepriekšējiem pētījumiem. Notikumi, kuru iespējamību tie noteica kā 0,10, faktiski notika 24% gadījumu. Gluži pretēji, otrajā grupā pārbaudītie bija pārāk konservatīvi. Notikumi, kuru iespējamību viņi noteica kā 0,34, faktiski notika 26% gadījumu. Šie rezultāti parāda, kā aplēses pareizības pakāpe ir atkarīga no novērtēšanas procedūras.

Diskusija

Šajā grāmatas daļā tika aplūkoti kognitīvie stereotipi, kas rodas no pārliecības par vērtēšanas heiristiku. Šie stereotipi nav raksturīgi motivācijas efektiem, piemēram, vēlmēm vai sprieduma aizspriedumiem apstiprināšanas un vainošanas dēļ. Patiešām, kā ziņots iepriekš, dažas nopietnas punktu skaitīšanas kļūdas radās, neskatoties uz to, ka testa kārtotāji tika mudināti par precizitāti un tika apbalvoti par pareizām atbildēm (Kahneman un Tversky, 1972b, 3; Tversky un Kahneman, 1973, 11).

Uzticība heiristikai un stereotipu izplatība neaprobežojas tikai ar parastajiem cilvēkiem. Pieredzējuši pētnieki arī ir pakļauti tādiem pašiem aizspriedumiem, kad viņi domā intuitīvi. Piemēram, tendence prognozēt iznākumu, kas visvairāk atspoguļo datus, nepievēršot pietiekamu uzmanību iepriekšējai šī iznākuma iespējamībai, ir novērota to cilvēku intuitīvos spriedumos, kuriem ir plašas zināšanas par statistiku (Kahneman un Tversky, 1973). ,4; Tversky un Kahneman, 1971, 2). Lai gan tie, kuriem ir zināšanas par statistiku un izvairās no elementārām kļūdām, piemēram, kazino azartspēļu kļūdām, pie sarežģītākām un mazāk saprotamām problēmām pieļauj līdzīgas kļūdas intuitīvos spriedumos.

Nav pārsteidzoši, ka saglabājas noderīgi heiristikas veidi, piemēram, reprezentativitāte un pieejamība, lai gan dažkārt tie rada kļūdas prognozēs vai aplēsēs. Tas, kas ir iespējams un pārsteidzošs, ir cilvēku nespēja no ilgstošas ​​dzīves pieredzes secināt tādus fundamentālus statistikas noteikumus kā regresija uz vidējo vai izlases lieluma efekts, analizējot mainīgumu izlasē. Lai gan mēs visi savas dzīves laikā sastopamies ar daudzām situācijām, kurās var piemērot šos noteikumus, ļoti maz cilvēku patstāvīgi atklāj paraugu atlases un pepecca principus, izmantojot savu pieredzi. Statistikas principi netiek apgūti no ikdienas pieredzes, jo attiecīgie piemēri nav pareizi kodēti. Piemēram, cilvēki neuzskata, ka secīgo teksta rindiņu vidējais vārdu garums vairāk atšķiras no secīgo lapu garuma, jo viņi vienkārši nepievērš uzmanību atsevišķu rindiņu vai lappušu vidējam vārda garumam. Tādējādi cilvēki nepēta attiecības starp izlases lielumu un izlases mainīgumu, lai gan ir pietiekami daudz pierādījumu, kas apstiprina šādu secinājumu.

Atbilstoša kodējuma trūkums arī izskaidro, kāpēc cilvēki savos varbūtības spriedumos parasti neatklāj stereotipus. Cilvēks varētu noskaidrot, vai viņa aplēses ir pareizas, saskaitot to notikumu skaitu, kas faktiski notiek no tiem, kurus viņš uzskata par vienlīdz ticamiem. Tomēr nav dabiski, ka cilvēki grupē notikumus, pamatojoties uz to iespējamību. Ja šāda grupējuma nav, cilvēks nevar atklāt, piemēram, ka tikai 50% no prognozēm, kuru varbūtību viņš novērtēja kā 0,9 vai augstāku, patiešām piepildījās.

Kognitīvo stereotipu empīriskā analīze ietekmē varbūtības novērtēšanas teorētisko un lietišķo lomu. Mūsdienu teorija lēmumu pieņemšanā (de Finetti, 1968; Savage, 1954) subjektīvo varbūtību uzskata par idealizētas personas kvantitatīvu viedokli. Konkrēti, konkrēta notikuma subjektīvo varbūtību nosaka iespēju kopums attiecībā pret šo notikumu, no kura personai tiek lūgts izvēlēties. Iekšēji konsekventu vai holistisku subjektīvās varbūtības mēru var iegūt, ja personas izvēle starp piedāvātajām izredzēm ir pakļauta noteiktiem principiem, tas ir, teorijas aksiomām. Rezultātā iegūtā varbūtība ir subjektīva tādā nozīmē, ka dažādiem cilvēkiem viena un tā paša notikuma iespējamība var būt atšķirīga. Šīs pieejas galvenais ieguldījums ir tas, ka tā nodrošina stingru subjektīvu varbūtības interpretāciju, kas ir piemērojama unikāliem notikumiem un ir daļa no vispārējā teorija racionālu lēmumu pieņemšanu.

Var būt vērts atzīmēt, ka, lai gan subjektīvās varbūtības dažkārt var secināt no koeficientu atlases, tās parasti netiek veidotas šādā veidā. Persona liek likmes uz komandu A, nevis komandu B, jo uzskata, ka komanda A, visticamāk, uzvarēs; viņš neizgūst savu viedokli, dodot priekšroku noteiktām izredzēm.

Tādējādi patiesībā subjektīvās varbūtības nosaka izvēles iespējas, taču tās nav atvasinātas no tām, atšķirībā no racionālu lēmumu pieņemšanas aksiomātiskās teorijas (Savage, 1954).

Varbūtības subjektīvais raksturs ir licis daudziem zinātniekiem domāt, ka integritāte vai iekšējā konsekvence ir vienīgais derīgais kritērijs, pēc kura jānovērtē varbūtības. No subjektīvās varbūtības formālās teorijas viedokļa jebkura iekšēji konsekventu varbūtības aplēšu kopa ir tikpat laba kā jebkura cita. Šis kritērijs nav pilnībā apmierinošs, jo iekšēji konsekvents subjektīvo varbūtību kopums var būt pretrunā arī citiem personas uzskatiem. Padomājiet par personu, kuras subjektīvās varbūtības attiecībā uz visiem iespējamiem monētas mešanas rezultātiem atspoguļo kazino spēlētāja kļūdu. Tas ir, viņa aprēķins par “astes” rašanās varbūtību katram konkrētajam metienam palielinās līdz ar secīgo “galvu” skaitu pirms šīs mešanas. Šādas personas spriedumi var būt iekšēji konsekventi un tāpēc pieņemami kā adekvātas subjektīvas varbūtības pēc formālās teorijas kritērija. Šīs varbūtības tomēr neatbilst vispārpieņemtajam viedoklim, ka monētai “nav atmiņas” un tāpēc tā nespēj radīt secīgas atkarības. Lai aprēķinātās varbūtības tiktu uzskatītas par adekvātām vai racionālām, nepietiek ar iekšējo konsekvenci. Spriedumiem ir jāsaskan ar visiem pārējiem šīs personas uzskatiem. Diemžēl nevar būt vienkārša formāla procedūra, lai novērtētu varbūtības aplēšu kopas saderību ar subjekta pilnīgu uzskatu sistēmu. Racionālais eksperts tomēr cīnīsies par konsekvenci, lai gan iekšējā konsekvence ir vieglāk panākama un novērtējama. Jo īpaši viņš centīsies panākt, lai spriedumi par varbūtību atbilstu viņa zināšanām par priekšmetu, varbūtības likumiem un viņa paša vērtēšanas heiristikas un novirzēm.

Šajā rakstā ir aprakstīti trīs heiristikas veidi, ko izmanto spriedumos nenoteiktības apstākļos: (i) reprezentativitāte, ko parasti izmanto, ja cilvēkiem tiek lūgts novērtēt varbūtību, ka objekts vai gadījums A pieder pie klases vai procesa B; ii) notikumu vai scenāriju pieejamība, ko bieži izmanto, kad cilvēkiem tiek lūgts novērtēt nodarbības biežumu vai konkrētas notikumu gaitas iespējamību; un iii) korekcija vai "enkurošana", ko parasti izmanto kvantitatīvā prognozē, kad ir pieejams atbilstošs daudzums. Šīs heiristikas ir ļoti taupīgas un parasti efektīvas, taču tās rada sistemātiskas kļūdas prognozē. Labāka izpratne par šo heiristiku un to radītajām novirzēm varētu veicināt novērtēšanu un lēmumu pieņemšanu nenoteiktības apstākļos.

Apskatīsim lēmumu pieņemšanas matemātiskos pamatus nenoteiktības apstākļos.

Neskaidrības būtība un avoti.

Nenoteiktība ir objekta īpašība, kas izpaužas tā neskaidrībā, neskaidrībā, nepamatotībā, kas noved pie lēmuma pieņēmējam nepietiekamas iespējas apzināties, saprast un noteikt tā pašreizējo un nākotnes stāvokli.

Risks ir iespējamas briesmas, nejauša rīcība, kas, no vienas puses, prasa drosmi, cerot uz laimīgu iznākumu, un, no otras puses, ņemot vērā riska pakāpes matemātisko pamatojumu.

Lēmumu pieņemšanas praksi raksturo apstākļu un apstākļu kopums (situācija), kas rada noteiktas attiecības, nosacījumus un pozīcijas lēmumu pieņemšanas sistēmā. Ņemot vērā kvantitatīvo un kvalitātes īpašības informāciju, kas ir lēmuma pieņēmēja rīcībā, ir iespējams atšķirt lēmumus, kas pieņemti šādos apstākļos:

noteiktība (uzticamība);

nenoteiktība (neuzticamība);

risks (varbūtiskā noteiktība).

Pārliecības apstākļos lēmumu pieņēmēji diezgan precīzi nosaka iespējamās lēmumu alternatīvas. Tomēr praksē ir grūti novērtēt faktorus, kas rada apstākļus lēmumu pieņemšanai, tāpēc pilnīgas pārliecības situācijas visbiežāk nav.

Nenoteiktības avoti paredzamajos apstākļos uzņēmuma attīstībā var būt konkurentu uzvedība, organizācijas personāla, tehniskā un tehnoloģiskie procesi un izmaiņas tirgus apstākļos. Šajā gadījumā nosacījumus var iedalīt sociālpolitiskajos, administratīvi-leģislatīvajos, ražošanas, komerciālajos, finansiālajos. Tādējādi apstākļi, kas rada nenoteiktību, ir ārējo faktoru ietekme iekšējā vide organizācijām. Lēmumi tiek pieņemti nenoteiktības apstākļos, kad nav iespējams novērtēt iespējamo iznākumu iespējamību. Tā vajadzētu būt, ja vērā ņemamie faktori ir tik jauni un sarežģīti, ka par tiem nav iespējams iegūt pietiekamu atbilstošu informāciju. Rezultātā konkrēta iznākuma iespējamību nevar paredzēt ar pietiekamu pārliecību. Nenoteiktība ir raksturīga dažiem lēmumiem, kas jāpieņem strauji mainīgos apstākļos. Vislielākais nenoteiktības potenciāls ir sociāli kulturālajai, politiskajai un zināšanu ietilpīgajai videi. Aizsardzības departamenta lēmumi izstrādāt ārkārtīgi sarežģītus jaunus ieročus bieži sākotnēji ir neskaidri. Iemesls ir tāds, ka neviens nezina, kā ierocis tiks izmantots un vai tas vispār notiks, kā arī to, kādu ieroci var izmantot ienaidnieks. Tāpēc departaments bieži nevar noteikt, vai jauns ierocis patiešām būs efektīvs līdz brīdim, kad tas nonāks armijā, kas varētu būt, piemēram, pieci gadi. Tomēr praksē ļoti maz vadības lēmumu ir jāpieņem pilnīgas nenoteiktības apstākļos.

Saskaroties ar nenoteiktību, vadītājam ir divas galvenās iespējas. Vispirms mēģiniet iegūt atbilstošu papildu informāciju un vēlreiz analizēt problēmu. Tas bieži samazina problēmas novitāti un sarežģītību. Vadītājs to apvieno Papildus informācija un analīze ar uzkrāto pieredzi, spriedumu vai intuīciju, lai noteiktu rezultātu diapazonu subjektīvu vai izsecinātu varbūtību.

Otrā iespēja ir stingri rīkoties, pamatojoties uz pagātnes pieredzi, spriedumu vai intuīciju, un izteikt minējumu par notikumu iespējamību. Laika un informācijas ierobežojumi ir ļoti svarīgi adoptējot vadības lēmumi.

Riska situācijā, izmantojot varbūtības teoriju, ir iespējams aprēķināt konkrētas vides izmaiņu iespējamību nenoteiktības situācijā, varbūtības vērtības nevar iegūt.

Nenoteiktība izpaužas nespējā noteikt dažādu apstākļu rašanās varbūtību ārējā vide to neierobežotā skaita un novērtēšanas metožu trūkuma dēļ. Nenoteiktība tiek ņemta vērā dažādos veidos.

Lēmumu pieņemšanas noteikumi un kritēriji nenoteiktības apstākļos.

Iesniegsim vairākus vispārīgus kritērijus risinājuma variantu racionālai izvēlei no dažādiem iespējamiem variantiem. Kritēriji ir balstīti uz iespējamo stāvokļu matricas analīzi vidi un risinājumu alternatīvas.

1. tabulā redzamā matrica satur: Aj - alternatīvas, t.i., darbības iespējas, no kurām jāizvēlas viena; Si -- iespējamie varianti vides apstākļi; aij ir matricas elements, kas apzīmē alternatīvas j pieņemto kapitāla izmaksu vērtību vides stāvoklī i.

1. tabula. Lēmumu matrica

Lai izvēlētos optimālo stratēģiju nenoteiktības situācijā, tiek izmantoti dažādi noteikumi un kritēriji.

Maksimina noteikums (Vālda kritērijs).

Saskaņā ar šo noteikumu no alternatīvām aj izvēlieties to, kurai visnelabvēlīgākajā ārējās vides stāvoklī ir vislielākā rādītāja vērtība. Šim nolūkam katrā matricas rindā tiek ierakstītas alternatīvas ar minimālo indikatora vērtību, un no atzīmētajām minimālajām tiek atlasīts maksimālais. Prioritāte tiek dota alternatīvai a* ar maksimālo vērtību no visām minimālajām.

Lēmuma pieņēmējs šajā gadījumā ir minimāli gatavs riskam, uzņemoties maksimāli negatīvas ārējās vides stāvokļa norises un katrai alternatīvai ņemot vērā vismazāk labvēlīgo attīstību.

Saskaņā ar Vāla kritēriju lēmumu pieņēmēji izvēlas stratēģiju, kas garantē maksimālo sliktākā gadījuma atlīdzības vērtību (maksimālais kritērijs).

Maksimuma noteikums.

Saskaņā ar šo noteikumu tiek izvēlēta alternatīva ar augstāko sasniedzamo novērtētā rādītāja vērtību. Tajā pašā laikā lēmumu pieņēmējs neņem vērā risku no nelabvēlīgas izmaiņas vidi. Alternatīvu atrod pēc formulas:

а* = (аjmaxj maxi Пij)

Izmantojot šo noteikumu, katrai rindai tiek noteikta maksimālā vērtība un atlasīta lielākā.

Liels maksimuma un maksimuma noteikumu trūkums ir tikai viena situācijas attīstības varianta izmantošana katrai alternatīvai, pieņemot lēmumu.

Minimax noteikums (Savage kritērijs).

Atšķirībā no maximin, minimax ir vērsta uz ne tik daudz zaudējumu, cik nožēlas par zaudētās peļņas samazināšanu. Noteikums pieļauj saprātīgu risku, lai iegūtu papildu peļņu. Savage kritēriju aprēķina pēc formulas:

min max P = mini [ maxj (maxi Xij - Xij)]

kur mini, maxj - meklēt maksimumu, pārmeklējot atbilstošās kolonnas un rindas.

Minimax aprēķins sastāv no četriem posmiem:

• 1) Atrodiet katra grafika labāko rezultātu atsevišķi, tas ir, maksimālo Xij (tirgus reakciju).
• 2) novirze no labākais rezultāts katrs atsevišķais grafiks, tas ir, maxi Xij - Xij. Iegūtie rezultāti veido noviržu (nožēlu) matricu, jo tās elementi ir zaudētā peļņa no neveiksmes pieņemtajiem lēmumiem veikts, kļūdaini izvērtējot tirgus reakcijas iespējamību.
• 3) Katram nožēlas punktam mēs atrodam maksimālo vērtību.
• 4) Mēs izvēlamies risinājumu, kurā maksimālā nožēla būs mazāka nekā citiem.

Hurvica likums.

Saskaņā ar šo noteikumu maksimuma un maksimuma noteikumi tiek apvienoti, piesaistot maksimumu minimālās vērtības alternatīvas. Šo noteikumu sauc arī par optimisma likumu – pesimismu. Optimālo alternatīvu var aprēķināt, izmantojot formulu:

а* = maxi [(1-?) minj Пji+ ? maxj Пji]

kur? - optimisma koeficients, ? =1…0 plkst? =1 alternatīva ir izvēlēta pēc maksimuma likuma, kad? =0 - saskaņā ar maksimuma likumu. Ņemot vērā bailes no riska, vai ir ieteicams jautāt? =0,3. Augstākā vērtība mērķa vērtību un nosaka nepieciešamo alternatīvu.

Hurwitz noteikums tiek izmantots, ņemot vērā būtiskāku informāciju nekā tad, ja tiek izmantoti maksimuma un maksimuma noteikumi.

Tādējādi, pieņemot vadības lēmumu, vispārīgā gadījumā ir nepieciešams:

prognozēt nākotnes apstākļus, piemēram, pieprasījuma līmeni;

izveidot iespējamo alternatīvu sarakstu

izvērtēt visu alternatīvu atmaksāšanos;

noteikt katra nosacījuma iespējamību;

izvērtēt alternatīvas, pamatojoties uz izvēlēto lēmuma kritēriju.

Kritēriju tieša pielietošana, pieņemot vadības lēmumus nenoteiktības apstākļos, aplūkota šī darba praktiskajā daļā.

nenoteiktības pārvaldības lēmums

Kahneman D., Slovik P., Tversky A. Lēmumu pieņemšana nenoteiktības apstākļos: noteikumi un aizspriedumi

Es ilgi gaidīju šo grāmatu... Pirmo reizi par darbu Nobela prēmijas laureāts Es uzzināju par Danielu Kānemanu no Nasima Taleba grāmatas Fooled by Randomness. Talebs daudz un garšīgi citē Kānemanu, un, kā vēlāk uzzināju, ne tikai šajā, bet arī citās viņa grāmatās (Melnais gulbis. Neprognozējamības zīmē, Par ilgtspējības noslēpumiem). Turklāt es atradu daudzas atsauces uz Kahnemanu grāmatās: Jevgeņija Ksenčuka sistēmu domāšana. Mentālo modeļu robežas un sistēmiskais pasaules redzējums, Leonards Mlodinovs. (Nav) ideāls negadījums. Kā nejaušība valda mūsu dzīvē. Diemžēl es nevarēju atrast Kahneman grāmatu papīra formā, tāpēc man tā bija jāiegādājas e-grāmata, un lejupielādējiet Kahneman no interneta... Un ticiet man, es nenožēloju ne minūti...

D. Kānemans, P. Sloviks, A. Tverskis. Lēmumu pieņemšana nenoteiktības apstākļos: noteikumi un aizspriedumi. – Harkova: Izdevniecība Lietišķās psiholoģijas institūts “Humanitārais centrs”, 2005. – 632 lpp.

Jūsu uzmanībai piedāvātā grāmata aplūko cilvēku domāšanas un uzvedības īpatnības, novērtējot un prognozējot neskaidrus notikumus. Kā grāmatā pārliecinoši parādīts, pieņemot lēmumus nenoteiktos apstākļos, cilvēki parasti pieļauj kļūdas, dažkārt diezgan būtiski, pat ja ir studējuši varbūtību teoriju un statistiku. Šīs kļūdas ir pakļautas noteiktiem psiholoģiskiem modeļiem, kurus pētnieki ir identificējuši un labi eksperimentāli pamatojuši.

Kopš Bajesa ideju ieviešanas psiholoģiskajos pētījumos psihologiem pirmo reizi ir piedāvāts saskaņots un skaidri formulēts optimālas uzvedības modelis nenoteiktības apstākļos, ar ko salīdzināt cilvēka lēmumu pieņemšanu. Lēmumu pieņemšanas atbilstība normatīvajiem modeļiem ir kļuvusi par vienu no galvenajām pētniecības paradigmām sprieduma jomā nenoteiktības apstākļos.

daļaes. Ievads

1. nodaļa. Lēmumu pieņemšana nenoteiktības apstākļos: noteikumi un aizspriedumi

Kā cilvēki novērtē nenoteikta notikuma iespējamību vai nenoteikta daudzuma vērtību? Cilvēki paļaujas uz ierobežotu skaitu heiristisko principu, kas samazina sarežģītos uzdevumus, kas saistīti ar varbūtību novērtēšanu un lielumu vērtību prognozēšanu, līdz vienkāršākām sprieduma darbībām. Heiristika ir ļoti noderīga, taču dažkārt tā rada nopietnas un sistemātiskas kļūdas.

Subjektīvais varbūtības novērtējums ir līdzīgs fizisko lielumu, piemēram, attāluma vai lieluma, subjektīvajam novērtējumam.

Reprezentativitāte. Kāda ir varbūtība, ka process B novedīs pie notikuma A? Atbildot cilvēki parasti paļaujas uz reprezentativitātes heiristika, kurā varbūtību nosaka tas, cik lielā mērā A pārstāv B, tas ir, cik lielā mērā A ir līdzīgs B. Apsveriet viņa bijušā kaimiņa aprakstu par vīrieti: “Stīvs ir ļoti atturīgs un kautrīgs, vienmēr vēlas man palīdzēt, bet pārāk maz interesē citus cilvēkus un realitāti kopumā. Viņš ir ļoti lēnprātīgs un veikls, mīl kārtību, un viņam ir arī tieksme uz detaļām." Kā cilvēki vērtē Stīva nodarbošanās iespējamību (piemēram, zemnieks, pārdevējs, lidmašīnas pilots, bibliotekārs vai ārsts)?

Reprezentativitātes heiristikā iespējamību, ka Stīvs ir, piemēram, bibliotekārs, nosaka tas, cik lielā mērā viņš pārstāv bibliotekāru, vai arī atbilst bibliotekāra stereotipam. Šī iespējamības noteikšanas pieeja noved pie nopietnas kļūdas, jo līdzību vai reprezentativitāti neietekmē atsevišķi faktori, kuriem vajadzētu ietekmēt varbūtības aplēses.

Nejutīgums pret iepriekšējo iznākuma varbūtību. Viens no faktoriem, kas neietekmē reprezentativitāti, bet būtiski ietekmē varbūtību, ir iepriekšējā (iepriekšējā) varbūtība jeb rezultātu (rezultātu) pamatvērtību biežums. Piemēram, Stīva gadījumā fakts, ka iedzīvotāju vidū ir daudz vairāk lauksaimnieku nekā bibliotekāru, noteikti tiek ņemts vērā, novērtējot iespējamību, ka Stīvs, visticamāk, būs bibliotekārs nekā lauksaimnieks. Bāzes vērtību biežuma ņemšana vērā gan īsti neietekmē Stīva atbilstību bibliotekāru un zemnieku stereotipam. Ja cilvēki novērtē varbūtību, izmantojot reprezentativitāti, no tā izriet, ka viņi neņems vērā iepriekšējās varbūtības.

Šī hipotēze tika pārbaudīta eksperimentā, kurā tika mainītas iepriekšējās varbūtības. Subjektiem tika rādīti īsi apraksti par vairākiem cilvēkiem, kas nejauši izvēlēti no 100 speciālistu grupas – inženieriem un juristiem. Pārbaudes dalībniekiem tika lūgts novērtēt katra apraksta iespējamību, ka tas pieder inženierim, nevis juristam. Vienā eksperimentālā gadījumā subjektiem tika teikts, ka grupa, no kuras tika sniegti apraksti, sastāvēja no 70 inženieriem un 30 juristiem. Citā gadījumā subjektiem tika teikts, ka grupā bija 30 inženieri un 70 juristi. Izredzēm, ka jebkurš dots apraksts ir inženieris, nevis jurists, pirmajā gadījumā, kur lielākā daļa ir inženieri, ir lielāka nekā otrajā gadījumā, kur lielākā daļa ir juristi. To var parādīt, piemērojot Beijesa likumu, ka šo koeficientu proporcijai ir jābūt (0,7/0,3)2 vai 5,44 katram aprakstam. Rupji pārkāpjot Beijesa likumu, subjekti abos gadījumos uzrādīja būtībā vienādas varbūtības aplēses. Acīmredzot dalībnieki novērtēja varbūtību, ka konkrēts apraksts pieder inženierim, nevis juristam, kā pakāpi, kādā šis apraksts reprezentēja abus stereotipus, neņemot vērā šo kategoriju iepriekšējās varbūtības, ja tādas vispār bija.

Nejutīgs pret izlases lielumu. Cilvēki parasti izmanto reprezentativitātes heiristiku. Tas nozīmē, ka viņi novērtē iznākuma iespējamību izlasē pēc pakāpes, kādā šis rezultāts ir līdzīgs attiecīgajam parametram. Statistikas līdzība izlasē ar tipisku parametru visā populācijā nav atkarīga no izlases lieluma. Tāpēc, ja varbūtību aprēķina, izmantojot reprezentativitāti, tad statistiskā varbūtība izlasē būtībā būs neatkarīga no izlases lieluma. Gluži pretēji, saskaņā ar izlases teoriju, jo lielāka ir izlase, jo mazāka ir paredzamā novirze no vidējā. Šī statistikas pamatjēdziens acīmredzot nav daļa no cilvēku intuīcijas.

Iedomājieties grozu, kas piepildīts ar bumbiņām, no kurām 2/3 ir vienas krāsas un 1/3 citas krāsas. Viens cilvēks izņem no groza 5 bumbiņas un atklāj, ka 4 no tām ir sarkanas un 1 balta. Cits cilvēks izņem 20 bumbiņas un atklāj, ka 12 no tām ir sarkanas un 8 ir baltas. Kuram no šiem diviem cilvēkiem vajadzētu būt pārliecinātākiem, sakot, ka grozā ir 2/3 sarkano bumbiņu un 1/3 balto bumbiņu, nevis otrādi? Šajā piemērā pareizā atbilde ir novērtēt turpmākās izredzes kā 8 pret 1 paraugam ar 5 bumbiņām un 16 pret 1 paraugam ar 20 bumbiņām (1. attēls). Tomēr lielākā daļa cilvēku domā, ka pirmais paraugs sniedz daudz spēcīgāku atbalstu hipotēzei, ka grozs galvenokārt ir piepildīts ar sarkanām bumbiņām, jo ​​pirmajā izlasē sarkano bumbiņu procentuālais daudzums ir lielāks nekā otrajā. Tas vēlreiz parāda, ka intuitīvajos aprēķinos dominē izlases proporcija, nevis izlases lielums, kam ir izšķiroša nozīme faktisko turpmāko izredžu noteikšanā.

Rīsi. 1. Problēmas ar bumbiņām varbūtības (formulas skatiet Excel failā uz lapas “Bumbiņas”)

Nepareizi priekšstati par nejaušību. Cilvēki uzskata, ka notikumu secība, kas organizēta kā nejaušs process, ir šī procesa būtiska iezīme pat tad, ja secība ir īsa. Piemēram, runājot par monētas piezemēšanos uz galvām vai astēm, cilvēki uzskata, ka secība O-R-O-R-R-O ir ticamāka nekā secība O-O-O-R-R-R, kas nešķiet nejauša, kā arī ticamāka nekā secība O-O-O-O-R-O, kas neatspoguļo pušu līdzvērtību. no monētas. Tādējādi cilvēki sagaida, ka procesa būtiskās īpašības tiks pārstāvētas ne tikai globāli, t.i. pilnā secībā, bet arī lokāli – katrā tās daļā. Tomēr lokāli reprezentatīvā secība sistemātiski novirzās no paredzamajām izredzēm: tai ir pārāk daudz pārmaiņu un pārāk maz atkārtojumu. 2

Vēl viena pārliecība par reprezentativitāti ir plaši pazīstamā kazino azartspēļu maldība. Piemēram, redzot, ka sarkano krāsu nolaišanās uz ruletes rata aizņem pārāk ilgu laiku, lielākā daļa cilvēku kļūdaini uzskata, ka, visticamāk, tagad parādās melnā krāsa, jo, trāpot melnā krāsā, tiktu pabeigta reprezentatīvāka secība, nekā trāpīšana ar citu sarkano. Iespēja parasti tiek uzskatīta par pašregulējošu procesu, kurā novirze vienā virzienā noved pie novirzes pretējā virzienā, lai atjaunotu līdzsvaru. Faktiski novirzes netiek koriģētas, bet vienkārši “izšķīst”, nejaušam procesam turpinoties.

Parādīja stingru pārliecību par to, ko var saukt par mazo skaitļu likumu, saskaņā ar kuru pat nelieli paraugi ļoti reprezentē populācijas, no kurām tās ir atlasītas. Šo pētnieku rezultāti atspoguļoja cerības, ka hipotēze, kas ir derīga attiecībā pret visu populāciju, izlasē tiks ziņots kā statistiski nozīmīgs rezultāts, un izlases lielumam nav nozīmes. Rezultātā eksperti pārāk daudz tic rezultātiem, kas iegūti no maziem paraugiem, un pārvērtē šo rezultātu atkārtojamību. Veicot pētījumus, šī neobjektivitāte noved pie neatbilstoša lieluma paraugu atlases un rezultātu pārspīlētas interpretācijas.

Nejutība pret prognožu ticamību. Cilvēki dažkārt ir spiesti izteikt skaitliskas prognozes, piemēram, akciju nākotnes cenu, pieprasījumu pēc produkta vai futbola spēles iznākumu. Šādas prognozes balstās uz reprezentativitāti. Piemēram, pieņemsim, ka kādam tiek sniegts uzņēmuma apraksts un tiek lūgts paredzēt tā turpmākos ienākumus. Ja uzņēmuma apraksts ir ļoti labvēlīgs, tad ļoti liela peļņa būs visreprezentatīvākā no šī apraksta; ja apraksts ir viduvējs, tad reprezentatīvākā attīstība šķitīs parasta notikumu attīstība. Tas, cik lielā mērā apraksts ir labvēlīgs, nav atkarīgs no šī apraksta patiesuma vai no tā, cik lielā mērā tas ļauj precīzi prognozēt. Tāpēc, ja cilvēki izdara prognozes, pamatojoties tikai uz apraksta labvēlību, viņu prognozes būs nejutīgas pret apraksta ticamību un paredzamo prognozes precizitāti. Šis spriedumu pieņemšanas veids pārkāpj normatīvās statistikas teoriju, kurā prognožu galējība un diapazons ir atkarīgs no paredzamības. Ja paredzamība ir nulle, visos gadījumos ir jāizdara viena un tā pati prognoze.

Derīguma ilūzija. Cilvēki ir diezgan pārliecināti, prognozējot, ka persona ir bibliotekārs, ja tiek sniegts šīs personas personības apraksts, kas atbilst bibliotekāra stereotipam, pat ja tas ir niecīgs, neuzticams vai novecojis. Nepamatotu pārliecību, kas ir prognozētā iznākuma un ievaddatu veiksmīgas sakritības sekas, var saukt par derīguma ilūziju.

Nepareizi priekšstati par regresiju. Pieņemsim, ka liela bērnu grupa tika pārbaudīta ar divām līdzīgām spēju pārbaudes versijām. Ja kāds izvēlas desmit bērnus no tiem, kuriem viena no šīm divām versijām uzrādīja labākos rezultātus, viņš parasti būs vīlies viņu sniegumā otrajā testa versijā. Šie novērojumi ilustrē vispārēju parādību, kas pazīstama kā regresija pret vidējo, ko vairāk nekā pirms 100 gadiem atklāja Galtons. Parastā dzīvē mēs visi sastopamies ar lielu skaitu regresijas pret vidējo rādītāju, salīdzinot, piemēram, tēvu un dēlu garumu. Tomēr cilvēkiem par to nav ne jausmas. Pirmkārt, viņi negaida regresiju daudzos kontekstos, kur tā varētu notikt. Otrkārt, atpazīstot regresijas rašanos, viņi bieži izdomā nepareizus cēloņu skaidrojumus.

Nespēja atpazīt regresijas nozīmi var radīt kaitīgas sekas. Apspriežot treniņlidojumus, pieredzējuši instruktori atzīmējuši, ka uzslavām par īpaši mīkstu nosēšanos parasti seko sliktāka piezemēšanās nākamajā mēģinājumā, savukārt bargai kritikai pēc smagas nosēšanās parasti seko snieguma uzlabojums nākamajā mēģinājumā. Instruktori secināja, ka verbālā atlīdzība kaitē mācībām, savukārt aizrādījumi bija labvēlīgi pretēji pieņemtajai psiholoģiskajai doktrīnai. Šis secinājums ir nederīgs, jo ir regresija pret vidējo. Tādējādi regresijas efekta neizpratne noved pie tā, ka soda efektivitāte tiek pārvērtēta un atlīdzības efektivitāte tiek novērtēta par zemu.

Pieejamība. Cilvēki novērtē notikumu biežumu vai varbūtību, pamatojoties uz to, cik viegli viņi atceras gadījumus vai notikumus. Ja klases lielums tiek aprēķināts, pamatojoties uz tās elementu pieejamību, klase, kuras elementus ir viegli atsaukt, šķitīs lielāka nekā tāda paša izmēra klase, kuras elementi ir mazāk pieejami un mazāk viegli atsaucami.

Subjektiem tika nolasīts abu dzimumu slavenu cilvēku saraksts un pēc tam lūgts spriest, vai sarakstā ir vairāk vīriešu nekā sieviešu vārdu. Dažādām testa dalībnieku grupām tika doti dažādi saraksti. Dažos sarakstos vīrieši bija slavenāki nekā sievietes, bet citos sievietes bija slavenākas nekā vīrieši. Katrā no sarakstiem subjekti kļūdaini uzskatīja, ka klase (šajā gadījumā dzimums), kurā bija vairāk slavenu cilvēku, ir lielāka.

Spējai iztēloties attēlus ir liela nozīme reālo dzīves situāciju iespējamības novērtēšanā. Risks, kas saistīts, piemēram, ar bīstamu ekspedīciju, tiek novērtēts, garīgi atveidojot neparedzētus apstākļus, ar kuriem ekspedīcija nav aprīkota, lai tiktu galā. Ja daudzas no šīm grūtībām ir spilgti attēlotas, ekspedīcija var šķist ārkārtīgi bīstama, lai gan katastrofu iztēles vieglums ne vienmēr atspoguļo to faktisko iespējamību. Un otrādi, ja iespējamo apdraudējumu ir grūti iedomāties vai tas vienkārši nenāk prātā, ar notikumu saistītais risks var tikt ievērojami nenovērtēts.

Iluzoras attiecības. Ilgā dzīves pieredze mums ir iemācījusi, ka kopumā lielo nodarbību elementus atceras labāk un ātrāk nekā retāku nodarbību elementus; ka ticamākus notikumus ir vieglāk iedomāties nekā maz ticamus; un ka asociatīvās saiknes starp notikumiem tiek stiprinātas, ja notikumi bieži notiek vienlaicīgi. Rezultātā personas rīcībā ir procedūra ( pieejamības heiristika), lai novērtētu klases lielumu. Notikuma iespējamību vai biežumu, ar kādu notikumi var notikt vienlaicīgi, mēra ar to, cik viegli var veikt atbilstošos atgādinājuma, atsaukšanas vai asociācijas garīgos procesus. Tomēr šīs novērtēšanas procedūras sistemātiski rada kļūdas.

Pielāgošana un “iesiešana” (noenkurošanās). Daudzās situācijās cilvēki veic aprēķinus, pamatojoties uz sākotnējo vērtību. Divas vidusskolēnu grupas pavadīja 5 sekundes, lai novērtētu skaitļa izteiksmes vērtību, kas bija uzrakstīta uz tāfeles. Viena grupa novērtēja izteiksmes vērtību 8x7x6x5x4x3x2x1, bet otra grupa novērtēja izteiksmes vērtību 1x2x3x4x5x6x7x8. Vidējais rezultāts pieaugošajai secībai bija 512, bet vidējais rezultāts dilstošajai secībai bija 2250. Pareizā atbilde bija 40 320 abām secībām.

Neobjektivitāte sarežģītu notikumu novērtējumā ir īpaši nozīmīga plānošanas kontekstā. Uzņēmējdarbības veiksmīga pabeigšana, piemēram, jauna produkta izstrāde, parasti ir sarežģīta: lai uzņēmums gūtu panākumus, ir jānotiek katrai notikumu sērijai. Pat ja katrs no šiem notikumiem ir ļoti iespējams, kopējā veiksmes iespējamība var būt diezgan zema, ja notikumu skaits ir liels. Vispārējā tendence pārvērtēt konjunktīvu notikumu iespējamību rada nepamatotu optimismu, novērtējot varbūtību, ka plāns izdosies vai projekts tiks pabeigts laikā. Gluži pretēji, riska novērtējumā bieži sastopamas disjunktīvas 4 notikumu struktūras. Sarežģīta sistēma, piemēram, kodolreaktors vai cilvēka ķermenis, tiks bojāta, ja kāda no tās nepieciešamajām sastāvdaļām neizdosies. Pat ja katra komponenta atteices iespējamība ir maza, visas sistēmas atteices iespējamība var būt augsta, ja ir iesaistīti daudzi komponenti. Noenkurošanas neobjektivitātes dēļ cilvēki mēdz par zemu novērtēt sarežģītu sistēmu atteices iespējamību. Tādējādi noenkurošanas novirze dažkārt var būt atkarīga no notikuma struktūras. Notikuma vai parādības struktūra, kas ir līdzīga saišu ķēdei, noved pie šī notikuma varbūtības pārvērtēšanas. Notikuma struktūra, kas ir līdzīga piltuvei, kas sastāv no disjunktīvām saitēm, noved pie tā, ka šī notikuma iespējamība tiek novērtēta par zemu; pasākums.

“Noenkurošanās” subjektīvās varbūtības sadalījuma novērtēšanā. Lēmumu analīzē ekspertiem bieži vien ir jāpauž savs viedoklis par daudzumu. Piemēram, ekspertam var lūgt izvēlēties skaitli X 90, lai subjektīvā varbūtība, ka skaitlis būtu lielāks par Dow Jones vidējo rādītāju, būtu 0,90.

Tiek uzskatīts, ka eksperts ir pareizi kalibrēts noteiktā problēmu komplektā, ja tikai 2% no aplēsto daudzumu pareizajām vērtībām ir zem norādītajām vērtībām. Tādējādi patiesajām vērtībām 98% problēmu ir stingri jāiekļaujas intervālā starp X 01 un X 99.

Uzticība heiristikai un stereotipu izplatībai nav raksturīga tikai parastajiem cilvēkiem. Pieredzējuši pētnieki arī ir pakļauti tādiem pašiem aizspriedumiem, kad viņi domā intuitīvi. Pārsteidzoši, ka cilvēki no ilgas dzīves pieredzes nespēj secināt tādus fundamentālus statistikas noteikumus kā regresija uz vidējo vai izlases lieluma efektu. Lai gan mēs visi savas dzīves laikā sastopamies ar daudzām situācijām, kurās var piemērot šos noteikumus, tikai daži no pieredzes atklāj izlases atlases un regresijas principus paši. Statistikas principi nav apgūti no ikdienas pieredzes.

daļaIIReprezentativitāte

LĒMUMU PIEŅEMŠANAS TEORIJA

5. tēma: Lēmumu pieņemšana nenoteiktības apstākļos

Ievads

1. Nenoteiktības un riska jēdziens

3. Risku klasifikācija, izstrādājot vadības lēmumus

4. Tehnoloģijas lēmumu pieņemšanai stohastiskā riska apstākļos

Secinājums

Vadības lēmums tiek pieņemts noteiktības apstākļos, ja vadītājs precīzi zina katras alternatīvas īstenošanas rezultātu. Jāpiebilst, ka vadības lēmumi noteiktības apstākļos tiek pieņemti diezgan reti.

Neskaidrības ir galvenais risku cēlonis. To apjoma samazināšana ir galvenais vadītāja uzdevums.

Vadītājiem bieži nākas izstrādāt un pieņemt vadības lēmumus nepilnīgas un neuzticamas informācijas apstākļos, un vadības lēmumu īstenošanas rezultāti ne vienmēr sakrīt ar plānotajiem rādītājiem. Šie apstākļi tiek klasificēti kā nenoteiktības un riska apstākļi.

Vadības lēmums tiek pieņemts nenoteiktības apstākļos, kad vadītājam nav iespējas novērtēt nākotnes rezultātu iespējamību. Tas notiek, ja vērā ņemamie parametri ir tik jauni un nestrukturēti, ka konkrēta rezultāta iespējamību nevar paredzēt ar pietiekamu pārliecību.

Vadības lēmumi tiek pieņemti riska apstākļos, kad nav noteikti to īstenošanas rezultāti, bet ir zināma katra no tiem iestāšanās iespējamība. Rezultāta nenoteiktība šajā gadījumā ir saistīta ar nelabvēlīgu situāciju iespējamību un sekām paredzēto mērķu sasniegšanai.

Nenoteiktība lēmumu pieņemšanā izpaužas izmantotās informācijas parametros visos tās apstrādes posmos. Nenoteiktību ir grūti izmērīt, un to biežāk novērtē pēc kvalitātes (augsta vai zema). Tas arī tiek lēsts procentos (informācijas nenoteiktība 30%).

Nenoteiktība ir saistīta ar vadības lēmuma izstrādi, un risks ir saistīts ar īstenošanas rezultātiem.

Neskaidrības ir galvenais risku cēlonis. To apjoma samazināšana ir galvenais vadītāja uzdevums.

“Nenoteiktība tiek uzskatīta gan par fenomenu, gan procesu. Ja mēs to uzskatām par fenomenu, tad mums ir darīšana ar neskaidru situāciju kopumu, nepilnīgu un savstarpēji izslēdzošu informāciju. Pie parādībām pieskaitāmi arī neparedzēti notikumi, kas rodas pret apsaimniekotāja gribu un var mainīt plānoto notikumu gaitu: piemēram, pēkšņa laika apstākļu maiņa izraisīja izmaiņas pilsētas dienas atzīmēšanas programmā.”

Kā process nenoteiktība ir nekompetenta vadītāja darbība, kurš pieņem nepareizus lēmumus. Piemēram, vērtējot pašvaldības aizņēmuma investīciju pievilcību, tika pieļautas kļūdas, un rezultātā pilsētas budžets neieņēma papildu 800 tūkstošus rubļu. Praksē nenoteiktība ir jāaplūko kopumā, jo parādību rada process, un process veido parādību.

Neskaidrības var būt objektīvas un subjektīvas.

Mērķis – nav atkarīgi no lēmuma pieņēmēja, un to avots atrodas ārpus sistēmas, kurā tiek pieņemts lēmums.

Subjektīvie ir sekas profesionālās kļūdas, nepilnības, neatbilstības darbībā, to avots atrodas sistēmā, kurā tiek pieņemts lēmums.

Ir četri nenoteiktības līmeņi:

Zems, kas neietekmē galvenos vadības lēmuma izstrādes un īstenošanas procesa posmus;

Vidējs, kas prasa dažu risinājuma izstrādes un ieviešanas posmu pārskatīšanu;

Augsts nozīmē jaunu procedūru izstrādi;

Īpaši augsts, kas neļauj novērtēt un adekvāti interpretēt datus par pašreizējo situāciju.

2. Nenoteiktības līmeņi, novērtējot vadības lēmumu efektivitāti

Nenoteiktības līmeņu ņemšana vērā ļauj mums analītiski attēlot to izmantošanu atkarībā no rakstura vadības aktivitātes vadītājs.

1. attēlā. vadības lēmumu efektivitātes matrica tiek parādīta mijiedarbības veidā starp nenoteiktības līmeņiem un vadības darbību raksturu.

Efektīvi lēmumi ir tādi, kas ir labi pamatoti, labi izstrādāti, īstenojami un izpildītājam saprotami. Neefektīvi - nepamatoti, nepabeigti, nepraktiski un grūti īstenojami.

Stabilas vadības darbības ietvaros tiek veiktas standarta, atkārtotas procedūras vājas traucējošas ārējās un iekšējās vides apstākļos.

Vadības darbību koriģējošais raksturs tiek izmantots, ja ir vidēji traucējumi no ārējās un iekšējās vides, kad vadītājam ir jāpielāgo vadības sistēmas galvenie procesi.

Inovatīvas vadības aktivitātes raksturo pastāvīga jaunu procesu un tehnoloģiju meklēšana un ieviešana, lai sasniegtu iecerētos mērķus.

Zema nenoteiktības līmeņa kombinācija ar stabilu un korektīvu darbības raksturu (jomas A1 un B1) ļauj vadītājam pieņemt pārdomātus lēmumus ar minimālu ieviešanas risku. Ar darbības novatorisko raksturu

un zems nenoteiktības līmenis (reģions B 1), deterministiskā informācija palēninās pieņemšanas procesu efektīvi risinājumi.

Vidēja nenoteiktības līmeņa kombinācija ar vadības darbību korektīvo un novatorisko raksturu nodrošina efektīvu risinājumu jomas (B 2 un C 2).

Augsts nenoteiktības līmenis apvienojumā ar vadības darbību stabilo raksturu noved pie neefektīviem lēmumiem (A 3. joma), taču tas ir labi piemērots vadības darbību novatoriskajam raksturam (B 3. joma).

1. att. Vadības lēmumu efektivitātes matrica

“Īpaši augsts nenoteiktības līmenis noved pie neefektīviem lēmumiem, jo ​​slikti strukturēta, grūti uztverama un neuzticama informācija apgrūtina efektīvu lēmumu pieņemšanu. »

Nenoteiktības līmeņu ņemšana vērā ļauj mums analītiski parādīt to izmantošanu atkarībā no vadītāja vadības darbību rakstura. Efektīvi lēmumi ir tādi, kas ir labi pamatoti, labi izstrādāti, īstenojami un izpildītājam saprotami. Neefektīvi - nepamatoti, nepabeigti, nepraktiski un grūti īstenojami.

Stabilas vadības darbības ietvaros tiek veiktas standarta, atkārtotas procedūras vājas traucējošas ārējās un iekšējās vides apstākļos. Vadības darbību koriģējošais raksturs tiek izmantots, ja ir vidēji traucējumi no ārējās un iekšējās vides, kad vadītājam ir jāpielāgo vadības sistēmas galvenie procesi. Inovatīvas vadības aktivitātes raksturo pastāvīga jaunu procesu un tehnoloģiju meklēšana un ieviešana, lai sasniegtu iecerētos mērķus. Zema kombinācija ar stabilu un korektīvu darbības raksturu ļauj vadītājam pieņemt pārdomātus lēmumus ar minimālu ieviešanas risku. Ņemot vērā darbības novatorisko raksturu un zemo nenoteiktības līmeni, deterministiskā informācija palēninās efektīvu lēmumu pieņemšanas procesu.

Vidēja nenoteiktības līmeņa kombinācija ar vadības darbību korektīvo un novatorisko raksturu nodrošina efektīvu risinājumu jomas. Augsts nenoteiktības līmenis apvienojumā ar vadības darbību stabilo raksturu noved pie neefektīviem lēmumiem, taču tie ir labi piemēroti vadības darbību novatoriskajam raksturam. Ļoti augsts nenoteiktības līmenis noved pie neefektīviem lēmumiem, jo ​​slikti strukturēta, grūti uztverama un neuzticama informācija apgrūtina efektīvu lēmumu pieņemšanu.

Oļegs Levjakovs

Nav neatrisināmu problēmu, ir tikai nepieņemami risinājumi.
Ēriks dzimis

Lēmumu pieņemšana ir īpašs veids cilvēka darbība, kuru mērķis ir izvēlēties veidu, kā sasniegt mērķi. Plašā nozīmē lēmums attiecas uz procesu, kurā tiek izvēlēts viens vai vairāki rīcības virzieni no dažādiem iespējamiem.

Lēmumu pieņemšana jau sen tiek uzskatīta par vadošās elites galveno pienākumu. Šī procesa centrā ir darbības virziena izvēle nenoteiktības apstākļos, un spēja strādāt nenoteiktības apstākļos ir lēmumu pieņemšanas procesa pamatā. Ja nebūtu neskaidrību par to, kādu rīcību veikt, lēmums nebūtu jāpieņem. Tiek pieņemts, ka lēmumu pieņēmēji ir saprātīgi, taču šo saprātīgumu “ierobežo” zināšanu trūkums par to, kam vajadzētu dot priekšroku.

Labi formulēta problēma ir daļēji atrisināta problēma.
Čārlzs Keterings

1979. gadā Daniels Kānemans un Amoss Tverskis publicēja rakstu “Perspektīvu teorija: Riska lēmumu pieņemšanas analīze”, kas lika pamatus tā sauktajai uzvedības ekonomikai. Šajā darbā zinātnieki iepazīstināja ar savu psiholoģisko eksperimentu rezultātiem, kas pierādīja, ka cilvēki nevar racionāli novērtēt paredzamo ieguvumu vai zaudējumu apmēru un vēl jo vairāk nejaušu notikumu varbūtības kvantitatīvās vērtības. Izrādās, ka cilvēki mēdz kļūdīties, novērtējot varbūtību: viņi par zemu novērtē to notikumu iespējamību, kas visticamāk notiks, un pārvērtē daudz mazāk ticamu notikumu iespējamību. Zinātnieki ir atklājuši, ka matemātiķi, kuri labi pārzina varbūtību teoriju reālajā dzīvē dzīves situācijas neizmanto savas zināšanas, bet vadās no saviem esošajiem stereotipiem, aizspriedumiem un emocijām. Tā vietā, lai pieņemtu lēmumu pieņemšanas teorijas, kas balstītas uz varbūtības teoriju, D. Kānemans un A. Tverskis ierosināja jaunu teoriju – perspektīvu teoriju. Saskaņā ar šo teoriju normāls cilvēks nespēj pareizi novērtēt nākotnes ieguvumus absolūtos skaitļos, viņš tos vērtē salīdzinājumā ar kādu vispārpieņemtu standartu, galvenokārt cenšoties nepasliktināt savu situāciju.

Tu nekad neatrisināsi problēmu, ja domāsi tāpat kā tie, kas to radīja.
Alberts Einšteins

Lēmumu pieņemšana nenoteiktības apstākļos pat nenozīmē zināšanas par visiem iespējamiem ieguvumiem un to iespējamības pakāpi. Tas ir balstīts uz to, ka varbūtības dažādas iespējas subjektam, kas pieņem riskantu lēmumu, notikumu attīstības situācijas nav zināmas. Šajā gadījumā, izvēloties alternatīvu lēmumam, subjekts, no vienas puses, vadās pēc sava riska izvēles un, no otras puses, pēc atbilstošā kritērija izvēlei no visām alternatīvām. Tas nozīmē, ka lēmumi, kas pieņemti nenoteiktības apstākļos, ir tad, kad nav iespējams novērtēt iespējamo iznākumu iespējamību. Situācijas nenoteiktību var izraisīt dažādi faktori, piemēram: ievērojama skaita objektu vai elementu klātbūtne situācijā; informācijas trūkums vai tās neprecizitāte; zems profesionalitātes līmenis; laika ierobežojums utt.

Tātad, kā notiek varbūtības novērtēšana? Pēc D. Kānemana un A. Tverska domām (Decision making under uncertainty: rules and biases. Cambridge, 2001) – subjektīvi. Mēs ārkārtīgi neprecīzi novērtējam nejaušu notikumu iespējamību, īpaši nenoteiktības situācijās.

Subjektīvais varbūtības novērtējums ir līdzīgs fizisko lielumu, piemēram, attāluma vai lieluma, subjektīvajam novērtējumam. Tādējādi aptuvenais attālums līdz objektam lielā mērā ir atkarīgs no tā attēla skaidrības: jo skaidrāk objekts ir redzams, jo tuvāk tas parādās. Tāpēc miglas laikā pieaug negadījumu skaits uz ceļiem: sliktas redzamības apstākļos attālumi bieži tiek pārvērtēti, jo objektu kontūras ir izplūdušas. Tādējādi skaidrības izmantošana kā attāluma mēraukla rada kopējas novirzes. Šādas novirzes izpaužas arī intuitīvā varbūtības novērtējumā.

Ir vairāk nekā viens veids, kā aplūkot problēmu, un tie visi var būt pareizi.
Normans Švarckopfs

Izvēles aktivitātes ir galvenās darbības lēmumu pieņemšanā. Ja ir liela nenoteiktība par rezultātiem un veidiem, kā tos sasniegt, lēmumu pieņēmēji acīmredzot saskarsies ar gandrīz neiespējamu uzdevumu izvēlēties noteiktu darbību secību. Vienīgais ceļš uz priekšu ir iedvesma, un individuālie lēmumu pieņēmēji rīkojas pēc instinkta vai īpašos gadījumos paļaujas uz dievišķu iejaukšanos. Šādos apstākļos kļūdas tiek uzskatītas par iespējamām, un mērķis ir nodrošināt to labošanu ar turpmākiem lēmumiem. Ar šo lēmumu pieņemšanas ideju uzsvars tiek likts uz ideju pieņemt lēmumu kā izvēli no nepārtrauktas lēmumu ķēdes plūsmas (parasti lieta nebeidzas ar vienu lēmumu, viens lēmums ietver nepieciešamība izveidot nākamo utt.)

Bieži vien lēmumi tiek pieņemti reprezentatīvi, t.i. ir noteikta projekcija, vienas lietas kartējums citā vai citā, proti, runa ir par kaut kā iekšēju priekšstatu, kas veidojas cilvēka dzīves procesā, kurā tiek pasniegts viņa priekšstats par pasauli, sabiedrību un sevi. . Visbiežāk cilvēki novērtē varbūtību, izmantojot reprezentativitāti, un iepriekšējās varbūtības tiek ignorētas.

Sarežģītās problēmas, ar kurām saskaramies, nevar atrisināt tajā pašā domāšanas līmenī, kādā mēs bijām, kad tās sākās.
Alberts Einšteins

Ir situācijas, kurās cilvēki novērtē notikumu iespējamību, pamatojoties uz to, cik viegli viņi atceras gadījumu vai notikumu piemērus.

Ērta pieejamība notikumu atsaukšanai atmiņā veicina aizspriedumu veidošanos, novērtējot notikuma iespējamību.

Patiesība ir tā, kas atbilst darbības praktiskajai veiksmei.
Viljams Džeimss

Nenoteiktība ir fakts, ar kuru jāsaskaras visām dzīvības formām. Visos bioloģiskās sarežģītības līmeņos pastāv nenoteiktība par notikumu un darbību iespējamām sekām, un visos līmeņos ir jārīkojas, pirms nenoteiktība tiek noskaidrota.

Kānemana pētījumi ir parādījuši, ka cilvēki atšķirīgi reaģē uz līdzvērtīgām (ieguvumu-zaudējumu ziņā) situācijām atkarībā no tā, vai viņi zaudē vai iegūst. Šo parādību sauc par asimetrisku reakciju uz labklājības izmaiņām. Cilvēks baidās no zaudējuma, t.i. viņa jūtas no zaudējumiem un ieguvumiem ir asimetriskas: gandarījuma pakāpe, ko cilvēks saņem no iegādes, ir daudz zemāka nekā neapmierinātības pakāpe no līdzvērtīga zaudējuma. Tāpēc cilvēki ir gatavi riskēt, lai izvairītos no zaudējumiem, bet izvairās no riska gūt labumu.

Viņa eksperimenti parādīja, ka cilvēki mēdz pieļaut kļūdas, novērtējot varbūtību: viņi par zemu novērtē to notikumu iespējamību, kas visticamāk notiks, un pārvērtē tādu notikumu iespējamību, kuru iespējamība ir daudz mazāka. Zinātnieki atklājuši interesantu modeli – pat matemātikas studenti, kuri labi pārzina varbūtību teoriju, neizmanto savas zināšanas reālās dzīves situācijās, bet gan iziet no saviem stereotipiem, aizspriedumiem un emocijām.

Tādējādi Kahnemans nonāca pie secinājuma, ka cilvēku rīcību vada ne tikai un ne tik daudz cilvēku prāts, bet gan viņu stulbums, jo ļoti daudzas cilvēku darbības ir neracionālas. Turklāt Kahnemans eksperimentāli pierādīja, ka cilvēka uzvedības neloģiskums ir dabisks, un parādīja, ka tās mērogs ir neticami liels.

Pēc Kānemana un Tverska domām, cilvēki neaprēķina un neaprēķina, bet pieņem lēmumus saskaņā ar savām idejām, citiem vārdiem sakot, viņi novērtē. Tas nozīmē, ka cilvēku nespēja veikt pilnīgu un adekvātu analīzi noved pie tā, ka nenoteiktības apstākļos mēs vairāk paļaujamies uz nejaušu izvēli. Konkrēta notikuma iestāšanās iespējamība tiek novērtēta, pamatojoties uz “ Personīgā pieredze", t.i. pamatojoties uz subjektīvu informāciju un vēlmēm.

Tādējādi cilvēki iracionāli dod priekšroku ticēt tam, ko viņi zina, kategoriski atsakoties atzīt pat savu spriedumu acīmredzamo maldību.