精度バイアスは、数値バイアスとも呼ばれ、認知バイアスの一種です[1]。これは、情報の評価者が正確さと精度を混同した結果、論理的な誤りを犯してしまうものです[2]。より具体的には、議論、測定値、または報告書のメリットを評価する際に、観察者または評価者は、精度が高いほど正確性も高くなる（つまり、単に声明が正確であるからといって、それが真実でもある）と信じている場合、精度バイアスに陥ります。観察者または評価者は、誤った精度を提供していると言われます[3] [4] 。
クラスタリング錯覚[5]とテキサス・シューター誤謬[6]は、どちらも精度バイアスの類縁関係にあると考えられる。これらの関連する誤謬では、精度が因果関係の証拠であると誤って考えられているが、実際にはクラスタリングされた情報はランダム性の結果である可能性がある。
参照
参考文献
- ^ 認知科学会第33回年次大会（CogSci 2011）議事録、2011年7月20日～32日、米国ボストンにて開催 / L. Carlson、C. Hoelscher、T. Shipley（編）：pp.1521-1526
- ^ 「科学の実践：精度と正確さ | manoa.hawaii.edu/ExploringOurFluidEarth」. manoa.hawaii.edu . 2022年10月22日閲覧。
- ^ リム、ダニエル；デステノ、デイヴィッド（2020年） 「過去の逆境は、思いやりにおける数値バイアスから保護する」感情誌20 ( 8): 1344– 1356. doi :10.1037/emo0000655. ISSN 1931-1516. PMID 31414833. S2CID 198166331.
- ^ ヘレス＝フェルナンデス、アレクサンドラ；アングロ、アシュリー・N；オッペンハイマー、ダニエル・M (2014). 「数字を見せて：他者の自信を示す手がかりとしての精度」心理科学. 25 (2): 633– 635. doi :10.1177/0956797613504301. ISSN 0956-7976. PMID 24317423. S2CID 43824955.
- ^ ハワード、ジョナサン（2019）、「錯覚的相関、誤った因果関係、そしてクラスタリング錯覚」、認知エラーと診断ミス、Cham：Springer International Publishing、pp. 265– 283、doi：10.1007 / 978-3-319-93224-8_15、ISBN 978-3-319-93223-1, S2CID 150016878 , 2022年10月22日取得
- ^ Thompson, WC (2009-09-01). 「一致するプロファイルの周囲に標的を描く：法医学的DNA鑑定におけるテキサス狙撃兵の誤謬」.法、確率、リスク. 8 (3): 257– 276. doi : 10.1093/lpr/mgp013 . ISSN 1470-8396.
外部リンク
- 経済学における真実と精密さ、トーマス・メイヤー、カリフォルニア大学名誉経済学教授
- 「Less Is More: モデリングにおける精度と精密さ」、スーザン・バックマン他 (「多くのモデラーは、精度を上げて構築すれば、より正確なモデルが生成されると考えています。」)
