Repräsentativität und Irrtümer bei der Wahrscheinlichkeitsbeurteilung☆

Repräsentativität und Irrtümer bei der Wahrscheinlichkeitsbeurteilung☆

Repräsentativität ist die Bezeichnung für die Heuristik, die Menschen häufig anwenden, wenn sie die Wahrscheinlichkeit einer Stichprobe danach beurteilen, wie gut sie bestimmte hervorstechende Merkmale der Grundgesamtheit repräsentiert, aus der sie gezogen wurde. Die Repräsentativitätsheuristik wurde auch verwendet, um zu erklären, wie Menschen die Wahrscheinlichkeit beurteilen, dass eine bestimmte Population die Quelle einer Stichprobe ist. Die letztgenannte Wahrscheinlichkeit hängt jedoch sowohl von anderen Faktoren (z. B. der Vorwahrscheinlichkeit der Grundgesamtheit) als auch von den Merkmalen der Stichprobe ab. Eine Überprüfung der vorhandenen Erkenntnisse deutet darauf hin, dass das Ignorieren solcher Faktoren, eine zentrale Erkenntnis des heuristischen Ansatzes zur Beurteilung unter Unsicherheit, ein Phänomen ist, das sich konzeptionell von der Repräsentativitätsheuristik unterscheidet. Diese Faktoren (Basisraten, Stichprobengröße und Vorhersagbarkeit) üben nicht immer den richtigen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeitsurteile erster Ordnung aus, aber sie werden nicht ignoriert, wenn Menschen Urteile zweiter Ordnung (d. h. Vertrauensurteile) fällen. Andere Irrtümer und Verzerrungen bei subjektiven Wahrscheinlichkeitsbeurteilungen sind jedoch direkte kausale Ergebnisse des Einsatzes von Repräsentativität. Zum Beispiel kann die Repräsentativität auf die falschen Merkmale angewandt werden. Am verheerendsten ist vielleicht, dass subjektive Wahrscheinlichkeitsurteile einer Logik von Repräsentativitätsurteilen gehorchen, obwohl die Wahrscheinlichkeit einer ganz anderen Logik gehorchen sollte. Doch obwohl die Rolle der Repräsentativitätsurteile bei der Wahrscheinlichkeitsschätzung viel zu wünschen übrig lässt, ist es schwer vorstellbar, dass Vorhersagen und Schlussfolgerungen völlig ohne Repräsentativität auskommen.

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