Psicología Online PIR El Pensamiento El heurístico de representatividad

Psicología Básica: Razonamiento Probabilístico

El heurístico de representatividad

El uso de este heurístico consiste en evaluar la probabilidad de la pertenencia de un elemento A a una clase B por el grado de semejanza entre A y B.

  • - juicio de representatividad: se evalúa el grado de correspondencia entre el ejemplar presentado y la categoría, generalmente basada en la semejanza entre ambos y estrechamente relacionado con la tipicidad y la prototipicidad.
  • - juicio por representatividad: una vez establecido el juicio de representatividad, el uso de este heurístico consistiría en asignar la probabilidad en función de su parecido con nuestro prototipo.

El uso de este heurístico puede conducir a juicios acertados con un bajo coste cognitivo; sin embargo, la semejanza no se ve afectada por variables que influyen en la prob. del evento como, por ejemplo, el tamaño de la muestra de la que se extrae la información, las prob. a priori o la capacidad predictiva de la información.

De la misma forma, la similitud entre un objeto y una categoría no tiene ninguna relación con algunos conceptos estadísticos básicos como la regresión hacia la media o el hecho de que la probabilidad de la conjunción de dos sucesos siempre ha de ser menor o igual que la prob. de cada uno por separado.

Si los juicios se basan en la similitud ignorarán esta información estadística y, por tanto, darán lugar a juicios sesgados.

  • - los juicios se ven afectados por variables que influyen en la semejanza y no en las probabilidades
  • - los juicios no se verán afectados por información irrelevante para la semejanza pero fundamental desde el punto de vista estadístico. De aquí cabe destacar: - tamaño de la muestra - las prob. a priori - la capacidad predictiva del dato.
* Insensibilidad al tamaño de la muestra:

Se considera que la probabilidad asignada será más cercana a la prob. real del suceso cuanto mayor sea el número de observaciones del que partimos; si embargo, esta información no parece ser importante para la mayoría de las personas.

Este sesgo se manifiesta cuando se espera que la frecuencia real de un suceso se manifieste en muy pocos sucesos, como en la "falacia del jugador":

Ej: juegos de azar. Las personas consideran que las características propias de los sucesos aleatorios, como la equiprobabilidad, se manifestará en un número reducido de lanzamientos, ignorando que una moneda o un dado no "recuerdan" los resultados obtenidos anteriormente y, aunque a la larga la frecuencia de caras y cruces se equilibrará, esto no ha de ocurrir necesariamente en una secuencia corta de lanzamientos. O se generaliza a partir de un número muy escaso de datos, como en el ejemplo del "explorador en una isla desconocida". Obsérvese que esta última tendencia a la generalización no ocurre en todos los casos, sino que va a depender de la homogeneidad de los datos sobre los que se está razonando.

Ej: del "explorador en una isla desconocida": los resultados encontrados indicaron que las personas tienen en cuenta el tamaño de la muestra; así, los sujetos esperan que las propiedades de un mineral sean estables y generalizan a partir de una sola observación, mientras que consideran altamente variable la obesidad o delgadez de los miembros de un grupo y la generalización sólo se da cuando hay un número elevado de observaciones.

* Insensibilidad a las probabilidades a priori:

El juicio se basa únicamente en la información del suceso que se considera representativa, sin considerar la frecuencia real del acontecimiento.

Para comprobar si los sujetos atienden a las probabilidad a priori cuando aparecen explícitamente mencionados en el problema los autores plantean un nuevo experimento. Los resultados mostraron que los sujetos ignoraban las frecuencias mencionadas y parecían basarse únicamente en la descripción, considerando a la persona como ingeniero o abogado en la medida en que dicha descripción reunía características que lo acercaban al prototipo que tenían los sujetos sobre cada profesión.

Conclusión: Cuando la descripción o la nueva información es suficientemente representativa, las personas ignoran la información inicial sobre las probabilidades a priori o la frecuencia de un evento, siendo esta información esencial desde el punto de vista bayesiano.

* Insensibilidad al valor predictivo del dato:

Este sesgo se manifiesta cuando se tiene en cuenta únicamente la evidencia que puede confirmar la hipótesis de que se parte y se ignora la evidencia que puede conducir a su falsación.

En la misma línea, Kahneman y Tversky encontraron que las personas no tenían en cuenta la capacidad predictiva de distintos datos, sino que basaban el juicio en su representatividad con respecto a un resultado. Por ejemplo, cuando se recibe una descripción favorable sobre el rendimiento de un alumno, la trayectoria de una empresa o una entrevista de trabajo, el juicio predictivo suele basarse en esta información, sin preguntarse por la fiabilidad de la fuente o por su validez.

* Falacia de la conjunción:

En este sesgo se considera más probable la ocurrencia simultánea de dos sucesos si ofrecen un modelo más representativo de la información inicial.

Variaciones posteriores del mismo problema en las que aparecían p(A y no B) o la probabilidad condicional ponen de manifiesto que se sigue considerando más probable la conjunción que un elemento aislado, si aquella era más representativa.

Este sesgo se encuentra relacionado con la construcción de escenarios (heurístico de Accesibilidad): las personas consideran más probable una situación que aparece como una conjunción de varios sucesos, formando un escenario más detallado y complejo, que otra situación más ambigua en la que únicamente se describe un suceso. Ej: descripción de un accidente

* Insensibilidad a la regresión a la media:

Se ignora la regresión a la media y se espera que las puntuaciones extremas se mantengan, basándose en la semejanza entre dos eventos relacionados. Por ejemplo, las puntuaciones extremas en talla o inteligencia y su transmisión de padres a hijos.

Basándonos en la representatividad, tendemos a pensar que los hijos de padres extremadamente altos o inteligentes lo serán también, aunque existan en la vida diaria continuos ejemplos de lo contrario.

Obsérvese cómo los sujetos racionalizan sus juicios con explicaciones a posteriori cuando reciben descripciones sobre el efecto de la regresión a la media.

Los sujetos racionalizan sus juicios con explicaciones a posteriori cuando reciben descripciones sobre el efecto de la regresión a la media.

Regresión a la media: principio estadístico extraordinariamente contraintuitivo afirma que las puntuaciones extremas en una medición tienden a acercarse a la media en una medición posterior.

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