<S9> 偶然が引き起こす愚かなバイアス 少数の法則 と アンカリング効果

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1 <S9> 偶然が引き起こす愚かなバイアス 少数の法則 と アンカリング効果
■ K(14)： 10-11章: 偶然に踊ろされる自分に気づける？　 １　 統計学を無視する少数の法則 ２ 数字に引き寄せられるアンカリング効果 3 愚かなバイアス： 乱用 と 回避

2 前回までとの関係 第１部から第２部へ 第１部 ２つのシステム： K(14, 序論-9章），＜S1-8>
前回までとの関係　第１部から第２部へ 第１部 ２つのシステム： K(14, 序論-9章），＜S1-8> システム１（直感君）とシステム２（熟慮様）の機能と関係 各システムの作用に関する用語・概念・実験結果： 試験 日常会話で使用し，判断力の改善を意識 ： 目的 + 知的努力　 知っていても，使えなければ，バイアス 第2部 ヒューリスティクスとバイアス： K(10-18章), <S9-15> S9-12 & K10-17章： 直感君によるバイアスの具体例 S13 & K18章： バイアスの修正法？

3 本日の読解力Check 大数の法則，少数の法則とは？ p.201 単なる統計的事実(p.194)には，なぜ原因の究明が不要？
アナタが見たアンカリングの例は？

4 １ 統計学を無視する少数の法則 大数の法則  統計学・確率論の基礎的な極限論 ≒ 独立試行を繰り返すと，経験的確率は理論的確率に一致
１　統計学を無視する少数の法則 大数の法則　 統計学・確率論の基礎的な極限論 ≒ 独立試行を繰り返すと，経験的確率は理論的確率に一致 コイン投げの例： 表が出る回数  理論的確率1/2 ∴ 統計的推論の前提： ランダムで十分な数のサンプル If 不適切な調査法・統計処理　 アーティファクト p.197 例： 過少な標本数（サンプルサイズ） や 無作為でないサンプル 単なる統計的事実(p.194)には，直感君は無能 偶発事象(p.194)なのに，<S6>原因や因果関係を作る！

5 Q1 単なる統計的事実の例 赤と白の札が半々に入った箱からの取り出し&戻す試行の繰り返し
大数の法則：偶発事象も積み重なれば，規則的なふるまい p.195 一度に２枚ずつ取り出すとき，「赤1+白1」の発生確率は， 極端なケース（赤２）の何倍になる？ 考え方 一度に4枚ずつ取り出すとき，「赤2+白2」の発生確率は， 極端なケース（赤4）の何倍になる？ p.195 一度に4枚ずつ取り出すときの極端なケース（赤4）の発生 確率は， 7枚ずつ取り出すときの極端なケース（赤7）の何 倍になる？ p.195

6 A1 テキストの予想確率の求め方 理論的確率  リスト： 起こりうる場合に占める割合
理論的確率　 リスト： 起こりうる場合に占める割合 22 = 4通り： 赤２ or 白2 = 1/4, 赤白 = 2/4  2倍 24 = 16通り： 赤4 or 白4 = 1/16, 赤2白2 = 6/16, 赤３白１ or 白３赤１ = 4/16  ６倍 赤4 or 白4 = 1/24= 1/16, 赤7 or 白7 = 1/27 = 1/128  %表示の予想確率は，6.25%,0.78%だから，8倍 全部赤または白の予想確率は２倍の12.5%, 1.56%

7 Q2 アーティファクトの例 米国3141郡の腎臓癌の出現率調査の結果をどう説明？
出現率の低い郡の大半は，中西・西・南部の人口密度の低い 農村部で，伝統的に共和党の地盤 田舎のきれいな環境のおかげ？ p.193 出現率の高い郡の大半は，中西・西・南部の人口密度の低い 農村部で，伝統的に共和党の地盤 田舎の貧しい環境のせい？ p.194 このアーティファクトの原因は？　Q1 & 小さな標本数 p.197

8 少数の法則 と 直感君の暴走 少数の法則  大数の法則の無理解への皮肉 p.201 小さな標本数なのに，大数の法則が成立すると思い込む錯覚
Q1-2が，「単なる統計的事実」である理由 小標本による偶発事象であり，因果関係ではない 　p.194-5 少数の法則が引き起こすバイアス Q2： 因果関係のない，少数標本による偶発事象でも， 原因や因果関係を作り出す結論に飛びつく連想マシン<S6>

9 専門家でさえ小数の法則に陥る理由 知っていることを良く分かるには，知的努力が必要 p.197
直感君は信じたがり，熟慮様による疑いには注意・自制が必要 ∴ 常に「疑うより信じたい」バイアス p.203 自分が見た少ない観察例から，一貫しすぎる現実像 p.203 ≒ハロー効果の働き： 断片情報  リッチなイメージ ∴ 規則性を偶発事象とは認めない傾向 p.205 意志や因果関係による？　 進化： 原因・パターンの探索

10 Q３ 知ってる or 理解している の 自己診断 人生で遭遇する大半のことはランダムだと思う？ p.208
1 MMMWWW, 2 WWWWWW, 3 MWMMWM ホットハンドとは？　存在する？ p.207 良い学校は，平均的に小さい という報告書の問題は？ p.209

11 ２ 数字に引き寄せられるアンカリング効果 アンカリング（係留）効果 p.213 = 見積もる数値が，その前に示された特定値付近にとどまる
２　数字に引き寄せられるアンカリング効果 アンカリング（係留）効果　 p.213 = 見積もる数値が，その前に示された特定値付近にとどまる  示された特定値が錨のように見積もり値を係留させる 例： 国連に占めるアフリカ諸国の比率は？ p.212 メモする数字と平均見積もり値： 10  25%, 65  45% ∴ <S6>プライミング効果のような暗示は，日常茶飯事！ マーケティングや日常交渉でも多用・乱用  注意が必要

12 ２種類のアンカリングのメカニズム プライミングによるアンカリング効果  直感君
プライミングによるアンカリング効果　 直感君 プライム  連想記憶： 高い（低い）温度なら夏（冬）関連語 プライムを信じようが信じまいが，自動的に記憶を探索 この探索された記憶をもとに，見積もる 最初のプライムは，根拠がなくとも偶然でも，アンカーになる 慎重な調整を伴うアンカリング  熟慮様 不確実だが一定の数値範囲を想起する　 注意・自制 その一端に達すれば調整を終了　 不十分な調整

13 Q４ ２種類の効果 アンカリングのメカニズムを説明できる？ 高速道路から一般道路に下りてからのスピード p.215
それは同乗者と話がはずんでいる場合にはどう変化？ 伊藤博文が首相になったのはいつ？ p.216 それは高い認知負荷や飲酒時にはどう変化？ ,44 ガンジーが亡くなったとき，１４４歳より上でしたか，下で したか？　何歳で亡くなりましたか？ p.217, 78 1-4: 慎重な調整，　5: プライム

14 Q５ アンカリング率 A率 アンカリング率 A （％表示） の定義 と テキストへの疑問
国連のA = (45-25) ÷ (65-10) * 100 = 36% ≠ 44% p.224 世界で最も高いアメリカ杉の質問 p.221 1200ftより高い低い？　どれぐらい？ 844ft 180ftより高い低い？　どれぐらい？ 282ft 　 A = ( ) / ( ) * 100 = 55% 海鳥救済寄付　A = 31% ≒ 30% p.223

15 ３ 愚かなバイアス： 乱用 と 回避 偶然によっても引き起こされるバイアス 小数の法則に基づく誤った原因・因果関係の説明
３　愚かなバイアス： 乱用 と 回避 偶然によっても引き起こされるバイアス 小数の法則に基づく誤った原因・因果関係の説明 偶発事象にも，誤った原因や因果関係による説明を発明 アンカリングに基づくバイアスのある推定・判断 偶然のプライムによる暗示 や 偶然の環境による不十分な調整 日常的氾濫と意図的利用に対する注意の重要性 過少サンプルの統計分析やプライムは，日常茶飯事 さらに，意図的利用も多い　 熟慮様による注意・自制

16 Q６ アンカリングの利用・乱用 どのような効果？ そのためには，どんな水準に設定？ 安売り店での標準価格表示 p.223
どのような効果？　そのためには，どんな水準に設定？ 安売り店での標準価格表示 p.223 オークションでの予想落札価格 p.223 裁判官に，数字を印象づける p.224 期間限定・数量制限を伴う特売 p.225 売り手による住宅価格の提示（先手の有利性） p.225 賠償金額の上限額の設定 p.226 逆に，バイアスを回避するには，どうすればいい？

17 偶然の威力 と 自由意志 人は自由なの？ vs. 経済学や哲学の合理的経済人観  意志が，無意識のうちに偶然に支配される現実 p.228
∴ 直感君も熟慮様も，認め難い事実： 偶然の威力 自由の費用： 意志の自由を保つ熟慮様の機械費用 偶然に支配される自由 　 バイアス 偶然を利用して人を踊らせる自由  マーケティング そうした人に踊らされる自由 　 バイアス

18 偶発事象によるバイアスの回避 統計的事実や数字を見たら，熟慮様の注意をオン： 合理性 サンプルの数と無作為性  母集団との対比
サンプルの数と無作為性  母集団との対比 数字のアンカリング効果の認識  数字を無視する 熟慮様のスキルを練習して磨く： アルゴリズム性 統計学の基礎知識 but 知ってる ≠ 使える p.197 交渉術・ゲーム理論の基礎 p.225-6 先手有利，席を立つ，反対の場合，最低費用，相手の損失費 用 ミクロ経済学は役立つ？　ただし，使えること！

19 本日の要点 & 次回への準備 偶然が引き起こすバイアスに注意 統計的事実でも，原因を考える前に，サンプル数に注意
先に数字を見たら，アンカリング効果の作用に注意 その意図的な利用の場合には，熟慮様を稼働して反論 テレビ・新聞の事実報道，日常や特に高額の買い物や交渉 次回準備： K(14) 序12-13 章 <S10> 利用可能性と感情と代表性 <S2,7> ３ヒューリスティクス <S3> ベイズのルール の使い方の復習開始  <S11>

20 知っていること と 使えること p.197 １を「知っている」ことが，２を「理解している」とは限らない
1と2は同じ意味なのに，２の理解には知的努力が必要 標本サイズが大きければ，小さい場合よりも正確 標本サイズが小さいと，大きい場合より極端なケースが 生じやすい この知的努力の不足　 専門家でさえ少数の法則 知っているには大きな幅： 聞いたことがある＜ー－＞使える 理解を深めるには，実際に練習して使えることが重要 えれか