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    貝葉斯推理研究綜述

    2016-03-28 18:39:10胡堅強(qiáng)
    2016年5期
    關(guān)鍵詞:謬誤保守主義后驗

    胡堅強(qiáng)

    摘要:人們生活和工作中遇到的推理和決策問題很多是貝葉斯推理問題,然而,心理學(xué)家發(fā)現(xiàn)人們推理并不遵循貝葉斯法則。此后心理學(xué)家進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)人們不遵循貝葉斯定理主要是由于采用了四種非貝葉斯策略:保守主義;基礎(chǔ)率忽略;倒轉(zhuǎn)的謬誤;聯(lián)合事件的錯誤。影響貝葉斯推理的因素主要有:問題表征,問題情境,呈現(xiàn)方式和推理者自身的因素。

    關(guān)鍵詞:貝葉斯推理;基礎(chǔ)率忽略

    一、什么是貝葉斯推理?

    和古典概率關(guān)注于給定總體中出現(xiàn)某種樣本的概率不同的是,Thomas.Bayes關(guān)注于從個別總體中出現(xiàn)抽取出給定的樣本的概率,也即后驗概率.貝葉斯進(jìn)而提出:若H1,H2……Hn構(gòu)成一個完備事件,已知它們的概率為P(Hi),若觀察到D與H1,H2……Hn伴隨出現(xiàn),且已知條件概率P(D/Hi),則:

    這就是貝葉斯定理。

    心理學(xué)中關(guān)于貝葉斯推理的問題,通常是二元貝葉斯問題,如Eddy(1982)的“乳癌問題”:

    在一給定年齡段的婦女中有1%的婦女患有乳腺癌。如果一個婦女患有乳腺癌,則她的胸透片有80%的概率呈陽性。如果一個婦女沒有患乳腺癌,她的胸透片也有9.6%的概率呈陽性。那么一個該年齡段的婦女胸透片呈陽性,那她患乳腺癌的概率是多少?

    在這一問題中,假設(shè)(H)為患乳腺癌,數(shù)據(jù)(D)為陽性。根據(jù)貝葉斯公式:

    其中:P(H/D)稱為后驗概率;P(D/H)稱為擊中率;條件概率;P(H)稱為基礎(chǔ)率;

    稱為誤報率。

    二、人是否遵循貝葉斯法則?

    貝葉斯推理要求人們按照貝葉斯公式來收集信息并計算后驗概率,那么,人類的思維方式是否遵循貝葉斯法則?Kahneman和Tversky(1972)認(rèn)為,人類的思維完全不遵循貝葉斯法則。然而,Gigerenzer和Hoffrage(1995)則認(rèn)為上述觀點(diǎn)沒有考慮認(rèn)知運(yùn)算和信息格式之間的匹配關(guān)系,當(dāng)采用自然頻率格式時,被試的成績顯著好于概率格式。但是仍然只有16%的被試符合貝葉斯法則。后期的研究中,研究者大都關(guān)注被試為何不遵循貝葉斯定理,貝葉斯定理的影響因素以及如何提高貝葉斯問題的解決??偟膩碚f,人們不遵循貝葉斯定理主要是由于采用了以下四種非貝葉斯策略:(1)保守主義(;conservatism)(2)基礎(chǔ)率忽略(;(base-rate neglect)3)倒轉(zhuǎn)的謬誤(inverse fallacy);(4)聯(lián)合事件的錯誤(joint occurrence error)。

    (一)保守主義

    人們在貝葉斯推理中表現(xiàn)出來的一個錯誤是只關(guān)注先驗概率而沒有考慮新的證據(jù)從而使答案更接近先驗概率,Edwards(1968)把這種錯誤稱為保守主義。實驗中,一些被試在詢問后驗概率時報告了基礎(chǔ)率,但沒有考慮新的證據(jù),從而表現(xiàn)出保守主義(Gigerenzer&hoffman,1995).

    (二)基礎(chǔ)率忽略

    和保守主義相反的是,當(dāng)被試只考慮新的證據(jù)而忽略基礎(chǔ)率時,就稱為基礎(chǔ)率忽略(Kahneman&Tversky,1973)。實驗中給被試呈現(xiàn)一段簡短的描述性文字,告訴一半被試這是從30個描述工程師和70個描述律師中隨機(jī)抽取的。而另一半被試告知的正相反,結(jié)果告知30個工程師的一組平均值為50%,而告知70個工程師的一組平均值為55%(Kahneman&Tversky,1973)。Kahneman和Tversky用代表性啟發(fā)來解釋這種基礎(chǔ)率忽略現(xiàn)象。

    (三)倒轉(zhuǎn)的謬誤;

    倒轉(zhuǎn)的謬誤(Villejoubert&Mandel,2002)是在貝葉斯推理中犯的另一種錯誤,是指推理時把條件概率當(dāng)作了后驗概率。Villejoubert和Mandel(2002)的實驗中,51%的被試在24道貝葉斯推理題目中有20道表現(xiàn)出倒轉(zhuǎn)的謬誤。Villejoubert和Mandel(2002)同時指出倒轉(zhuǎn)的謬誤和基礎(chǔ)率忽略是兩種不同的錯誤,倒轉(zhuǎn)的謬誤不僅忽略了基礎(chǔ)率也忽略了誤報率。

    (四)聯(lián)合事件的錯誤

    當(dāng)人們忽略誤報率時,就發(fā)生了聯(lián)合發(fā)生的錯誤,被試表現(xiàn)為用基礎(chǔ)率乘以條件概率計算后驗概率,實驗中發(fā)現(xiàn)有14.6%的成人犯這種錯誤(Gigerenzer&Hoffrage,1995).Zhu和Gigerenzer(2006)卻發(fā)現(xiàn)兒童不會犯這種錯誤。

    三、貝葉斯推理的影響因素

    (一)信息表征

    信息表征指的是貝葉斯推理問題中數(shù)據(jù)的格式,包括任務(wù)中采用的數(shù)據(jù)格式和被試回答時采用的數(shù)據(jù)格式。已有研究者采用概率,頻率,頻率詞等數(shù)據(jù)格式進(jìn)行了研究。Gigerenzer和Hoffrge(1995)認(rèn)為我們大腦的認(rèn)知結(jié)構(gòu)是為接受自然取樣的頻率信息而設(shè)計的,由于進(jìn)化的原因人類推理時并不會使用概率,概率格式只是在概率理論發(fā)現(xiàn)以后才開始使用的,甚至貝葉斯本人也不使用標(biāo)準(zhǔn)的概率格式。Gigerenzer和Hoffrge(1995)對兩種信息表征(概率格式表征和自然頻率表征)進(jìn)行了對比研究,結(jié)果表明被試對問題呈現(xiàn)中的自然頻率格式比概率格式更遵循貝葉斯定理。楊莉(2007)采用三種數(shù)據(jù)格式(百分比,自然頻率,概率詞)進(jìn)行研究,結(jié)果表明自然頻率更適合被試正確完成貝葉斯問題,但存在學(xué)科背景差異,說明其優(yōu)越性并不是進(jìn)化的結(jié)果。

    (二)呈現(xiàn)方式

    Gigerenzer,Hell和Blank(1988)首先用實驗證明了呈現(xiàn)方式可能促進(jìn)基礎(chǔ)率信息的使用。實驗采用了Kahneman和Tversky(1973)的“律師-工程師問題”,其中一半被試可以直接觀察隨機(jī)樣本中對應(yīng)的律師/工程師的人格,另一半被試則口頭告知隨機(jī)樣本中對應(yīng)的律師/工程師的人格描述,結(jié)果表明:直接觀察組成績顯著好于口頭告知組。Koehler(1996)認(rèn)為直接體驗可以促進(jìn)貝葉斯推理是因為個人經(jīng)歷的時間往往更生動,顯著,從而導(dǎo)致更強(qiáng)的記憶表征。Spellman(1996)則認(rèn)為可能是由于內(nèi)隱學(xué)習(xí)系統(tǒng)的參與。

    (三)問題情境

    問題類型以及問題是如何描述的都會對被試的表現(xiàn)產(chǎn)生影響。例如,如果問題表述為心理學(xué)的臨床的任務(wù)而非統(tǒng)計學(xué)的,被試更可能忽略基礎(chǔ)率而只關(guān)注個別的數(shù)據(jù)(Koehler,1996).史滋福(2007)編制了三種數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)相同但問題情境不同的貝葉斯推理問題:“研發(fā)部問題”,“機(jī)關(guān)辦公室問題”和“磨具車間問題”進(jìn)行實驗,結(jié)果表明問題情境的主效應(yīng)顯著。

    (四)個體差異

    除了問題表征,問題情境,和呈現(xiàn)方式等因素外,推理者自身的因素毫無疑問也會影響人們貝葉斯推理的成績。張向陽等(2006),選取具有概率知識的大學(xué)生(專家)和沒有概率知識的大學(xué)生(新手)進(jìn)行貝葉斯推理的對比研究,探討知識圖式對貝葉斯推理的影響,結(jié)果表明專家比新手概率估計準(zhǔn)確性更高,反應(yīng)時更長,說明知識圖式影響概率估計。楊莉(2007)將被試分為學(xué)過概率統(tǒng)計的數(shù)學(xué)系學(xué)生(專家組),中文系學(xué)生(文科組),物理系學(xué)生(理科組)三組進(jìn)行比較,結(jié)果表明學(xué)科背景在貝葉斯推理題中的正確率差異顯著。

    參考文獻(xiàn):

    [1]史滋福.貝葉斯推理問題解決中的認(rèn)知偏向研究.西南大學(xué),博士畢業(yè)論文,2007。

    [2]楊莉.兩種概率表征的貝葉斯推理的加工過程—對認(rèn)知雙重加工模型的深入分析.江西師范大學(xué).2007。

    [3]張向陽,劉鳴,張積家.知識圖式對貝葉斯推理的影響.心理學(xué)探新,2006。

    [4]Eddy,D.M.Probabilistic reasoning in clinical medical:Problems and opportunities.In D.Kahneman,P.Slovic,&A.Tversky(Eds.),Judgment under uncertainty:Heuristics and biases.New York:Cambridge University Press.1982:249-267.

    [5]Edwards,W.Conservatism in human information processing.In B.Kleinnmutz(Ed.),F(xiàn)ormal Representation of Human Judgment.New York:Wiley.1968:17-52.

    [6]Gigerenzer,G,Hall,W,&Blank,H.Presentation and content:The use of base rates as a continuous variable.Journal of Experimental Psychology:Human Perception and Performance,1988,14:513-525.

    [7]Gigerenzer,G,&Hoffrage,H.How to improve Bayesian reasoning without instruction:Frequency formats.Psychological Review.1995,102:684-704.

    [8]Kahneman,D,&Tversky,A.Subjective probability:A judgment of representativeness.Cognitive Psychology,1972,3:430-454.

    [9]Kahneman,D,&Tversky,A.On the psychology of prediction.Psychological Review,1973,80:237-251.

    [10]Koehler,J.J.The base rate fallacy reconsidered:Descriptive,normative,and methodological challenges.Behavioral and Brain Sciences.1996,19:1-53

    [11]Spellman,B.A.The implicit use of base rates in experiential and ecologically valid tasks.Behavioral and Brain Sciences.1996,19:38.

    [12]Villejoubert,G,&Mandel,D.R.The inverse fallacy:An account of deviations from Bayess theorem and additivity principle.Memory and Congnition.2002,30:171-178.

    [13]Zhu,L.&Gigerenzer,G.Children can solve Bayesian problems:The role of representation in mental Computation.Cognition.2006,93:287-308.

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