心理学与管理:决策中的代表性偏差



代表性经验判断指人们凭经验已经掌握了一些事物的“代表性特征”,当人们要判断某一事物是否出现时,只需要看这一事物的“代表性特征”是否出现。这样,以两类事件是否具有相似性或代表性特征为依据,通过事件A的相关数据与信息评估事件B。

在做出决策的时候,我们往往会搜索同类事件出现的结果,并以此作为推理的主要依据。一般情况下,这是一个有用的分析方法。但是在寻找规律或结果的概率分布的过程中,当代表性使得你忽视其他类型的相关信息时,它就会让你误入歧途,从而得到错误的信息,并导致决策的错误。这就是决策中的代表性偏差。

举一个例子,现在给你一份关于一个成功的企业家的材料:这位企业家个子不高,显得有些清瘦,眼睛不大但目光犀利,他的成功来自于他顽强的意志和不服输的竞争动力,但是,自负的神气好像让他有些孤独。他有一个锻炼身体的习惯,每周会花不少时间从事他喜欢的运动,请你猜测一下,这位企业家喜欢的这项运动是什么呢?选项有六个:

(1)快步走路;

(2)一项球类运动;

(3)乒乓球;

(4)一项田径运动

(5)网球。

按照一般的推理思路,你可能会选择网球或乒乓球,因为它们看起来具有企业家可能喜欢的运动的所有特征,但这却是一个不明智的选择。因为,无论是乒乓球还是网球,他们都包含在“球类运动”这个更大的代表性范畴之中。

 心理学与管理:决策中的代表性偏差

代表性偏差的主要表现是在搜集信息时忽略样本的大小。统计学原理告诉我们,在分析事件特征或规律时,统计样本的大小具有重要而关键的意义。统计分析过程中,样本的数量愈接近真实的数量,统计的结果也就愈可信。也就是说,样本越大,其真实性越大;样本越小,其真实性越小。

我们分析事件的代表性,目的是对同类事件以往所出现的各种结果进行统计分析,得到结果的概率分布,从而找出发生概率最大的结果即最可能发生的结果,为我们的决策服务。所以,在决策分析时,必须考察所有的同类事件样本,或者考察尽量多的同类事件样本。

比如,企业在做产品知名度、满意度或新产品上市前的消费者偏好之类的市场抽样调查时,有的企业采取拦截访问的抽样方法,这种方法简便易行,但是无论怎样控制样本和访问的质量,这样收集的数据都不会对总体有很好的代表性。而采用随机抽样进行入户访问,则是较好进行总体推断的抽样调查方法。因为,拦截访问受到抽样地点选择的影响,受访者的样本群体结构与实际的总体群体结构并不会完全一致,因此通过拦截样本来推断总体的情况就会出现代表性偏差。而且,如果我们趋向于在很少的数据基础上很快地得出结论,那势必动摇决策科学性的根基。

  

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