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- Insensibilidad al tamaño de la muestra es un sesgo cognitivo que ocurre cuándo las personas juzgan la probabilidad de obtener una muestra estadística sin respetar el tamaño de la muestra. Por ejemplo, en un estudio los sujetos asignaron la misma probabilidad a obtener una altura media de más de seis pies [183 cm] en muestras de 10, 100, y 1,000 hombres. En otras palabras, en muestras pequeñas, la variación es más probable, pero la gente no espera esto. En otro ejemplo, Amos Tversky y Daniel Kahneman preguntaron Cierta ciudad es atendida por dos hospitales. En el hospital más grande nacen alrededor de 45 bebés cada día, y en el hospital más pequeño nacen alrededor de 15 bebés cada día. Como saben, alrededor del 50% de todos los bebés son niños. Sin embargo, el porcentaje exacto varía de un día a otro. A veces puede ser superior al 50%, a veces inferior. Durante un período de 1 año, cada hospital registró los días en que más del 60% de los bebés nacidos eran varones. ¿Qué hospital crees que registró más de esos días? 1.
* El hospital más grande 2.
* El hospital más pequeño 3.
* Fue lo mismo en ambos hospitales (esto es, la diferencia fue de menos del 5%) El 56% de los sujetos eligieron la opción 3 y el 22% de los sujetos eligieron respectivamente las opciones 1 o 2. Sin embargo, según la teoría del muestreo, es mucho más probable que el hospital más grande presente una proporción cercana al 50% que el hospitale pequeño en un determinado día, lo cual implica que la respuesta correcta a la pregunta es el hospital más pequeño (ver la ley de grandes números). La negligencia relativa al tamaño de la muestra se obtuvo en un estudio diferente de psicólogos estadísticamente sofisticados. Tversky y Kahneman explicaron estos resultados como causados por la heurística de representatividad, según la cual la gente juzga intuitivamente que las muestras tienen propiedades similares a su población sin tomar en cuenta otras consideraciones. Un sesgo relacionado es la ilusión de agrupación, en la cual las personas esperan menos rachas en muestras pequeñas. La insensibilidad al tamaño de la muestra es un subtipo de negligencia por extensión. (es)
- Insensitivity to sample size is a cognitive bias that occurs when people judge the probability of obtaining a sample statistic without respect to the sample size. For example, in one study subjects assigned the same probability to the likelihood of obtaining a mean height of above six feet [183 cm] in samples of 10, 100, and 1,000 men. In other words, variation is more likely in smaller samples, but people may not expect this. In another example, Amos Tversky and Daniel Kahneman asked subjects A certain town is served by two hospitals. In the larger hospital about 45 babies are born each day, and in the smaller hospital about 15 babies are born each day. As you know, about 50% of all babies are boys. However, the exact percentage varies from day to day. Sometimes it may be higher than 50%, sometimes lower. For a period of 1 year, each hospital recorded the days on which more than 60% of the babies born were boys. Which hospital do you think recorded more such days? 1.
* The larger hospital 2.
* The smaller hospital 3.
* About the same (that is, within 5% of each other) 56% of subjects chose option 3, and 22% of subjects respectively chose options 1 or 2. However, according to sampling theory the larger hospital is much more likely to report a sex ratio close to 50% on a given day than the smaller hospital which requires that the correct answer to the question is the smaller hospital (see the law of large numbers). Relative neglect of sample size were obtained in a different study of statistically sophisticated psychologists. Tversky and Kahneman explained these results as being caused by the representativeness heuristic, according to which people intuitively judge samples as having similar properties to their population without taking other considerations into effect. A related bias is the clustering illusion, in which people under-expect streaks or runs in small samples. Insensitivity to sample size is a subtype of extension neglect. To illustrate this point, Howard Wainer and Harris L. Zwerling demonstrated that kidney cancer rates are lowest in counties that are mostly rural, sparsely populated, and located in traditionally Republican states in the Midwest, the South, and the West, but that they are also highest in counties that are mostly rural, sparsely populated, and located in traditionally Republican states in the Midwest, the South, and the West. While various environmental and economic reasons could be advanced for these facts, Wainer and Zwerlig argue that this is an artifact of sample size. Because of the small sample size, the incidence of a certain kind of cancer in small rural counties is more likely to be further from the mean, in one direction or another, than the incidence of the same kind of cancer in much more heavily populated urban counties. (en)
- Нечутливість до розміру вибірки — це когнітивне упередження, яке виникає, коли люди оцінюють ймовірність отримання статистики вибірки без врахування . (uk)
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- Нечутливість до розміру вибірки — це когнітивне упередження, яке виникає, коли люди оцінюють ймовірність отримання статистики вибірки без врахування . (uk)
- Insensibilidad al tamaño de la muestra es un sesgo cognitivo que ocurre cuándo las personas juzgan la probabilidad de obtener una muestra estadística sin respetar el tamaño de la muestra. Por ejemplo, en un estudio los sujetos asignaron la misma probabilidad a obtener una altura media de más de seis pies [183 cm] en muestras de 10, 100, y 1,000 hombres. En otras palabras, en muestras pequeñas, la variación es más probable, pero la gente no espera esto. En otro ejemplo, Amos Tversky y Daniel Kahneman preguntaron (es)
- Insensitivity to sample size is a cognitive bias that occurs when people judge the probability of obtaining a sample statistic without respect to the sample size. For example, in one study subjects assigned the same probability to the likelihood of obtaining a mean height of above six feet [183 cm] in samples of 10, 100, and 1,000 men. In other words, variation is more likely in smaller samples, but people may not expect this. In another example, Amos Tversky and Daniel Kahneman asked subjects (en)
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