Какво е пренебрегване на размера на пробата?
Пренебрегването на размера на извадката е когнитивен пристрастност, известен с изучаване на Амос Тверски и Даниел Канеман. Това се случва, когато потребителите на статистическа информация правят неверни заключения, като не вземат предвид размера на извадката от въпросните данни.
Основната причина за пренебрегването на размера на извадката е, че хората често не разбират, че при малки проби е по-вероятно да се появят високи нива на вариация. Следователно е изключително важно да се определи дали размерът на извадката, използван за изготвяне на дадена статистика, е достатъчно голям, за да даде възможност за смислени заключения.
Да знаят кога даден размер на извадката е достатъчно голям може да бъде предизвикателство за онези, които не разбират добре статистическите методи.
Ключови заведения
- Пренебрегването на размера на извадката е когнитивен пристрастие, проучено от Амос Тверски и Даниел Канеман. Състои се от изготвяне на неверни заключения от статистическа информация, поради това, че не са взели предвид ефектите от размера на извадката. размерите на извадката са свързани с по-нестабилни статистически резултати и обратно.
Разбиране на пренебрегването на размера на извадката
Когато размерът на извадката е твърде малък, не могат да се правят точни и достоверни заключения. В контекста на финансите това може да подведе инвеститорите по различни начини.
Например, един инвеститор може да види нов инвестиционен фонд, който може да се похвали, че е генерирал 15% годишна доходност от създаването си. Инвеститорът може да бърза да включи, че този фонд е техният билет за бързото генериране на богатство. Това заключение обаче може да бъде опасно погрешно, ако фондът не инвестира много дълго. В този случай резултатите могат да се дължат на краткосрочни аномалии и да имат малко общо с действителната инвестиционна методология на фонда.
Пренебрегването на размера на извадката често се бърка с пренебрегването на базовия процент, което е отделен когнитивен пристрастие. Докато пренебрегването на размера на извадката се отнася до неотчитането на ролята на извадчивите размери за определяне на достоверността на статистическите твърдения, пренебрегването на базовия процент се отнася до тенденцията на хората да пренебрегват съществуващите знания за дадено явление при оценяване на нова информация.
Пример за реалния свят на пренебрегване на размера на пробата
За да разберете по-добре пренебрегването на размера на извадката, помислете за следния пример, който е направен от изследвания на Амос Тверски и Даниел Канеман:
Човек е помолен да черпи от проба от пет топки и установява, че четири са червени, а една - зелена.
Човек черпи от проба от 20 топки и открива, че 12 са червени, а осем са зелени.
Коя проба дава по-добри доказателства, че топките са предимно червени?
Повечето хора казват, че първата по-малка проба предоставя много по-силни доказателства, тъй като съотношението между червено и зелено е много по-голямо от по-голямата проба. В действителност обаче по-голямото съотношение се превишава от по-малкия размер на извадката. Извадката от 20 всъщност предоставя много по-силни доказателства.
Друг пример от Амос Тверски и Даниел Канеман е следният:
Градът се обслужва от две болници. В по-голямата болница всеки ден се раждат средно 45 бебета, а в по-малката болница се раждат около 15 бебета всеки ден. Въпреки че 50% от всички бебета са момчета, точният процент се колебае от ден на ден.
През една година всяка болница записва дните, в които над 60% от бебетата са момчета. Коя болница записа повече такива дни?
На въпроса 22% от анкетираните отговарят, че по-голямата болница ще отчита повече такива дни, докато 56% са отговорили, че резултатите ще са еднакви и за двете болници. Всъщност правилният отговор е, че по-малката болница би записала повече такива дни, защото по-малкият й размер би произвел по-голяма променливост.
Както отбелязахме по-рано, основата на пренебрегването на размера на извадката е, че хората често не разбират, че при малки проби е по-вероятно да се появят високи нива на вариация. При инвестирането това наистина може да бъде много скъпо.
