噪声丹尼尔卡尼曼mobi(噪声 人类判断的缺陷 mobi)

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问题才引起了人们的广泛关注。梅尔回顾研究结果《如学业成就和精神病预后效果性判断的优劣。他得出了一个强有力的结论优于人类的判断。梅尔有发现，临床医生和了20项研究，并根据一系列)分析了诊断性判断和机械论:简单的机械性规则普壳其他专业人员在整合信息的能力上表现极兰，虽然他们目认为在这方四|具有优势。为了更好地理解上述发现为何如此令人惊讶，以及它与噪声的天系，我们需要明白简单的机械性预测模型最关键的特征是:它的预测规则适用于所特定的权为，这种严格的约束会使模型比不上人类子里，也许你会认为黄妮卡的应聘动机和优势，能弥补她在其他方面的不足;也许其他长处，她在这两方面的劣势没什么大自主地设想她们两人不同的成功途径。赁测，你针对两人的情况，对不同的预测因单模型不存在这样的问题。是如何工作的。机械性预测有情况。每个预测因素都有，这个权重不会因个案的不同而发生变化。你可能会认的判断，比如，在上文的例职业技能相结合是一项重要你还认为，考虑到娜塔莉的不了。也就是说，你会个由音这些看似合理的诊断性素赋子了不同的权重，而简简单模型的另一个限制是，预测因妓每增加1个单位，总是会产生全，个人和

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仙人，即如果增加2个单位，导倍，而诊断性直觉经常与这一原则相悖。满人0，如果你对此印象深刻，认为此力的预测权，那么你所做的就是简单模么所产生的效果是前者的2例如，娜塔莉的沟通能力是分数值得你提高对其沟通能型所不能做到的。在加权平均公式中，得分10和9之间的兰异与得分7和6之间的兰异是相同的，但诊断性判断往往不遵循这一原则，相反，和觉，种情况下可能无天要。因此，我们认为没有哪个简葛妮卡和娜塔莉所做出的判断。它反映了一种普遍性的直紧要，在另一种情况下却可单模型可以完整地描述你对本文使用的例子就是梅尔模式的一个典型案例。正如我们所指出的那样，诊断性预测与工作绩效之间的相关系数仅为0.15〈PC=55%)，而机械性预测获得的相关系数为0.3(PC=60%)。再回忆一下你在莫妮卡和娜塔莉的例子中对她们的优点所持有的信心。梅尔的结果强烈表明，你对自己判断品质的满意感只是一种错觉，即“效度错觉”(illusionofvalidity)。人们做出预测性判断时总会出现效度错觉，因为我们无法区分预测性任务的两个不同阶段:对当前证据的评估阶段和对实际结果的预|如宁要评估两名候选人哪个看

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起来更好，你通常会充满信，但是这跟猜测哪名候选人实际上更好完全是两码事。比如，你可以向有成竹地说“因塔莉看起来是比莫如卡更优秀的候选人，但是，如果要断言娜塔莉将成为一位比黄妮卡更成功的经理，则要冒很大的风险，原因很明显:评估两名候选人所需要的大部分信息你都是知道的，但要想预训未来，惑存在很大的不确定性。然而，我们的思维对上述差别的感受是模糊不清的，事实上，几乎每个人都对二者的兰别感到困惑。但是，如果你做出预测时表现出的上自信与你进行案例评估时一样，那么你就产生了效度错党。即使是临床医生也无法避免效度错觉。梅尔的研究发现，最简单的公式，只要持续应用，竟然可以胜过医学专家的临床判断。你肯定能想象到临床心理学家对此做何反应，他们会感到震惊、怀疑，甚至会员视这种对神奇的临床直沉假装进行的肤浅研究。这种反应很容易解，梅尔的有发现与人类判断的主观经验相歼盾，大多数人都更相信自己的经验而非学者的主张。梅尔本人对自己的发现也持模棱两可的态度，因为一提到他的名字，我们就会想起“统计优于诊断性判断”这一论断，我们可能把他想象成人类洞察忆的无馆批并者，0但事实并非如此。梭员，还语临磋

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