Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Sądy Michał Białek. Sąd – wyrażone wprost twierdzenie na temat pewnego stanu rzeczy.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Sądy Michał Białek. Sąd – wyrażone wprost twierdzenie na temat pewnego stanu rzeczy."— Zapis prezentacji:

1 Sądy Michał Białek

2 Sąd – wyrażone wprost twierdzenie na temat pewnego stanu rzeczy

3 Sąd Wyróżniamy: Atrybucyjne – opisujące cechy pewnych osób czy rzeczy Probabilistyczne – opisujące prawdopodobieństwo pewnych zdarzeń Wartościujące – odnoszą się do zagadnień etyki, estetyki. Określają, jaka wartość pewnej cechy przysługuje obiektowi

4 Tendencyjność w wydawaniu sądów Polega na systematycznym odstępowaniu od idealnego wzorca zachowania. Skutkuje regularnym popełnianiem błędu określonego rodzaju.

5 Tendencyjność w wydawaniu sądów 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

6 Rozumowanie i wydawanie sądów przebiega przy wykorzystaniu heurystyk

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

8 heurystyka reprezentatywności 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.

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

10 Heurystyka 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.

11 Heurystyka 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.

12 Heurystyka 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.

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

14 Inne tendencje w wydawaniu sądów Inne tendencje w wydawaniu sądów

15 Złudzenie hazardzisty (efekt Monte Carlo) – niesłusznie ocenienie zdarzeń niezależnych jako powiązanych. Tzn. bardziej prawdopodobne przy rzucie kostka wydaje się:

16 Złudzenie hazardzisty (efekt 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

17 Złudzenie hazardzisty (efekt 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

18 Złudzenie 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).

19 Złudzenie 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.

20 Złudzenie 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 sprawiedliwości społecznej. Uczestniczyła w manifestacjach antynuklearnych

21 Złudzenie 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.

22 Zasada wiarygodnego scenariusza 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)

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

24 Złudzenie osobistego doświadczenia 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

25 Zakotwiczenie i dopasowanie Ocena mnożenia 1*2*3*4*5*6*7*8 Oraz 8*7*6*5*4*3*2*1 W 5 sekund należy oszacować wynik działania

26 Zakotwiczenie i dopasowanie zakotwiczenie na małych lub dużych liczbach prowadzi do fałszywej oceny ilorazu

27

28 Ignorowanie proporcji podstawowej określającej ogólną częstotliwość występowania zdarzenia w populacji.

29 Ignorowanie proporcji podstawowej 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 ?)

30 Ignorowanie proporcji podstawowej Jaka jest szansa, że mamy wirusa, gdy test daje wynik pozytywny?

31 Ignorowanie proporcji podstawowej wzór Bayesa: P(posiadania wirusa) = p(zarażenia)*p(skuteczność testu dla choroby) P(prawdopodobieństwo pozytywnego wyniku przy braku wirusa) * p(skuteczność testu dla choroby)

32 Ignorowanie proporcji podstawowej Podliczając, mamy 0,0015*0,99/0,1*0,99=0,015=1,5% wniosek = szansa na posiadanie wirusa wynosi 1,5%!

33 Sądy intuicyjne Wykonanie złożonych procesów poznawczych bez świadomości ich przyczyn, motywów, przebiegu, przesłanek wydanie sądu bez zdolności jego uzasadnienia.

34 Sądy intuicyjne Przeskok intuicyjny – odkrycie kolejnego elementu ciągu bez sformułowania reguły Doświadczenie potoczne – oparcie sądów na niesprawdzonych lub nadmiernie ogólnych jednostkowych obserwacji.

35 Sądy 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”

36 Sądy 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”

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


Pobierz ppt "Sądy Michał Białek. Sąd – wyrażone wprost twierdzenie na temat pewnego stanu rzeczy."

Podobne prezentacje


Reklamy Google