Neglijarea dimensiunii probei
Ce este neglijarea mărimii eșantionului?
Neglijarea mărimii eșantionului este o Daniel Kahneman. Apare atunci când utilizatorii de informații statistice fac concluzii false prin nerespectarea dimensiunii eșantionului datelor în cauză.
Cauza principală a neglijării dimensiunii eșantionului este că oamenii nu reușesc să înțeleagă că nivelurile ridicate de varianță sunt mai susceptibile să apară în eșantioanele mici. Prin urmare, este esențial să se determine dacă dimensiunea eșantionului utilizat pentru a produce o statistică dată este suficient de mare pentru a permite concluzii semnificative.
Știind când mărimea eșantionului este suficient de mare poate fi o provocare pentru cei care nu au o bună înțelegere a metodelor statistice.
Chei de luat masa
- Neglijarea mărimii eșantionului este o prejudecată cognitivă studiată de Amos Tversky și Daniel Kahneman.
- Acesta constă în tragerea unor concluzii false din informații statistice, datorită faptului că nu a luat în considerare efectele dimensiunii eșantionului.
- Cei care doresc să reducă riscul de neglijare a dimensiunii eșantionului ar trebui să-și amintească faptul că dimensiunile mai mici ale eșantionului sunt asociate cu rezultate statistice mai volatile și viceversa.
Înțelegerea neglijării dimensiunii probei
Atunci când dimensiunea eșantionului este prea mică, nu se pot trage concluzii precise și de încredere. În contextul finanțelor, acest lucru poate induce în eroare investitorii în diferite moduri.
De exemplu, un investitor ar putea vedea o reclamă pentru un nou fond de investiții, lăudându-se că a generat 15% randamente anualizate de la înființare. Investitorul s-ar putea grăbi să includă că acest fond este biletul lor pentru generarea rapidă de avere. Cu toate acestea, această concluzie ar putea fi greșită în mod periculos dacă fondul nu investește de foarte mult timp. În acest caz, rezultatele s-ar putea datora unor anomalii pe termen scurt și nu au prea mult de-a face cu metodologia reală de investiții a fondului.
Neglijarea mărimii eșantionului este adesea confundată cu neglijarea ratei de bază, care este o prejudecată cognitivă separată. În timp ce neglijarea mărimii eșantionului se referă la eșecul de a lua în considerare rolul dimensiunilor eșantionului în determinarea încrederii revendicărilor statistice, neglijarea ratei de bază se referă la tendința oamenilor de a neglija cunoștințele existente despre un fenomen atunci când evaluează informații noi.
Exemplu real din lume de neglijare a dimensiunii eșantionului
Pentru a înțelege mai bine neglijarea mărimii eșantionului, luați în considerare următorul exemplu, care este extras din cercetările realizate de Amos Tversky și Daniel Kahneman:
O persoană este rugată să extragă dintr-un eșantion de cinci bile și constată că patru sunt roșii și una verde.
O persoană extrage dintr-un eșantion de 20 de bile și constată că 12 sunt roșii și opt sunt verzi.
Care eșantion oferă dovezi mai bune că bilele sunt predominant roșii?
Majoritatea oamenilor spun că primul eșantion mai mic oferă dovezi mult mai puternice, deoarece raportul dintre roșu și verde este mult mai mare decât eșantionul mai mare. Cu toate acestea, în realitate, raportul mai mare este depășit de dimensiunea eșantionului mai mică. Eșantionul de 20 oferă de fapt dovezi mult mai puternice.
Un alt exemplu din Amos Tversky și Daniel Kahneman este următorul:
Un oraș este deservit de două spitale. În spitalul mai mare, se nasc în medie 45 de copii în fiecare zi, iar în spitalul mai mic se nasc în fiecare zi aproximativ 15 copii. Deși 50% din toți bebelușii sunt băieți, procentul exact fluctuează de la o zi la alta.
Pe parcursul unui an, fiecare spital a înregistrat zilele în care mai mult de 60% dintre copii s-au întâmplat să fie băieți. Care spital a înregistrat mai multe astfel de zile?
Când a fost pusă această întrebare, 22% dintre respondenți au spus că spitalul mai mare va raporta mai multe astfel de zile, în timp ce 56% au spus că rezultatele vor fi aceleași pentru ambele spitale. De fapt, răspunsul corect este că spitalul mai mic ar înregistra mai multe astfel de zile, deoarece dimensiunea sa mai mică ar produce o variabilitate mai mare.
După cum am menționat mai devreme, rădăcina neglijării mărimii eșantionului este că oamenii nu reușesc adesea să înțeleagă că nivelurile ridicate de varianță sunt mai susceptibile să apară în eșantioane mici. În investiții, acest lucru poate fi într-adevăr foarte costisitor.