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1、如果一件事情的成功率是1%,反复尝试100次,至少成功1次的概率是多少?备选答案:10%,23%,38%,63%第四章 心理学(上):信念人们的信念和偏好是金融心理学研究的两个重要基础。第一节 经验法则 由特韦尔斯基和卡尼曼提出以下三种经验法则:一、代表性经验法则二、易得性经验法则三、定位与调整法则一、代表性经验法则1、代表性经验法则的判断标准2、代表性经验法则对判断的影响(1)对基率(基数)的不敏感(2)对样本大小的不敏感3、对复合事件概率法则的违反二、易得性经验法则1、回忆容易性与事件的鲜明性、特点的显著性2、可想象性3、关联幻觉三、定位与调整1、调整不充分2、对复合事件与分离事件估计的偏
2、差一、代表性经验法则依据经验判断的经验之一就是代表性。所谓代表性就是可供选择的各种结果同既有证据之间或者样本与全域之间的相似程度,代表性经验法则就是人们认为这种相似程度越高的结果或者样本出现的可能性也越大。因此代表性法则也称为相似性经验法则。例如,如果事件A比事件B更能代表它们所属的全域,那么人们常常认为事件A的发生概率大于事件B的发生概率。1、代表性经验法则的判断标准代表性经验法则的标准之一就是该事件或者样本在多大程度上反映了它所属的全域的显著特征。如果人们认为某一样本或者事件更明显的反映全域的显著特征,那么,人们认为这一样本或者事件更可能发生。某个城市对所有有六个儿童的家庭进行了调查。调查
3、发现,在其中的72个样本家庭中这六个男孩与女孩的出生次序为GBGBBG(G代表女孩,B代表男孩)。那么,在该城市中,在其他有六个儿童的家庭中,六个儿童的出生次序为BGBBBB的家庭有多少?参与实验(1972b)的92人中,有75人认为BGBBBB发生的可能性要比GBGBBG发生的可能性小。在所有92人中,估计出生次序为BGBBBB的家庭数目为30的人最多,而这一数目远远小于72。在这一例子中,由于整个社会这个全域中男孩与女孩的数量大致相等,因此人们错误地认为即使在具体的一个家庭中,男孩与女孩的数量也应该大致一样。GBGBBG这一序列更符合全域的特征,因此被认为更可能发生。代表性法则的标准之二就
4、是该事件或者样本同它所属的全域在本质特征上的相似程度。卡尼曼与特维尔斯基(1973)实验如下:要求69人的第一组实验对象就下述问题进行估计:“考虑以下美国所有大学研究生院中的一年级研究生,然后请尽量准确地估计这些大学一年级研究生分布在下面九个专业的比例”见表4-1之后他们向由65名学生组成的第二组实验对象提供了关于一名叫汤姆的人的性格分析:“虽然汤姆缺乏真正的创造性,但他很聪明。他很注意秩序与清晰性;他也特别爱整洁,对他来说,所有的东西都应该在它们各自合适的地方。他的文字表达比较枯燥、机械化,但他偶尔会使用一些俏皮话与像科幻小说中一样富有想象力的文字让他的文章增色。他努力地让自己胜任工作;他似
5、乎缺乏对于他人的同情与感受,不喜欢同别人交往。他以自我为中心,担忧强烈的道德感”要求65名学生估计“在多大程度上,汤姆同九个专业中的一般学生相似”显然,依据上述特征描述,人们觉得汤姆最像电脑专业的学生,最不像社会科学与社会工作专业的学生。最后,他们向114个来自美国主要大学的心理学专业研究生提供了如下信息,并要求回答回答如下问题:“前述对于汤姆的性格测定是他在高中时由心理学家根据预测性测试进行的。汤姆现在在研究生院读书。请根据汤姆现在在九个专业中就读的可能性对九个专业排位”试验结果显示:表4-1第四列与第三列之间的相关性高达0.97,而第四列与第一列的相关性为-0.65。显然,人们对于可能性的
6、判断本质上是同他们对于相似性的判断重叠的,而不是同第一列对基率的估计重叠。因此,卡尼曼与特维尔斯基认为,人们是依据相似性进行预测和判断的。2、代表性经验法则对判断的影响(1)对基率(基数)的不敏感。在不确定环境下进行判断,会对事件发生概率产生重大影响的一个因素就是事件的事前概率,也就是基率。代表性经验法则导致基率谬误。基率谬误现象就是在估计事件的发生概率时,人们常常忽视事件的基率比例,过度重视某一或着某些具体信息,而不是将基率比例与具体的信息结合起来。米尔与罗森1954年注意到忽视基率这一现象。卡尼曼和特维尔斯基(1972)提出了典型的例证 在一个城市中,有两个出租车公司,一个公司的出租车都是
7、蓝色,另一个公司的出租车都是绿色的;在该城市所有的出租车中,85%的出租车是蓝色的,剩下的15%是绿色的。有一天晚上,一辆出租车撞伤行人后,逃离了现场。一个证人后来指证肇事出租车是绿色的。法庭对该证人在晚上辨认出租车颜色的能力进行了验证,其结果是在80%的情况下,该证人能够正确辨认车辆的颜色;但在剩下的20%的场合下,他会将蓝色与绿色混淆。问题是:肇事出租车是绿色的概率是多少?实验结果实验发现,大部分人的最初反应是,他们有80%的把握相信该证人的指证,该证人的指证是可信的。马亚.席勒尔(1980)就这一问题对52人进行的实验的结果是36%的人完全将自己对该概率的估计建立在该证人的指证的可信度上
8、在所有52名实验对象中,将该概率估计为80%的人数最多,只由约10%的实验对象对该概率的估计大体接近依据贝叶斯定理而得出的概率。贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理,它可以表述为:若B1,B2,B3构成一个完备的事件组,且它们都具有正概率,则对任一概率不为零的事件A,有:(i=1,2,n)贝叶斯定理用于概率分析是在已知相关项目B的资料,而缺乏论证项目A的直接资料时,通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。如果我们用数学语言描绘,即当已知事件Bi的概率P(Bi)和事件Bi已发生条件下事件A的概率P(ABi),则可运用贝叶斯定理计算出在事件A发生条件下事件Bi的概
9、率P(BiA)。按贝叶斯定理进行决策的基本步骤是:列出在已知项目B条件下项目A的发生概率,即将P(AB)转换为 P(BA)。在这一问题中,肇事出租车是绿色的概率实际上只有41%贝叶斯定理计算方法如下:假定P(A)=绿色车辆的比例=15%;B=证人指证肇事车辆是绿色的;P(非A)=蓝色车辆的比例=85%;因此P(A/B)=证人指证肇事车辆是绿色后,肇事车辆确实是绿色的概率;P(B/A)=肇事车辆是绿色时,证人指证的实际准确率80%;P(B/非A)=肇事车辆不是绿色时,证人指证的实际准确率=20%P(A/B)=P(A).P(B/A)/P(A).P(B/A)+P(非A).P(B/非A)=15%.80
10、/15%.80%+85%.20%=0.12/(0.12+0.17)=0.41课堂练习题参加常规检查的40岁的妇女患乳腺癌的概率是1%。如果一个妇女有乳腺癌,则她有80%的概率将接受早期胸部肿瘤X射线检查。如果一个妇女没有患乳腺癌,也有9.6%的概率将接受早期胸部肿瘤X射线测定法检查。在这一年龄群的常规检查中某妇女接受了早期胸部肿瘤X射线测定法检查。问她实际患乳腺癌的概率是多大?答案设B乳腺癌,非B非乳腺癌,A早期胸部肿瘤X射线检查(以下简称“X射线检查”),已知P(B)=1%,P(非 B)=99%,P(A/B)=80%,P(A/非B)=9.6%,求P(B/A)。根据贝叶斯定理,P(H1/A)
11、1%)(80%)/(1%)(80%)+(99%)(9.6%)=0.078有研究支持其结论,如Eddy用前述乳腺癌问题让内科医生判断,结果95%的人判断介于70%80%,远高于7.8%。Casscells等人的研究结果表明,即使哈佛医学院的工作人员对解决如乳腺癌和与之相类似的问题都出现同样的偏差。(2)对样本大小的不敏感 特维尔斯基和卡尼曼的实验(1974)某城市有两个医院,大医院中每天有大约45个婴儿出生,小医院每天有15个婴儿出生。在所有婴儿中,大约50%是男孩。但是,男婴与女婴的具体比例每天都不一样,男婴的比例有时候高一些,有时候低一些。某一年中,这两个医院各自记录了他们医院中当天出生
12、的婴儿中60%是男婴的天数。哪一个医院这样的天数会更多?实验结果实验结果表明,21人认为小医院多,21人认为大医院多,53人认为两个医院会一样多。概率理论告诉我们,小医院中这样的天数会多于大医院这样的天数,这是因为样本越大(大医院),那么它就越接近50%这一平均值,而小医院的样本小,则偏离50%这一均值的可能性会更大。(3)对复合事件概率法则的违反在概率学中,一个最简单、最基本的法则就是复合事件概率法则,即两个事件A与B的同时发生的概率P(A&B)不可能超过事件A或者事件B单独发生的概率,P(A)与P(B)。换句话说,就是P(A&B)P(A),或者P(A&B)P(B)都不能成立。卡尼曼等虚构了
13、一个女性琳达琳达,31岁,单身,坦率且很聪明。她在大学主修哲学。在学生时代,他特别关心歧视与社会公正问题,而且参与了反核抗议。1、琳达是小学教师;2、琳达在书店工作,她参加了瑜伽班;3、琳达是女权运动的活跃分子;(F)4、琳达是关心精神病人的社会工作者;5、琳达是女选民联盟的成员;6、琳达是银行出纳;)(T)7、琳达是保险销售人员;8、琳达是银行出纳并且是女权运动的活跃分子。(T&F)特维尔斯基和卡尼曼(1983)虚构了一位女性人物琳达。然后将一段简短的关于琳达的性格描述让参与实验的学生阅读,在每段性格描述下分别有8项关于琳达的职业等方面的论断。要求参与实验的学生将这些论断按它们符合琳达性格的
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