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サンプルサイズに対する鈍感さは、サンプルサイズを考慮せずにサンプル統計量が得られる確率を人々が判断するときに生じる認知バイアスです。たとえば、ある研究では、被験者は10人、100人、1,000人の男性のサンプルで、平均身長が6フィート（183 cm）を超える確率を同じに割り当てました。言い換えれば、サンプルが小さいほどばらつきは大きくなりますが、人々はこれを予想していない可能性があります。[1]
別の例では、エイモス・トヴェルスキーとダニエル・カーネマンが被験者に尋ねた。
ある町には 2 つの病院があります。大きい方の病院では 1 日に約 45 人の赤ちゃんが生まれ、小さい方の病院では 1 日に約 15 人の赤ちゃんが生まれます。ご存知のように、赤ちゃん全体の約 50% は男の子です。ただし、正確な割合は日によって異なります。50% を超えることもあれば、それより低いこともあります。
各病院では、1 年間にわたって、生まれた赤ちゃんの 60% 以上が男の子だった日を記録しました。どの病院の方が男の子が多かったと思いますか。
- 大きな病院
- 小さな病院
- ほぼ同じ（つまり、5％以内）[1]
被験者の 56% がオプション 3 を選択し、22% がオプション 1 または 2 をそれぞれ選択しました。ただし、標本抽出理論によれば、特定の日に性比が 50% に近いと報告される可能性は、小規模な病院よりも大規模病院のほうがはるかに高いため、この質問の正解は小規模な病院になります (大数の法則を参照)。
統計学に精通した心理学者による別の研究では、サンプルサイズが相対的に無視されていることが判明した。[2]
トヴェルスキーとカーネマンは、これらの結果は代表性ヒューリスティックによって引き起こされたと説明した。代表性ヒューリスティックによれば、人々は他の考慮事項を考慮せずに、サンプルが母集団と同様の特性を持っていると直感的に判断する。関連するバイアスはクラスタリング錯覚であり、人々は小さなサンプルで縞模様や連続を過小評価する。サンプルサイズに対する鈍感さは、拡張無視のサブタイプである。[3]
この点を説明するために、ハワード・ワイナーとハリス・L・ズウェリングは、腎臓がんの発生率が最も低いのは、中西部、南部、西部の伝統的共和党支持の州にある、ほとんどが田舎で人口がまばらな郡である一方、腎臓がんの発生率が最も高いのも、中西部、南部、西部の伝統的共和党支持の州にある、ほとんどが田舎で人口がまばらな郡である郡である、と実証した。これらの事実にはさまざまな環境的および経済的理由が考えられるが、ワイナーとズウェリングは、これはサンプル数による影響であると主張している。サンプル数が少ないため、田舎の小さな郡におけるある種のがんの発生率は、はるかに人口密度の高い都市部の郡における同じ種類のがんの発生率よりも、平均から何らかの方向へ離れる可能性が高い。[4]
参考文献
- ^ ab Tversky, Amos; Daniel Kahneman (1974). 「不確実性下での判断：ヒューリスティックスとバイアス」. Science . 185 (4157): 1124–1131. Bibcode :1974Sci...185.1124T. doi :10.1126/science.185.4157.1124. PMID 17835457.
- ^トヴェルスキー、エイモス、ダニエル ・カーネマン( 1971 ) 。「少数の法則への信念」心理学速報。76 (2): 105–110。CiteSeerX 10.1.1.592.3838。doi :10.1037/h0031322。
- ^ カーネマン、ダニエル (2000)。「瞬間、過去、未来による評価」ダニエル・カーネマン、エイモス・トヴェルスキー (編) 『選択、価値、フレーム』 p. 708。
- ^ウェイナー、ハワード、ズワーリング、ハリス L. (2006)。「小規模校では生徒の成績 は向上しないという証拠」。ファイ・デルタ・カッパン 。88 ( 4 ): 300–303。doi : 10.1177 /003172170608800411。ISSN 0031-7217。JSTOR 20442243。S2CID 143497616 。