5认知偏差讲解
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第5章 认知偏差
判断与决策中的信息加工过程
1
2
启发式认知偏差
3
框定依赖偏差
1
中南大学商学院
引导案例: 天气与股票收益
农业和其它依赖阳光的产业在现代经济中所占的比重是极少 的，因此气候的变化对金融市场的股票指数的影响应该是微乎其 微的。然而，Saunders（1993）研究了1927 年至1989 年的道琼 斯工业指数和1962 -1989 的纽约证券交易所指数与美国证券交易
1.不充分调整 2.对联合和分离事件评估时的偏差
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5.2 启发式认知偏差
轮盘实验
问题：
联合国中有多少个非洲国家？
一个刻有0到100的数字的轮盘放 在受试者面前，轮盘转动起来后会随 机地停在一个数字处。受试者被要求 首先回答轮盘上的数字是高于还是低 于他们估计的答案，然后才说出问题
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引导案例: 天气与股票收益
案例思考:
1.两个相关性极弱的事件中，气候对股票指数居然产生
了显著影响。那么，气候是如何影响股票指数的？ 2.投资者在两个事件之间扮演了什么样的角色？ 3.气候的变化会对投资者产生什么样的影响？ 4.这些影响又怎样导致了投资者的认知偏差，从而影响 其对股票的价格？
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5.2 启发式认知偏差
5.2.1 代表性启发法
代表性启发法（ representative heuristic ）：人们倾向于根
据样本是否代表（或类似）总体来判断其出现的概率。
人们在不确定的情况下，会关注一个事物与另一个事物的 相似性，以推断第一个事物与第二个事物类似之处。人们假 定将来的模式会与过去相似并寻求熟悉的模式来做判断，并 且不考虑这种模式产生的原因或重复的概率。
算法(algorithm)是解决问题的精确步骤。如果一个问
题有算法，那么只要按照其规则进行操作，就能获得问题
的解。 启发法(heuristics)是凭借经验的解题方法，是一种思
考上的捷径，是解决问题的简单、通常是笼统的规律或策
略，也称之为经验法则或拇指法则（the rule of thumb）。
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3
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5.1 判断与决策中的信息加工过程
信息加工心理学把人看作是一个信息加工的系统，
以计算机信息加工的观点来研究人的心理学活动，
认为认知过程就是信息加工过程，它包括感觉输入 的变换、简约、加工、存储和使用的全过程。
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5.1 判断与决策中的信息加工过程
人类是“认知吝啬鬼”（cognitive misers），即人
连续抛掷得到头像（H）的概率 银币出现的顺序 概率
H
HH HHH HHHH HHHHH
1/2
1/4 1/8 1/16 1/32
HHHHHH
HHHHHHH HHHHHHHH
1/64
1/128 1/256
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5.2 启发式认知偏差
5.2.2 可得性启发法
可得性启发法（availability heuristic）是指人们倾 向于根据事件在知觉或记忆中的可得性程度来评估 其相对频率，容易知觉到的或回想起的被判定为更 常出现。当事件的可得性与其客观频率高度相关时， 可得性启发法是非常有用的，然而，依靠可得性进 行预测可能会导致偏差。
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5.2 启发式认知偏差
代表性偏差可能导致：对先验概率不敏感。
身份判断实验
受试者被告知某个人是随机地从总数是100人的样本中挑出 的，这100人中有70名工程师、30名律师。对这个人进行如下的 描述： 该人30岁、已婚、没有小孩。他的能力和激情都很高，因而 他在该领域有望非常成功，他深受同事们的喜欢。 请问：他的身份估计是什么？
5.2 启发式认知偏差
算法与启发法是两类性质不同的问题解决策略。虽然 算法能保证问题一定得到解决，但它不能取代启发法。在 以下情况下，最有可能导致人们使用启发法，而不是理性 思考 ：
（1）当我们没有时间认真思考某个问题时
（2）负载的信息过多，以至无法充分对其进行加工时
（3）手中的问题并不十分重要，以至于不必太过思虑时 （4）缺乏做出决策所需的可靠的知识或信息时
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5.2 启发式认知偏差
可得性启发法可能引致的偏差：
1.由于例子的可获取性而导致的偏差 2.由于搜索效率而导致的偏差 3.意象偏差 4.虚幻的相互作用
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5.2 启发式认知偏差
实验：哪个更多？ 请你考虑这样一个问题：假如从一篇文章 中随机抽出一个样本单词，认为该单词是以r开
头更有可能还是第三个字母是r更有可能？
另一个问题：在美国，凶杀与中风哪个造 成的死亡人数更多？
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5.2 启发式认知偏差
5.2.3 锚定与调整启发法
锚定效应（ anchoring effect ）是指当人们需要对
某个事件做定量估测时，会将某些特定数值作为起
始值，起始值像锚一样制约着估测值。调整策略是 指以最初的信息为参照来调整对事件的估计。 锚定与调整导致的偏差可分为两类：
所指数（NYSE/AMEX），发现纽约的云量（日照的代理变量）与纽
约股价指数的波动存在相关性：当云量为100%（此时85%是雨天） 时股指收益显著低于平均水平；当云量为0-20%时（晴天），收益
显著高于平均水平；云量为30%-90%时股指收益没有显著差异。
Hirshleifer和 Shumway（2003), Dowling and Lucey（2005）研 究也发现天气与股票收益之间有负相关关系。
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5.2 启发式认知偏差
代表性偏差其可能导致其它偏差:
1.对样本规模的不敏感：小数定律 2.对偶然性的误解：赌徒谬误
3.对可预测性的不敏感
4.有效性幻觉 5.对均值回归的误解
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5.2 启发式认知偏差
实验：
抛掷一个相同的硬币，一次得到头像（H）的概率是1/2，连续八 次抛掷都是头像的概率是1/256，如下表所示。如果前面连续八次都是 头像，现在要对第九次下赌，下一次你估计会出现什么？你是赌头像 （H）还是赌字呢？
们总是在竭力节省认知能量。考虑到我们有限的信息加 工能力，我们总是试图采用把复杂问题简化的战略。主 要手段为： 1.通过忽略一部分信息以减少我们的认知负担；
2.过度使用其它信息避免寻找更多的信息；
3.接受一个不尽完美的选择，因为这已经足够好了。
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5.2 启发式认知偏差
人的认知过程包括算法和启发法：
判断与决策中的信息加工过程
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启发式认知偏差
3
框定依赖偏差
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引导案例: 天气与股票收益
农业和其它依赖阳光的产业在现代经济中所占的比重是极少 的，因此气候的变化对金融市场的股票指数的影响应该是微乎其 微的。然而，Saunders（1993）研究了1927 年至1989 年的道琼 斯工业指数和1962 -1989 的纽约证券交易所指数与美国证券交易
1.不充分调整 2.对联合和分离事件评估时的偏差
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5.2 启发式认知偏差
轮盘实验
问题：
联合国中有多少个非洲国家？
一个刻有0到100的数字的轮盘放 在受试者面前，轮盘转动起来后会随 机地停在一个数字处。受试者被要求 首先回答轮盘上的数字是高于还是低 于他们估计的答案，然后才说出问题
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引导案例: 天气与股票收益
案例思考:
1.两个相关性极弱的事件中，气候对股票指数居然产生
了显著影响。那么，气候是如何影响股票指数的？ 2.投资者在两个事件之间扮演了什么样的角色？ 3.气候的变化会对投资者产生什么样的影响？ 4.这些影响又怎样导致了投资者的认知偏差，从而影响 其对股票的价格？
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5.2 启发式认知偏差
5.2.1 代表性启发法
代表性启发法（ representative heuristic ）：人们倾向于根
据样本是否代表（或类似）总体来判断其出现的概率。
人们在不确定的情况下，会关注一个事物与另一个事物的 相似性，以推断第一个事物与第二个事物类似之处。人们假 定将来的模式会与过去相似并寻求熟悉的模式来做判断，并 且不考虑这种模式产生的原因或重复的概率。
算法(algorithm)是解决问题的精确步骤。如果一个问
题有算法，那么只要按照其规则进行操作，就能获得问题
的解。 启发法(heuristics)是凭借经验的解题方法，是一种思
考上的捷径，是解决问题的简单、通常是笼统的规律或策
略，也称之为经验法则或拇指法则（the rule of thumb）。
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5.1 判断与决策中的信息加工过程
信息加工心理学把人看作是一个信息加工的系统，
以计算机信息加工的观点来研究人的心理学活动，
认为认知过程就是信息加工过程，它包括感觉输入 的变换、简约、加工、存储和使用的全过程。
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中南大学商学院
5.1 判断与决策中的信息加工过程
人类是“认知吝啬鬼”（cognitive misers），即人
连续抛掷得到头像（H）的概率 银币出现的顺序 概率
H
HH HHH HHHH HHHHH
1/2
1/4 1/8 1/16 1/32
HHHHHH
HHHHHHH HHHHHHHH
1/64
1/128 1/256
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5.2 启发式认知偏差
5.2.2 可得性启发法
可得性启发法（availability heuristic）是指人们倾 向于根据事件在知觉或记忆中的可得性程度来评估 其相对频率，容易知觉到的或回想起的被判定为更 常出现。当事件的可得性与其客观频率高度相关时， 可得性启发法是非常有用的，然而，依靠可得性进 行预测可能会导致偏差。
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5.2 启发式认知偏差
代表性偏差可能导致：对先验概率不敏感。
身份判断实验
受试者被告知某个人是随机地从总数是100人的样本中挑出 的，这100人中有70名工程师、30名律师。对这个人进行如下的 描述： 该人30岁、已婚、没有小孩。他的能力和激情都很高，因而 他在该领域有望非常成功，他深受同事们的喜欢。 请问：他的身份估计是什么？
5.2 启发式认知偏差
算法与启发法是两类性质不同的问题解决策略。虽然 算法能保证问题一定得到解决，但它不能取代启发法。在 以下情况下，最有可能导致人们使用启发法，而不是理性 思考 ：
（1）当我们没有时间认真思考某个问题时
（2）负载的信息过多，以至无法充分对其进行加工时
（3）手中的问题并不十分重要，以至于不必太过思虑时 （4）缺乏做出决策所需的可靠的知识或信息时
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5.2 启发式认知偏差
可得性启发法可能引致的偏差：
1.由于例子的可获取性而导致的偏差 2.由于搜索效率而导致的偏差 3.意象偏差 4.虚幻的相互作用
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5.2 启发式认知偏差
实验：哪个更多？ 请你考虑这样一个问题：假如从一篇文章 中随机抽出一个样本单词，认为该单词是以r开
头更有可能还是第三个字母是r更有可能？
另一个问题：在美国，凶杀与中风哪个造 成的死亡人数更多？
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5.2 启发式认知偏差
5.2.3 锚定与调整启发法
锚定效应（ anchoring effect ）是指当人们需要对
某个事件做定量估测时，会将某些特定数值作为起
始值，起始值像锚一样制约着估测值。调整策略是 指以最初的信息为参照来调整对事件的估计。 锚定与调整导致的偏差可分为两类：
所指数（NYSE/AMEX），发现纽约的云量（日照的代理变量）与纽
约股价指数的波动存在相关性：当云量为100%（此时85%是雨天） 时股指收益显著低于平均水平；当云量为0-20%时（晴天），收益
显著高于平均水平；云量为30%-90%时股指收益没有显著差异。
Hirshleifer和 Shumway（2003), Dowling and Lucey（2005）研 究也发现天气与股票收益之间有负相关关系。
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代表性偏差其可能导致其它偏差:
1.对样本规模的不敏感：小数定律 2.对偶然性的误解：赌徒谬误
3.对可预测性的不敏感
4.有效性幻觉 5.对均值回归的误解
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5.2 启发式认知偏差
实验：
抛掷一个相同的硬币，一次得到头像（H）的概率是1/2，连续八 次抛掷都是头像的概率是1/256，如下表所示。如果前面连续八次都是 头像，现在要对第九次下赌，下一次你估计会出现什么？你是赌头像 （H）还是赌字呢？
们总是在竭力节省认知能量。考虑到我们有限的信息加 工能力，我们总是试图采用把复杂问题简化的战略。主 要手段为： 1.通过忽略一部分信息以减少我们的认知负担；
2.过度使用其它信息避免寻找更多的信息；
3.接受一个不尽完美的选择，因为这已经足够好了。
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5.2 启发式认知偏差
人的认知过程包括算法和启发法：