기저율 오류

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기저율 무시[1] 또는 기저율 편향이라고도 하는 기저율 오류는 사람들이 개별 정보(즉, 단지 관련된 정보에만 해당하는 정보)를 선호하여 기저율을 무시하는 경향이 있는 오류 유형이다. 특정 경우).[2]

기저율 오류의 예는 거짓 양성 역설이다. 이 역설은 참 양성보다 거짓 양성 검사 결과가 더 많은 상황을 설명한다. 예를 들어, 얼굴 인식 카메라가 수배범을 99% 정확하게 식별할 수 있지만 하루에 10,000명을 분석한다면 높은 정확도보다 테스트 횟수가 더 중요하고 프로그램의 범죄자 목록은 사실보다 훨씬 더 많은 오탐지가 있을 것이다. 검사 결과가 양성일 확률은 검사의 정확도뿐만 아니라 표본 모집단의 특성에 따라 결정된다.[3] 특정 조건을 가진 사람들의 비율인 유병률이 검사의 위양성 비율보다 낮으면 개별 사례에서 위양성을 나타낼 위험이 매우 낮은 검사라도 전체적으로 참양성보다 더 많은 위양성을 나타낸낸다.[4] 역설은 대부분의 사람들을 놀라게한다.[5]

유병률이 높은 모집단에서 가져온 양성 결과를 처리한 후 유병률이 낮은 모집단에 대한 테스트에서 양성 결과를 해석할 때 특히 직관적이지 않다.[4]

심리학의 발견[편집]

실험에서 사람들은 일반 정보를 사용할 수 있을 때 일반 정보보다 개별 정보를 선호하는 것으로 나타났다.[6][7][8]

심리학자 카너먼과 트버스키는 이 발견을 대표성(representativeness)이라고 하는 단순한 규칙 또는 "휴리스틱 (heuristic)"의 관점에서 설명하려고 시도했다. 그들은 가능성이나 원인과 결과에 관한 많은 판단이 한 사물이 다른 사물이나 범주에 얼마나 대표되는지에 근거한다고 주장했다.[7]

같이 보기[편집]

각주[편집]

  1. ↑ Welsh, Matthew B.; Navarro, Daniel J. (2012). “Seeing is believing: Priors, trust, and base rate neglect”. 《Organizational Behavior and Human Decision Processes》 119 (1): 1–14. doi:10.1016/j.obhdp.2012.04.001. ISSN 0749-5978. 
  2. ↑ “Logical Fallacy: The Base Rate Fallacy”. Fallacyfiles.org. 2013년 6월 15일에 확인함. 
  3. ↑ Rheinfurth, M. H.; Howell, L. W. (March 1998). 《Probability and Statistics in Aerospace Engineering》 (PDF). NASA. 16쪽. MESSAGE: False positive tests are more probable than true positive tests when the overall population has a low prevalence of the disease. This is called the false-positive paradox. 
  4. ↑ 가 나 Vacher, H. L. (May 2003). “Quantitative literacy - drug testing, cancer screening, and the identification of igneous rocks”. 《Journal of Geoscience Education》: 2. At first glance, this seems perverse: the less the students as a whole use steroids, the more likely a student identified as a user will be a non-user. This has been called the False Positive Paradox  - Citing: Gonick, L.; Smith, W. (1993). 《The cartoon guide to statistics》. New York: Harper Collins. 49쪽. 
  5. ↑ Madison, B. L. (August 2007). 〈Mathematical Proficiency for Citizenship〉. Schoenfeld, A. H. 《Assessing Mathematical Proficiency》. Mathematical Sciences Research Institute Publications New판. Cambridge University Press. 122쪽. ISBN 978-0-521-69766-8. The correct [probability estimate...] is surprising to many; hence, the term paradox. 
  6. ↑ Bar-Hillel, Maya (1980). “The base-rate fallacy in probability judgments” (PDF). 《Acta Psychologica》 44 (3): 211–233. doi:10.1016/0001-6918(80)90046-3. 2021년 8월 8일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서. 2022년 8월 1일에 확인함. 
  7. ↑ 가 나 Kahneman, Daniel; Amos Tversky (1973). “On the psychology of prediction”. 《Psychological Review》 80 (4): 237–251. doi:10.1037/h0034747. 
  8. ↑ Kahneman, Daniel; Amos Tversky (1985). 〈Evidential impact of base rates〉. Daniel Kahneman, Paul Slovic & Amos Tversky. 《Judgment under uncertainty: Heuristics and biases》 185. 153–160쪽. doi:10.1126/science.185.4157.1124. PMID 17835457. 
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