Zanemarivanje osnovne stope

Base rate fallacy (eng)

Zanemarivanje osnovne stope je logička greška koja nastaje kada se prilikom analize generalne verovatnoće i neke specifične verovatnoće,  zanemaruje generalna verovatnoća i fokus u prebacuje na specifičnu verovatnoću.

Ova greška nastaje kada se veći značaj pridaje specifičnim informacijama nego što bi trebalo, a ponekad se osnovne, generalne informacije čak u potpunosti ignorišu. Većina događaja imaju generalnu verovatnoću, ili osnovnu stopu – od muževa koji varaju pa do pasa koji imaju neku bolest – moguće je izračunati generalnu verovatnoću ovih događaja. Ali, kada je u pitanju moj pas, postoji određena pristrasnost koja me navodi da zanemarim generalnu verovatnoću i fokusiram se samo na specifične podatke o tom mom psu.

Primer:

Jovan je muškarac koji nosi gotsku odeći, ima dugačku crnu kosu i sluša death metal. Kolika je verovatnoća da je on hrišćanin a kolika da je satanista?

Ljudi će uvek drastično umanjiti verovatnoću da je Jovan hrišćanin, a isto tako drastično povećati verovatnoću da je satanista. Ovo se događa zato što se zanemaruje verovatnoća da je hrišćanin (kojih ima oko 2 milijarde), koja je drastično veća od verovatnoće da je satanista (kojih ima samo par hiljada). Dakle, čak i ako Jovanov izbor odeće ukazuje na skok reda veličine verovatnoće da je satanista, i dalje je verovatnoća da je hrišćanin značajno veća.

Primer:

Policija ima alkotest aparate koji u 5% slučajeva treznih ljudi pokazuju pogrešno da su pijani. Sa druge strane su 100% tačni kada je u pitanju zaista pijana osoba. Dodatno znamo da je 1 na svakih 1000 vozača u pijanom stanju. Pretpostavimo, onda, da policija nasumično zaustavi jednog vozača i alkotest pokaže da je u pijanom stanju. Kolika je verovatnoća da je on/ona zaista u pijanom stanju?

Mnogi će reći da je verovatnoća velika, možda će čak i dati broj od 95%. Međutim, tačan odgovor je 2% šanse da je zaustavljena osoba zaista u pijanom stanju.

Rešenje je prosto. Zamislimo da su policajci testirali 1000 vozača. 1 je sigurno pijan i za njega je rezultat 100% tačan. Ostalih 999 su trezni a 5% njih je dobilo pogrešan rezultat da jesu u pijanom stanju. To je 49.95 ljudi, zaokružimo na 49. Dakle, od 50 ljudi koji su dobili rezultat da su pijani, samo 1 od njih zaista i jeste pijan. Dakle, samo 2%.

Zanimljivo je da ako se problem samo malo drugačije prezentuje, ljudi tada imaju tendenciju da daju odgovor koji je mnogo bliži tačnom odgovoru:

Policija ima alkotest aparate koji nikada ne greši kada se testira zaista pijana osoba. Za 50 od 999 treznih osoba, alkotest aparati pogrešno kažu da su pijani. Pretpostavimo, onda, da policija nasumično zaustavi jednog vozača i alkotest pokaže da je u pijanom stanju. Kolika je verovatnoća da je on/ona zaista u pijanom stanju?

Takođe je primećeno da grafički prikaz informacija takođe pomaže ljudima da daju ispravan odgovor.