【噪声控制的书】平噪声进行可靠的估计。另外,虽然每个参与者都对每个案例进行了判断,但只进行了一次,因此无法判断残差是变化的还是稳定的。我

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本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》,扫上面码免费领电子书

平噪声进行可靠的估计。另外,虽然每个参与者都对每个案例进行了
判断,但只进行了一次,因此无法判断残差是变化的还是稳定的。我
们将残差称为模式误差。依据统计分析的保守性原则,残差通常被视
为随机误差。换名话说,模式噪声被完全默认为情境噪声。

很长一段时间以来,这种将模式唆声解释为随机误差的传统做法
限制了我们的思维。专注水平噪声,比如严厉和宽容的判断者之间、
乐观和悲观的预测者之间的稳定性差异,似乎是自然而然的事。但
是,有证据表明,那些无关的、变化的环境也会影响判断,从而产生
情境噪声,这引起了我们的研究兴趣。

这些证据让我们逐渐认识到,人们做出的判断之所以充满喉声,
很大程度上既不是因为个体的普遍性偏差,也并非变化的或随机的因
素所致, 特定个体对多重特征持续出现的个体化反应,决定了他们对
具体案例的反应。我们最终得出结论,我们应该按弃“模式噪声是随
机变化的”这一观点。

虽然我们很想谨慎一点,尽量避免根据有限的案例做出过度概括
的陈述,但是整合所做的研究后,我们发现,稳定的模式噪声实际上
比系统噪声的其他成分更为重要。我们很少在同一研究中全面地探究
误差的各个组成部分,因此需要进行精确的分析才能得出这样一个暂
时性的结论。简而言之,以下就是我们己知和未知的内容。

放人罗和人 稳定的模式噪声几乎是水平噪声的4倍

首先,我们对水平噪声和模式噪声的相对权重进行了几种估算 。
总体而言,模式唆声似乎比水平品声对系统嗓声的影响更大。例如,
在第2章提到的保险公司的例子中,不同核保人在平均保费上的差异仅
占总体系统噪声的20%%,剩余的80%都是模式噪声。在第6章提到的美国联邦法官的例子中,水平噪声〈平均严厉程度的差异) 在总体系统吧
声中的占比略低于一半,而模式喉声则占一半以上。在惩罚性损害赔
偿的实验中,系统噪声的总量在不同量表 (惩罚倾向、愤怒程度或赔
偿金额) 上差别较大,但模式只声的占比却基本恒定:三种量表下,
模式噪声分别约占总体系统噪声的63%、62%和61%。在第五部分,我们
将介绍其他一些研究,特别是有关人事决策的研究,其研究的结果都
与这一暂时性的结论一致 。

在这些研究中,水平噪声通常不是系统噪声的最主要成分。这一
事实已经传递了一则非常重要的信息,因为水平噪声是唯一一种《有
时) 无须组织进行噪声审查就可以监测到的噪声。当案例或多或少地
被随机分配给各个专业人员时,他们的决策的平均差异就是水平噪
声。例如,针对专利局的研究发现,审查员授予专利的平均倾向性存
在很大差异,进而影响了有关这些专利的诉讼发生率。同样,儿童保
护部门的官员决定将儿童送到寄养家庭或寄养机构的癸向性也不同,
这会对儿童的命运产生长期影响。这些观测都仅仅基于水平噪声的评
估。这些研究揭示的噪声问题令人震惊,但是,如果模式噪声多于水
平噪声,那么它所反映的噪声问题的严重性至多只是实际情况的一
半。这一暂时性结论也有例外。法官在关于是否提供话护的裁岂中出
现的令人震惊的巨大变异,几乎可以肯定更多地源自水平噪声,而非
模式噪声,但我们怀疑其中的模式噪声也很多。

下一步,我们通过对模式噪声的两种成分进行分解来对其进行分
析。我们有充分的理由认为,模式噪声的主要成分是稳定的模式噪声
而非情境噪声。对美国联邦法官在量刑中存在的噪声进行审查,展示
了我们的推理过程。我们首先假设了一种极端情况,即所有的模式噪
声完全是随机变化的。在这一假设前提下,法官们的量刑会随着时间
的推移变得十分不稳定和不一致, 乃至达到这无道理 的程度。因
此,我们不得不做出这样的推测: 3
量型的平均差异达到2. 8年左右。 法守之问在平均量天上的差史忆经

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