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Developmental and individual differences in the ratio-bias phenomenon with and without time pressure
Full text linkIl ratio bias viene definito come la tendenza sistematica a giudicare un evento dalle basse probabilità di accadimento (per esempio una probabilità di vincita pari al 10%) come più probabile se presentato sotto forma di ampia numerosità (per esempio 10 palline vincenti su 100) piuttosto che di bassa numerosità (1 pallina su 10), nonostante le probabilità di accadimento siano le stesse (Kirkpatrick & Epstein, 1992). Il comportamento decisionale negli eventi ad alta probabilità di accadimento è stato, invece, scarsamente indagato negli adulti e mai in ottica evolutiva. Le poche ricerche a disposizione evidenziano risultati scarsamente coerenti con le ipotesi di partenza.
Secondo la cognitive-experiential-self theory (CEST) negli eventi positivi ad alta probabilità di accadimento gli adulti preferiscono i rapporti di probabilità espressi sotto forma di bassa numerosità (ad esempio 9 su 10) rispetto che ad alta numerosità (ad esempio 90 su 100) in quanto i primi sono percepiti come più concreti e di facile visualizzazione. La risposta corretta, coerentemente con lo sviluppo, dipende dal livello di abilità legate al sistema analitico e al ragionamento formale. La fuzzy-trace theory (FFT), invece, predice l’opposto, ovvero che le persone preferiscono i rapporti di probabilità espressi sotto forma di alta numerosità (ad esempio 90 su 100 rispetto a 9 su 10) perché semplificano il confronto basandosi esclusivamente sulla quantità maggiore al numeratore: 90, rispetto a 9, offre maggiori possibilità. Secondo la FTT, la risposta corretta dipende dal ragionamento formale ma anche dal concomitante sviluppo dell’intuizione la quale rappresenta l’apice dello sviluppo.
Nell’Esperimento 1 abbiamo indagato se il ratio bias cambia con l’età e diventa più evidente laddove i rapporti di probabilità da confrontare sono caratterizzati da un’elevata difficoltà computazionale. La proporzione di risposte corrette dovrebbe aumentare al crescere dell’età e del livello di istruzione. Sono stati indagati 94 studenti italiani di seconda media, 58 adolescenti italiani e 30 studenti americani della Cornell University. Ciascun partecipante ha risolto un problema a carattere matematico presentato in tre diversi trial. Ogni trial era caratterizzato dal confronto tra due rapporti numerici: il primo, che era costante per ogni trial, era caratterizzato da un rapporto di probabilità espresso sotto forma di bassa numerosità, ovvero 9 su 10. Il secondo, espresso sotto forma di alta numerosità, era diverso per ogni trial: a) 85 su 95 (minore di 9 su 10); b) 90 su 100 (identico a 9 su 10); e c) 95 su 105 (maggiore di 9 su 10). I risultati evidenziano che le risposte corrette aumentano all’aumentare dell’età. Tuttavia, i ragazzi di seconda media rispondono 4.9 volte meglio degli adolescenti nel confronto tra 9 su 10 e 95 su 105. L’analisi delle risposte biased mostra che, indipendentemente dalla specificità del trial considerato, i ragazzi di seconda media hanno una moderata preferenza per il rapporto ad alta numerosità. Gli adolescenti, invece, coerentemente con la CEST, mostrano un chiaro bias verso il rapporto a bassa numerosità.
Nell’Esperimento 2 abbiamo indagato se due scenari tratti dalla vita quotidiana attivano rappresentazioni contestualizzate che spingono il bias verso direzioni differenti. I partecipanti erano 157 studenti italiani di seconda media, 131 adolescenti di seconda superiore e 69 studenti americani della Cornell University. Ciascun partecipante ha risolto i tre trial descritti nell’Esperimento 1. I risultati mostrano che in uno scenario le risposte degli adolescenti vanno fortemente nella direzione dei rapporto a bassa numerosità (9 su 10) rispetto alle risposte dei ragazzi di seconda media. Nell’altro scenario il pattern è opposto: i ragazzi di seconda media hanno una preferenza maggiore per il rapporto a bassa numerosità rispetto agli adolescenti. Circa il 75% degli studenti della Cornell University rispondono correttamente e non mostrano alcuna preferenza sistematica per uno dei due rapporti di probabilità.
Nell’Esperimento 3 abbiamo fatto rispondere i partecipanti in condizione di forte pressione temporale in modo tale da comprendere l’interazione tra processamento euristico e analitico. I partecipanti erano 92 studenti italiani di seconda media, 98 adolescenti di seconda superiore e 92 studenti americani della Cornell University. A ciascun partecipante è stato assegnato uno dei tre scenari descritti negli Esperimenti 1 e 2 nei tre trial. La proporzione di risposte corrette diminuisce in tutti i gruppi di età. Inoltre, la pressione temporale, coerentemente con la FTT, favorisce intuizioni corrette basate sui rapporti di probabilità.
Errori sistematici nel confronto tra rapporti di probabilità dipendono dalle quantità numeriche presentate; inoltre, sia l’età che il contesto influiscono sui pattern di risposta. L’abilità matematica e formale sono importanti per processare correttamente l’informazione numerica indipendentemente dal contesto. Allo stesso tempo, troppo tempo per decidere favorisce la creazione parallela di euristiche di ragionamento che, indipendentemente dalle abilità formali, conducono a decisioni errate
I cambiamenti nella verifica di ipotesi: statistiche migliori per decisioni migliori
No full textNel campo della psicologia la verifica di ipotesi e l’interpretazione dei risultati unicamente sulla base del p-value rappresentano una pratica tanto consolidata quanto diffusa. Il presente lavoro si estende lungo una duplice direttiva: 1) presentare i limiti e i fraintendimenti associati ad un uso meccanico e decontestualizzato del Null Hypothesis Significance Testing; 2) fornire delle linee guida che consentano di valutare con più efficacia, accuratezza e chiarezza la rilevanza e la replicabilità degli effetti. Questo implica da un lato la necessità di presentare i risultati in modo che illustrino gli effetti osservati con le appropriate statistiche descrittive, indispensabili per successive meta-analisi, dall’altro il controllo della potenza del test, l’uso degli intervalli di fiducia e il calcolo degli indici di dimensione dell’effetto. È tempo di spostare l’enfasi dalla significatività statistica verso l’interpretazione del significato e della rilevanza dei risultati al fine di un più rapido progresso scientifico
Quando darsi tutto il tempo per decidere favorisce distorsioni di ragionamento: lo sviluppo del ratio bias e il ruolo del contesto
No full textDifferenze individuali e intuizione nel fenomeno del ratio bias: il ruolo della pressione temporale
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La differenza che fa la differenza: dalla significatività statistica alla significatività pratica
No full textScopo del presente lavoro è quello di persuadere coloro che applicano test statistici per l’analisi dei dati che la semplice verifica dell’ipotesi nulla (o Null Hypothesis Significance Testing) non permette di trarre conclusioni relative all’effetto sperimentale. Il presente articolo affronta l’attuale dibattito concernente l’uso dei test di significatività statistica; illustra vari tipi di significatività presi in considerazione in psicologia clinica e presenta una rassegna di misure che stabiliscono l’ampiezza di un effetto. In base ai suggerimenti dell’ultima edizione del Manuale APA (2001), si raccomanda fortemente l’uso di misure della significatività pratica di un effetto. I ricercatori dovrebbero riportare sempre uno o più indici di significatività statistica e pratica e la politica editoriale (nell’ambito della psicologia clinica) dovrebbe richiedere l’inclusione di questi indici come prerequisito per la pubblicazione degli articoli
Intuition and analytic processes in probabilistic reasoning: the role of time pressure
No full textDual-process theories distinguish between human reasoning that relies on fast, intuitive processing and reasoning
via cognitively demanding, slower analytic processing. Fuzzy-trace theory, in contrast, holds that intuitive
processes are at the apex of cognitive development and emphasizes successes of intuitive reasoning. We address
the role of intuition by manipulating time pressure in a probabilistic reasoning task. This task can be correctly
solved by slow algorithmic processes, but requiring a quick response should encourage the use of fast intuitive
processes. Adolescents and undergraduates completed three problems in which they compared a smallnumbered
ratio (which was always 9-in-10) to a large-numbered ratio that varied: a) 85-in-95 (smaller than
9-in-10); b) 90-in-100 (equal to 9-in-10); and c) 95-in-105 (larger than 9-in-10). Surprisingly, time pressure
did not affect performance. Intelligence, cognitive reflection, and numeracy were correlated with performance,
but only under time pressure. Advanced reasoning processes can be fast, intuitive, and contribute to cognitive
abilities, in accordance with fuzzy-trace theory
Time pressure makes intuition evident in probability estimates: individual differences in ratio bias
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