Sądy

37
Sądy Sądy Michał Białek

description

Sądy. Michał Białek. Sąd. – wyrażone wprost twierdzenie na temat pewnego stanu rzeczy. Sąd. Wyróżniamy: Atrybucyjne – opisujące cechy pewnych osób czy rzeczy Probabilistyczne – opisujące prawdopodobieństwo pewnych zdarzeń - PowerPoint PPT Presentation

Transcript of Sądy

Page 1: Sądy

SądySądy

Michał Białek

Page 2: Sądy

SądSąd

– wyrażone wprost twierdzenie na temat pewnego stanu rzeczy

Page 3: Sądy

SądSąd

Wyróżniamy:Atrybucyjne – opisujące cechy pewnych

osób czy rzeczyProbabilistyczne – opisujące

prawdopodobieństwo pewnych zdarzeńWartościujące – odnoszą się do zagadnień

etyki, estetyki. Określają, jaka wartość pewnej cechy przysługuje obiektowi

Page 4: Sądy

Tendencyjność w wydawaniu Tendencyjność w wydawaniu sądówsądów

Polega na systematycznym odstępowaniu od idealnego wzorca zachowania. Skutkuje regularnym popełnianiem błędu określonego rodzaju.

Page 5: Sądy

Tendencyjność w wydawaniu Tendencyjność w wydawaniu sądówsądów

Tendencyjność występuje, gdy mamy do czynienia z pewna regułą, uniwersalną dla ogółu ludzkości

  Np. odliczanie wstecz po 3 powoduje popełnianie

losowych błędów. Gdyby mylono się, np. co piąta operację, albo zawsze przy określonej wartości – mielibyśmy do czynienia z tendencją

Page 6: Sądy

Rozumowanie i wydawanie sądów przebiega przy wykorzystaniu heurystyk

Page 7: Sądy

HHeurystykaeurystyka

uproszczona zasada wnioskowania, umożliwiająca wydanie sądu, któremu towarzyszy subiektywne przekonanie co do słuszności. Najpopularniejsze to heurystyka dostepności i reprezentatywności

Page 8: Sądy

heurystyka heurystyka reprezentatywnościreprezentatywności

polega na klasyfikowaniu czegoś na podstawie jego podobieństwa do typowego przypadku.

Poprzez zastosowanie tej strategii np. leżącego na ulicy człowieka częściej uznamy za pijanego niż za chorego.

Page 9: Sądy

Heurystyka dostępnościHeurystyka dostępności

Polega ona na przypisywaniu większego prawdopodobieństwa zdarzeniom, które łatwiej przywołać do świadomości i są bardziej nacechowane emocjonalnie.

Page 10: Sądy

Heurystyka dostępnościHeurystyka dostępności

Przykładowo osoby, które padły ofiarą kradzieży, przeceniają wystąpienie takiego zdarzenia w przyszłości. Częstotliwość wypadków lotniczych jest uznawana za znacznie wyższą zaraz po każdym takim wypadku. Podobnie ludzie często obawiają się bardzo rzadkich przyczyn śmierci, jeśli są one dramatyczne: atak rekina, zamach terrorystyczny itp.

Page 11: Sądy

Heurystyka dostępnościHeurystyka dostępności

Istotny wpływ na zniekształcanie oceny prawdopodobieństwa zdarzeń szacowanego przez ludzi mają media, które nagłaśniają zdarzenia rzadkie i dramatyczne. Prowadzi to do powszechnego subiektywnego przeceniania szans wystąpienia tych zdarzeń.

 

Page 12: Sądy

Heurystyka dostępnościHeurystyka dostępności

Przykłady:Istnieje korelacja między częstością

oglądania TV i lękiem przed napadem, oszacowaniem częstości zabójstw w porównaniu z samobójstwami itp.

Ludzie mają skłonność przeceniać częstość występowania słów zaczynających się na literę, która rozpoczyna ich nazwisko.

Page 13: Sądy

Heurystyka dostępnościHeurystyka dostępności

Prawdopodobieństwo pożarcia przez rekina jest wielokrotnie mniejsze, niż śmierć prze trafienie kokosem w głowie, jednak towarzystwa ubezpieczeniowe oferują polisy na przypadek ataku rekina

Page 14: Sądy

Inne tendencje w wydawaniu Inne tendencje w wydawaniu sądówsądów

Page 15: Sądy

Złudzenie hazardzisty (efekt Złudzenie hazardzisty (efekt Monte Carlo)Monte Carlo)

– niesłusznie ocenienie zdarzeń niezależnych jako powiązanych. Tzn. bardziej prawdopodobne przy rzucie kostka wydaje się:

Page 16: Sądy

Złudzenie hazardzisty (efekt Złudzenie hazardzisty (efekt Monte Carlo)Monte Carlo)

Oceniamy za bardziej prawdopodobne wyrzucenie orła w rzucie moneta gdy był zestaw:

R-R-O-R-O Niż w zestawie O_O_O_O_O A mniej prawdopodobne niż w zestawie R-R-R-R-R  

Page 17: Sądy

Złudzenie hazardzisty (efekt Złudzenie hazardzisty (efekt Monte Carlo)Monte Carlo)

Stąd przekonanie , że „karta się musi odwrócić”. Niezbędne jest jednak przekonanie o losowym charakterze gry. Jeśli zachodzi podejrzenie nielosowości (oszustwo itp.) to złudzenie gracza nie zachodzi

Page 18: Sądy

ZłZłudzenie koniunkcjiudzenie koniunkcji

Prawdopodobieństwo zdarzeń to iloczyn ich prawdopodobieństw, np. szansa wyrzucenia raz orał i raz reszki wynosi 0,25 (0,5 dla orła i 0,5 dla reszki; 0,5x0,5=0,25).

Page 19: Sądy

ZłZłudzenie koniunkcjiudzenie koniunkcji

Przekonanie, że pewne zestawy zdarzeń są bardziej prawdopodobne razem, niż oddzielnie. Np. bardziej prawdopodobne jest że zdam wszystkie egzaminy, niż to, że zdam każdy pojedynczy z osobna.

Page 20: Sądy

ZłZłudzenie koniunkcjiudzenie koniunkcji

Zadanie Linda: (Kahneman i Tversky)Linda ma 31 lat. Jest panną. Jest otwarta i

bardzo bystra. Uzyskała dyplom z filozofii.Jako studentka była bardzo zaangażowana

w sprawy dyskryminacji i sprawiedliwościspołecznej. Uczestniczyła w manifestacjach

antynuklearnych

Page 21: Sądy

ZłZłudzenie koniunkcjiudzenie koniunkcji

Zadziwiający wynik uzyskany przez Tversky‘ego i Kahnemanna polegała na tym, że badani uznawali za bardziej prawdopodobne to, że Linda jest kasjerką i zarazem aktywistką ruchu kobiecego, niż to, że jest po prostu kasjerką.

Page 22: Sądy

Zasada wiarygodnego Zasada wiarygodnego scenariuszascenariusza

Gdy stanowi on reprezentatywny przykład szerszej klasy zjawisk (np. ocena że Adamek wygra i z Estrada i Arreolą jest wyższa niż to, że wygra z którymś z nich, gdyż zdarzenie to jest reprezentacja grupy zjawisk – Adamek wygrywa walkę bokserską)

Page 23: Sądy

Efekt świeżości w ocenie Efekt świeżości w ocenie prawdopodobieństwaprawdopodobieństwa

– przecenianie prawdopodobieństwa ponownego zajścia pewnych zdarzeń, zaraz po odebraniu informacji o ich zajściu (npo zaraz po katastrofie lotniczej oceniamy ryzyko latania jako znacznie większe).

Page 24: Sądy

ZZłudzenie osobistego łudzenie osobistego doświadczeniadoświadczenia

przecenianie własnych, jednostkowych doświadczeń w stosunku do ogólnych statystyk. NP. palacza nie przekonają statystyki, gdy „zna kogoś, kto palił 2 paczki dziennie i dożył 90tki”.

Analogicznie awaryjność samochodu pewnej marki jest przeceniona, gdy sami mięliśmy problemy z samochodem tego typu

Page 25: Sądy

Zakotwiczenie i dopasowanie Zakotwiczenie i dopasowanie

Ocena mnożenia 1*2*3*4*5*6*7*8Oraz8*7*6*5*4*3*2*1

W 5 sekund należy oszacować wynik działania

Page 26: Sądy

Zakotwiczenie i dopasowanieZakotwiczenie i dopasowanie

zakotwiczenie na małych lub dużych liczbach prowadzi do fałszywej oceny ilorazu

Page 27: Sądy
Page 28: Sądy

IIgnorowanie proporcji gnorowanie proporcji podstawowej podstawowej

określającej ogólną częstotliwość występowania zdarzenia w populacji.

Page 29: Sądy

IIgnorowanie proporcji gnorowanie proporcji podstawowejpodstawowej

Prawdopodobieństwo zakażenia HIV – 0,0015 (15 osób na 10tys)

Prawdopodobieństwo posiadania wirusa przy pozytywnym wyniku = 0,99

Prawdopodobieństwo nieposiadania wirusa, przy pozytywnym wyniku – 0,10

(gdyby testy wskazywał, ze każdy ma wirusa, to pierwszy współczynnik byłby 1,0, a drugi ?)

Page 30: Sądy

IIgnorowanie proporcji gnorowanie proporcji podstawowejpodstawowej

Jaka jest szansa, że mamy wirusa, gdy test daje wynik pozytywny?

Page 31: Sądy

IIgnorowanie proporcji gnorowanie proporcji podstawowejpodstawowej

wzór Bayesa:P(posiadania wirusa) = p(zarażenia)*p(skuteczność testu dla

choroby)-----------------------------------------------P(prawdopodobieństwo pozytywnego

wyniku przy braku wirusa) * p(skuteczność testu dla choroby)

Page 32: Sądy

IIgnorowanie proporcji gnorowanie proporcji podstawowejpodstawowej

Podliczając, mamy0,0015*0,99/0,1*0,99=0,015=1,5%

wniosek = szansa na posiadanie wirusa wynosi 1,5%!

Page 33: Sądy

SSąądy intuicyjnedy intuicyjne

Wykonanie złożonych procesów poznawczych bez świadomości ich przyczyn, motywów, przebiegu, przesłanek

wydanie sądu bez zdolności jego uzasadnienia.

Page 34: Sądy

SSąądy intuicyjnedy intuicyjne

Przeskok intuicyjny – odkrycie kolejnego elementu ciągu bez sformułowania reguły

Doświadczenie potoczne – oparcie sądów na niesprawdzonych lub nadmiernie ogólnych jednostkowych obserwacji.

Page 35: Sądy

SSąądy intuicyjnedy intuicyjne

Potoczne sądy tworzone as poprzez wykorzystanie modeli umysłowych. Przy braku wiedzy tworzymy nowe zasady, naszym zdaniem oddające stan faktyczny rzeczy. Ludzie spontanicznie dzielą świat na podstawie swoich „teorii”

Page 36: Sądy

SSąądy intuicyjnedy intuicyjne

Np. przedstawiono zestaw obrazków dzieci, i powiedziano iż są to obrazki dzieci

A)    inteligentnych i nieinteligentnych B)     z miasta i ze wsi   Kryteria podziału obrazków badani ilustrowali

swoimi teoriami, np. „to jest dziecka inteligentnego, bo ma wysokie czoło”

„to jest dziecka ze wsi, bo twarz przypomina prosiaka”

Page 37: Sądy

Sady alogiczneSady alogiczne

Opierają się na braku odwracalności operacji umysłowych. Np. przelanie wody z szerokiej szklanki do wąskiej dla dzieci oznacza zwiększenie jego objętości