Minta elhanyagolása definiálva

Mi a minta elhanyagolása?

A minta elhanyagolása a kognitív elfogultság híresen tanulmányozta Amos Tversky és Daniel Kahneman. Ez akkor fordul elő, ha a statisztikai adatok felhasználói hamis következtetéseket vonnak le, ha nem veszik figyelembe a minta nagysága a szóban forgó adatokból.

A minta elhanyagolásának oka az, hogy az emberek gyakran nem értik, hogy a magas szint variancia nagyobb valószínűséggel fordulnak elő kis mintákban. Ezért kritikus fontosságú annak megállapítása, hogy az adott statisztika előállításához használt minta mérete elég nagy -e ahhoz, hogy érdemi következtetéseket lehessen levonni.

Annak ismerete, hogy mikor van elég nagy minta, kihívást jelenthet azok számára, akik nem ismerik jól a statisztikai módszereket.

A minta méretének figyelmen kívül hagyása

Ha a minta túl kicsi, nem lehet pontos és megbízható következtetéseket levonni. Pénzügyi összefüggésben ez többféle módon is megtévesztheti a befektetőket.

Például egy befektető hirdetést láthat egy új befektetési alapról, azzal a dicsekvéssel, hogy 15% -ot termelt évesített hozamok a kezdetektől fogva. A befektető talán gyorsan bejegyzi, hogy ez az alap a jegyük a gyors vagyonteremtéshez. Ez a következtetés azonban veszélyesen félrevezethető lehet, ha az alap nagyon régóta nem fektet be. Ebben az esetben az eredményeket rövid távú anomáliák okozhatják, és kevés közük van az alap tényleges befektetési módszertanához.

A minta elhanyagolását gyakran összetévesztik azzal Az alapár elhanyagolása, ami külön kognitív elfogultság. Míg a mintaméret elhanyagolása arra utal, hogy nem vették figyelembe a mintaméret szerepét a statisztikai adatok megbízhatóságának meghatározásában állítások szerint az alapárfolyam -elhanyagolás arra vonatkozik, hogy az emberek hajlamosak elhanyagolni a jelenséggel kapcsolatos meglévő ismereteiket az új értékelésekor információ.

Valódi példa a minta méretének elhanyagolására

A minta elhanyagolásának jobb megértése érdekében fontolja meg a következő példát, amely Amos Tversky és Daniel Kahneman kutatásából merült fel:

Felkérnek egy személyt, hogy rajzoljon öt golyóból álló mintából, és megállapítja, hogy négy piros és egy zöld.

Egy személy húz egy 20 golyóból álló mintát, és megállapítja, hogy 12 piros és nyolc zöld.

Melyik minta bizonyítja jobban, hogy a golyók túlnyomórészt vörösek?

A legtöbb ember azt mondja, hogy az első, kisebb minta sokkal erősebb bizonyítékot szolgáltat, mert a piros és a zöld aránya jóval magasabb, mint a nagyobb mintánál. A valóságban azonban a magasabb arányt ellensúlyozza a kisebb minta. A 20 fős minta valójában sokkal erősebb bizonyítékot szolgáltat.

Amos Tversky és Daniel Kahneman másik példája a következő:

Egy várost két kórház lát el. A nagyobb kórházban átlagosan 45 csecsemő születik naponta, a kisebb kórházban pedig körülbelül 15 csecsemő születik naponta. Bár az összes csecsemő 50% -a fiú, a pontos százalékos arány napról napra ingadozik.

Egy év alatt minden kórház rögzítette azokat a napokat, amikor a csecsemők több mint 60% -a fiú volt. Melyik kórház rögzített több ilyen napot?

Amikor ezt a kérdést feltették, a válaszadók 22% -a azt mondta, hogy a nagyobb kórház több ilyen napról számol be, míg 56% azt mondta, hogy az eredmények mindkét kórház esetében azonosak lesznek. Valójában a helyes válasz az, hogy a kisebb kórház több ilyen napot rögzítene, mert kisebb mérete nagyobb változékonyságot eredményezne.

Amint azt korábban megjegyeztük, a minta méretének elhanyagolásának gyökere az, hogy az emberek gyakran nem értik, hogy a kis varianciáknál nagyobb valószínűséggel fordul elő nagy szórás. Befektetés esetén ez valóban nagyon költséges lehet.