기저율 오류

오류의 유형

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

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

심리학자 카너먼트버스키는 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

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각주

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  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. 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. 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.