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Prospect Theory
Repräsentativitätsheuristiken
Repräsentativitätsheuristiken
- Wahrscheinlichkeitsaussagen werden häufig anhand von Repräsentativitätsheuristiken generiert.
- Dabei betrachten sie Merkmale eines zu klassifizierenden Gegenstandes und schätzen ab, für welchen Bereich dieser typisch ist. Beispiel: Tom ist ein junger Mann der gerne Anzüge trägt, der sich ausgezeichnet in Geldangelegenheiten auskennt, in seiner Freizeit gerne Kontakte pflegt und sich selbst als eher konventionell beschreibt. Wenn wir Sie nun fragen, welchen Beruf Tom hat, den eines Bankangestellten oder den eines Handwerkers, so werden die meisten von ihnen sagen, dass er doch wahrscheinlich eher ein Bankangestellter sein wird. Tom ist einfach repräsentativ für den Stereotyp vom Bankangestellten. Doch ist es auch wirklich wahrscheinlich, dass Tom tatsächlich ein Bankangestellter ist? Um eine korrektere Aussage treffen zu können, müssten doch das Grundgesamt der Bevölkerung mit einbezogen werden, aus dem die Stichprobe Tom gezogen wurde. Würde dies in das Ent-scheidungskalkül miteinbezogen, müsste bei der Zuordnung der Berufe mitbedacht werden, dass es in Deutschland wesentlich mehr Handwerker als Bankangestellte gibt. Unter diesem Gesichtspunkt wird nun die Wahr-scheinlichkeit wesentlich geringer, dass Tom tatsächlich ein Bankange-stellter ist, als es zunächst nur aufgrund seiner Repräsentativität erschien. Vielmehr wird es sogar unter Einbeziehung des Grundgesamts nun umso wahrscheinlicher, dass Tom tatsächlich ein Handwerker ist. Beispiel 2: Die selbe Repräsentativitätsheuristik wird auch verwendet, wenn man entscheiden soll, ob es wahrscheinlicher ist, dass in der nächsten Lottoziehung die Zahlenfolge 20, 21, 22, 23, 24 und 25 gezogen wird oder eher die Zahlen-kombination 1, 6, 14, 23, 32, 43? Unsere Intuition wird uns eher auf die zweite Zahlenreihe tippen lassen, da uns diese repräsentativer für eine Zufallszahlenziehung erscheint. Tatsächlich sind aber beide Zahlenkombinationen im Grundgesamt gleich (un-)wahrscheinlich.
Flashcard info:
Author: Lise Langstrumpf
Main topic: 3407
School / Univ.: FU Hagen
Published: 13.12.2014