Эвристика репрезентативности

Инструмент для помощи в принятии решений в условиях неопределенности

Эвристика репрезентативности используется при вынесении суждений о вероятности того, что событие будет репрезентативным по характеру и сути известному прототипическому событию. ^[1] Это одна из группы эвристик (простых правил, управляющих суждением или принятием решений), предложенных психологами Амосом Тверски и Дэниелом Канеманом в начале 1970-х годов как «степень, в которой [событие] (i) похоже по основным характеристикам на свою родительскую популяцию и (ii) отражает существенные черты процесса, посредством которого оно генерируется». ^[1] Эвристика репрезентативности работает, сравнивая событие с прототипом или стереотипом, который мы уже имеем в виду. Например, если мы видим человека, одетого в эксцентричную одежду и читающего книгу стихов, мы с большей вероятностью подумаем, что он поэт, а не бухгалтер. Это происходит потому, что внешность и поведение человека больше соответствуют стереотипу поэта, чем бухгалтера.

Эвристика репрезентативности может быть полезным сокращением в некоторых случаях, но она также может привести к ошибкам в суждениях. Например, если мы видим только небольшую выборку людей из определенной группы, мы можем переоценить степень, в которой они являются репрезентативными для всей группы. Эвристики описываются как «суждения сокращений, которые обычно приводят нас туда, куда нам нужно идти — и быстро — но ценой того, что иногда сбивают нас с курса». ^[2] Эвристики полезны, потому что они используют сокращение усилий и упрощение в принятии решений. ^[3]

Когда люди полагаются на репрезентативность при вынесении суждений, они, скорее всего, будут судить неправильно, потому что тот факт, что что-то более репрезентативно, на самом деле не делает это более вероятным. ^[4] Эвристика репрезентативности просто описывается как оценка сходства объектов и организация их на основе прототипа категории (например, подобное идет с подобным, а причины и следствия должны напоминать друг друга). ^[2] Эта эвристика используется, потому что это простое вычисление. ^[4] Проблема в том, что люди переоценивают ее способность точно предсказывать вероятность события. ^[5] Таким образом, это может привести к игнорированию соответствующих базовых ставок и другим когнитивным искажениям . ^{[6] [7]}

Факторы, определяющие репрезентативность

Эвристика репрезентативности, скорее всего, будет использоваться, когда принимаемое суждение или решение имеет определенные факторы.

Сходство

Быстрое суждение о том, соответствует ли новый объект существующей категории

При оценке репрезентативности нового стимула/события люди обычно обращают внимание на степень сходства между стимулом/событием и стандартом/процессом. ^[1] Также важно, чтобы эти черты были заметными. ^[1] Нильссон, Юслин и Ольссон (2008) обнаружили, что на это влияет образцовый отчет памяти (конкретные примеры категории хранятся в памяти), поэтому новые случаи классифицировались как репрезентативные, если они очень похожи на категорию, а также если они часто встречаются. ^[8] Несколько примеров сходства были описаны в литературе по эвристической репрезентативности. Это исследование было сосредоточено на медицинских убеждениях. ^[2] Люди часто считают, что медицинские симптомы должны напоминать свои причины или методы лечения. Например, люди долгое время считали, что язвы вызваны стрессом, из-за эвристики репрезентативности, хотя на самом деле язвы вызывают бактерии . ^[2] В похожем ключе мышления, в некоторых верованиях альтернативной медицины пациентов поощряли есть мясо органов , которое соответствует их медицинскому расстройству. Использование эвристики репрезентативности можно увидеть даже в более простых убеждениях, таких как убеждение, что употребление жирной пищи делает человека толстым. ^[2] Даже врачи могут быть подвержены влиянию эвристики репрезентативности при оценке сходства , например, в диагнозах. ^[9] Исследователь обнаружил, что врачи используют эвристику репрезентативности при постановке диагнозов, оценивая, насколько пациенты похожи на стереотипного или прототипичного пациента с этим расстройством. ^[9]

Случайность

Нерегулярность и локальная репрезентативность влияют на суждения о случайности. Вещи, которые, как кажется, не имеют никакой логической последовательности, считаются репрезентативными для случайности и, таким образом, более вероятными для возникновения. Например, THTHTH как серия подбрасываний монеты не будет считаться репрезентативным для случайно сгенерированных подбрасываний монеты, поскольку она слишком хорошо упорядочена. ^[1]

Локальная репрезентативность — это предположение, при котором люди полагаются на закон малых чисел, согласно которому малые выборки воспринимаются как представляющие их совокупность в той же степени, что и большие выборки (Tversky & Kahneman 1971). ^[1] Малая выборка, которая кажется случайно распределенной, усилит убеждение, согласно предположению локальной репрезентативности, что совокупность распределена случайно. И наоборот, малая выборка с перекошенным распределением ослабит это убеждение. ^[1] Если подбрасывание монеты повторяется несколько раз и большинство результатов состоит из «орлов», предположение о локальной репрезентативности заставит наблюдателя поверить, что монета смещена в сторону «орлов». ^[1]

Классические исследования Тверски и Канемана

Том В.

В исследовании, проведенном в 1973 году ^[10] , Канеман и Тверски разделили своих участников на три группы:

• «Базовая группа», которой были даны инструкции: «Рассмотрите всех аспирантов первого года обучения в США на сегодняшний день. Пожалуйста, запишите ваши наилучшие предположения о проценте студентов, которые сейчас обучаются по следующим девяти специальностям». ^[10] Девять специальностей были: деловое администрирование, компьютерные науки, инженерия, гуманитарные науки и образование, юриспруденция, библиотечное дело, медицина, физические и естественные науки, а также общественные науки и социальная работа. ^[10]
• «Группа подобия», которой был дан набросок личности. «Том В. обладает высоким интеллектом, хотя ему не хватает истинной креативности. Он нуждается в порядке и ясности, а также в аккуратных и опрятных системах, в которых каждая деталь находит свое место. Его письмо довольно скучное и механистичное, иногда оживляемое несколько банальными каламбурами и вспышками воображения научно-фантастического типа. У него сильное стремление к компетентности. Он, кажется, испытывает мало симпатии к другим людям и не любит взаимодействовать с другими. Эгоцентричный, он, тем не менее, имеет глубокое моральное чувство». ^[10] Участников этой группы попросили ранжировать девять областей, перечисленных в части 1, с точки зрения того, насколько Том В. похож на прототипичного аспиранта каждой области. ^[10]
• «Группа прогнозирования», которой был предоставлен очерк личности, описанный в пункте 2, а также информация: «Предыдущий очерк личности Тома В. был написан психологом во время обучения Тома в выпускном классе средней школы на основе проективных тестов. В настоящее время Том В. является аспирантом. Пожалуйста, ранжируйте следующие девять областей специализации аспиранта в порядке вероятности того, что Том В. является сейчас аспирантом в каждой из этих областей». ^[10]

Суждения о вероятности были гораздо ближе для суждений о сходстве, чем для оценочных базовых ставок. Результаты подтвердили прогнозы авторов о том, что люди делают прогнозы на основе того, насколько что-то репрезентативно (похоже), а не на основе относительной информации о базовой ставке. ^[10] Например, более 95% участников заявили, что Том с большей вероятностью будет изучать информатику, чем образование или гуманитарные науки, тогда как для образования и гуманитарных наук базовые оценки были намного выше, чем для компьютерных наук. ^[10]

Проблема такси

В другом исследовании, проведенном Тверски и Канеманом, испытуемым была предложена следующая задача: ^[4]

Такси попало в аварию ночью. В городе работают две таксомоторные компании, Green и Blue. 85% таксомоторов в городе — Green и 15% — Blue. ^[4]

Свидетель идентифицировал такси как синее. Суд проверил надежность свидетеля при тех же обстоятельствах, которые существовали в ночь аварии, и пришел к выводу, что свидетель правильно идентифицировал каждый из двух цветов в 80% случаев и ошибался в 20% случаев. ^[4]

Какова вероятность того, что такси, участвовавшее в аварии, было синим, а не зеленым, зная, что этот свидетель идентифицировал его как синее? ^[4]

Большинство испытуемых дали вероятности более 50%, а некоторые дали ответы более 80%. Правильный ответ, найденный с помощью теоремы Байеса , ниже этих оценок: ^[4]

• Вероятность того, что свидетель (правильно) опознает синее такси как синее, составляет 12% (0,12 = 0,15 × 0,80).
• Вероятность того, что зеленое такси (ошибочно) идентифицировано свидетелем как синее, составляет 17% (0,17 = 0,85 × 0,20).
• Таким образом, вероятность того, что свидетель опознает такси как синее, составляет 29% (0,29 = 0,12 + 0,17).
• Это дает 41% вероятность (0,41 ≈ 0,12 ÷ 0,29) того, что такси, идентифицированное как синее, на самом деле было синим.

Этот результат может быть достигнут с помощью теоремы Байеса, которая гласит:

${\displaystyle P(B|I)={\frac {P(I|B)\,P(B)}{P(I)}}.}$

где:

P(x) - вероятность x,

Б - такси было синим,

I - свидетель опознал такси как синее,

B | I - такси, которое идентифицировано как синее, было синим,

I | B — такси, которое было синего цвета, опознано свидетелем как синее.

Репрезентативность упоминается в аналогичном эффекте ошибки игрока , ошибки регрессии и ошибки конъюнкции . ^[4]

Предубеждения, приписываемые эвристике репрезентативности

Пренебрежение базовой ставкой и заблуждение относительно базовой ставки

Использование эвристики репрезентативности, скорее всего, приведет к нарушениям теоремы Байеса : ^[11]

${\displaystyle P(H|D)={\frac {P(D|H)\,P(H)}{P(D)}}.}$

Однако суждения по репрезентативности рассматривают только сходство между гипотезой и данными, поэтому обратные вероятности приравниваются: ^[11]

${\displaystyle P(H|D)=P(D|H)}$

Как можно видеть, базовая ставка P(H) игнорируется в этом уравнении, что приводит к ошибке базовой ставки . Базовая ставка — это базовая ставка заболеваемости явления. Ошибка базовой ставки описывает, как люди не принимают во внимание базовую ставку события при решении вероятностных задач. ^[12] Это было явно проверено Доусом, Мирелсом, Голдом и Донахью (1993), которые заставили людей оценить как базовую ставку людей, имеющих определенную черту личности, так и вероятность того, что человек, имеющий данную черту личности, имеет другую черту. ^[11] Например, участников спрашивали, сколько человек из 100 ответили «да» на вопрос «Я добросовестный человек», а также, учитывая, что человек ответил «да» на этот вопрос, сколько ответят «да» на другой вопрос о личности. Они обнаружили, что участники приравнивали обратные вероятности (например, ), даже когда было очевидно, что они не одинаковы (два вопроса были заданы сразу друг за другом). ^[11] ${\displaystyle P(conscientious|neurotic)=P(neurotic|conscientious)}$

Медицинский пример описан Аксельссоном. ^[12] Допустим, врач проводит тест, который на 99% точен, и у вас положительный результат на заболевание. Однако частота заболевания составляет 1/10 000. Ваш фактический риск заболеть составляет 1%, поскольку популяция здоровых людей намного больше, чем заболеваемость. ^[12] Эта статистика часто удивляет людей из-за ошибки базовой ставки, поскольку многие люди не принимают во внимание базовую ставку при оценке вероятности. ^[12] Исследования Майи Бар-Хиллел (1980) показывают, что воспринимаемая релевантность информации имеет решающее значение для игнорирования базовой ставки: базовые ставки включаются в суждения только в том случае, если они кажутся одинаково релевантными другой информации. ^[13]

Некоторые исследования изучали игнорирование базовых ставок у детей, поскольку отсутствовало понимание того, как развиваются эти эвристики суждений. ^{[14] [15]} Авторы одного из таких исследований хотели понять развитие эвристики, отличается ли она между социальными суждениями и другими суждениями, и используют ли дети базовые ставки, когда они не используют эвристику репрезентативности. ^[15] Авторы обнаружили, что использование эвристики репрезентативности в качестве стратегии начинается рано и является последовательным. Авторы также обнаружили, что дети изначально используют идиосинкразические стратегии для вынесения социальных суждений и используют базовые ставки больше по мере взросления, но использование эвристики репрезентативности в социальной сфере также увеличивается по мере взросления. ^[15] Авторы обнаружили, что среди опрошенных детей базовые ставки чаще использовались в суждениях об объектах, чем в социальных суждениях. ^[15] После того, как это исследование было проведено, Дэвидсон (1995) заинтересовался изучением того, как эвристика репрезентативности и ошибка конъюнкции у детей связаны со стереотипизацией детей. ^[14] В соответствии с предыдущими исследованиями, дети основывали свои ответы на проблемы на базовых ставках, когда проблемы содержали нестереотипную информацию или когда дети были старше. Также были доказательства того, что дети совершают ошибку конъюнкции. Наконец, по мере взросления учеников, они использовали эвристику репрезентативности в стереотипных задачах и, таким образом, выносили суждения, соответствующие стереотипам. ^[14] Есть доказательства того, что даже дети используют эвристику репрезентативности, совершают ошибку конъюнкции и игнорируют базовые ставки. ^[14]

Исследования показывают, что использование или игнорирование базовых ставок может зависеть от того, как представлена ​​проблема, что напоминает нам о том, что эвристика репрезентативности не является «общей, универсальной эвристикой», а может иметь множество способствующих факторов. ^[16] Базовые ставки могут игнорироваться чаще, когда представленная информация не является причинной. ^[17] Базовые ставки используются реже, если есть соответствующая индивидуальная информация. ^[18] Было обнаружено, что группы чаще игнорируют базовую ставку, чем отдельные лица. ^[19] Использование базовых ставок различается в зависимости от контекста. ^[20] Исследования использования базовых ставок были непоследовательными, и некоторые авторы предполагали, что необходима новая модель. ^[21]

Ошибка конъюнкции

Группе студентов было предоставлено описание Линды, смоделированное как представитель активной феминистки. Затем участников попросили оценить вероятность того, что она феминистка, вероятность того, что она кассир банка, или вероятность того, что она и кассир банка, и феминистка. ^[22] Теория вероятностей гласит, что вероятность быть и кассиром банка, и феминисткой ( конъюнкция двух множеств) должна быть меньше или равна вероятности быть либо феминисткой, либо кассиром банка. ^[22] Конъюнкция не может быть более вероятной, чем одна из ее составляющих. Однако участники оценили конъюнкцию (кассир банка и феминистка) как более вероятную, чем быть только кассиром банка. ^[22] Некоторые исследования показывают, что ошибка конъюнкции может частично быть вызвана тонкими лингвистическими факторами, такими как неявная формулировка или семантическая интерпретация «вероятности». ^{[23] [24]} Авторы утверждают, что как логика, так и использование языка могут быть связаны с ошибкой, и ее следует более полно исследовать. ^[24]

Ошибка дизъюнкции

Из теории вероятности следует, что дизъюнкция двух событий по крайней мере так же вероятна, как и каждое из событий по отдельности. ^[22] Например, вероятность быть специалистом по физике или биологии по крайней мере так же вероятна, как и быть специалистом по физике, если не более вероятна. Однако, когда описание личности (данные) кажется очень репрезентативным для специалиста по физике (например, карманный протектор), а не для специалиста по биологии, люди считают, что для этого человека более вероятно быть специалистом по физике, чем специалистом по естественным наукам (что является надмножеством физики). ^[22]

Доказательства того, что эвристика репрезентативности может вызывать ошибку дизъюнкции, получены от Бар-Хиллеля и Нетера (1993). ^[25] Они обнаружили, что люди оценивают человека, который в высокой степени репрезентативен для специалиста по статистике (например, очень умный, участвует в математических соревнованиях), как более вероятного специалиста по статистике, чем специалиста по социальным наукам (надмножество статистики), но они не думают, что он с большей вероятностью будет специалистом по ивриту, чем специалистом по гуманитарным наукам (надмножество иврита). ^[22] Таким образом, только когда человек кажется в высокой степени репрезентативным для категории, эта категория оценивается как более вероятная, чем ее вышестоящая категория. Эти неверные оценки сохранялись даже перед лицом проигрыша реальных денег в ставках на вероятности. ^[22]

Нечувствительность к размеру выборки

Эвристика репрезентативности также применяется, когда субъекты оценивают вероятность определенного параметра выборки. Если параметр в высокой степени представляет популяцию, параметру часто присваивается высокая вероятность. Этот процесс оценки обычно игнорирует влияние размера выборки.

Концепция, предложенная Тверски и Канеманом, дает пример такого смещения в задаче о двух больницах разного размера. ^[26]

Примерно 45 младенцев рождаются в большой больнице, а 15 — в маленькой. Половина (50%) всех рожденных детей — мальчики. Однако процентное соотношение меняется от одного дня к другому. В течение 1 года каждая больница регистрировала дни, в которые >60% рожденных детей были мальчиками. Возникает вопрос: в какой больнице, по вашему мнению, таких дней было зарегистрировано больше?

• Большая больница (21)
• Меньшая больница (21)
• Примерно одинаково (т.е. в пределах 5% друг от друга) (53)

Значения, указанные в скобках, представляют собой количество студентов, выбравших каждый ответ. ^[26]

Результаты показывают, что более половины респондентов выбрали неправильный ответ (третий вариант). Это связано с тем, что респонденты игнорируют эффект размера выборки. Респонденты выбрали третий вариант, скорее всего, потому, что одна и та же статистика представляет как крупные, так и мелкие больницы. ^[26] Согласно статистической теории, небольшой размер выборки позволяет статистическому параметру значительно отклоняться по сравнению с большой выборкой. ^[26] Следовательно, крупная больница будет иметь более высокую вероятность оставаться близкой к номинальному значению 50%.

Заблуждения о случайности и заблуждение игрока

Ошибка игрока , также известная как ошибка Монте-Карло или ошибка зрелости шансов, — это убеждение, что если событие (чьи появления независимы и одинаково распределены ) произошло реже, чем ожидалось, то оно с большей вероятностью повторится в будущем (или наоборот). Эта ошибка обычно связана с азартными играми , где можно полагать, например, что следующий бросок костей с большей вероятностью принесет шесть, чем обычно, потому что недавно выпало меньше шестерок, чем ожидалось .

Термин «ошибка Монте-Карло» происходит от примера явления, когда колесо рулетки выпало черным 26 раз подряд в казино Монте-Карло в 1913 году. ^[27]

Заблуждение о регрессии

Регрессивное (или регрессивное) заблуждение — это неформальное заблуждение . Оно предполагает , что что-то вернулось к норме из-за корректирующих действий, предпринятых, когда оно было ненормальным. Это не учитывает естественные колебания. Часто это особый вид постфактумного заблуждения .

Смотрите также

• Психологический портал
• Философский портал

• Эвристика воздействия
• Замена атрибутов
• Эвристика доступности
• Список предубеждений в суждениях и принятии решений
• Пренебрежение расширением

Ссылки

1. Канеман и Тверски 1972
2. Гилович, Томас; Савицкий, Кеннет (1996). «Подобное идет с подобным: роль репрезентативности в ошибочных и псевдонаучных убеждениях» (PDF) . Skeptical Inquirer . 20 (2): 34–40. doi :10.1017/CBO9780511808098.036. Архивировано из оригинала (PDF) 2014-11-04.
3. Шах, Анудж К.; Оппенгеймер, Дэниел М. (2008). «Эвристика стала проще: структура сокращения усилий». Психологический вестник . 134 (2): 207–222. doi :10.1037/0033-2909.134.2.207. PMID  18298269.
4. Тверски и Канеман 1982
5. Fortune, Erica E.; Goodie, Adam S. (2012). «Когнитивные искажения как компонент и фокус лечения патологической зависимости от азартных игр: обзор». Психология аддиктивного поведения . 26 (2): 298–310. doi :10.1037/a0026422. PMID  22121918.
6. Тверски и Канеман 1974.
7. Нисбетт, Ричард Э.; Росс, Ли (1980). Человеческий вывод: стратегии и недостатки социального суждения . Prentice-Hall. С. 115–118. ISBN 978-0-13-445073-5.
8. Нильссон, Хокан; Юслин, Питер; Ольссон, Хенрик (2008). «Образцы в тумане: когнитивный субстрат эвристики репрезентативности». Scandinavian Journal of Psychology . 49 (3): 201–212. doi :10.1111/j.1467-9450.2008.00646.x. PMID  18419587.
9. Garb, Howard N. (1996). «Репрезентативность и эвристика прошлого поведения в клиническом суждении». Профессиональная психология: исследования и практика . 27 (3): 272–277. doi :10.1037/0735-7028.27.3.272.
10. Канеман и Тверски 1973.
11. Доус, Робин М.; Мирелс, Герберт Л.; Голд, Эрик; Донахью, Эйлин (1993). «Уравнивание обратных вероятностей в неявных суждениях о личности». Психологическая наука . 4 (6): 396–400. doi :10.1111/j.1467-9280.1993.tb00588.x. S2CID  143928040.
12. Аксельссон, Стефан (2000). «Заблуждение о базовой скорости и сложность обнаружения вторжений». ACM Transactions on Information and System Security . 3 (3): 186–205. CiteSeerX 10.1.1.133.3797 . doi :10.1145/357830.357849. S2CID  11421548. 
13. Бар-Хиллел, Майя (1980). «Ошибка базовой ставки в вероятностных суждениях» (PDF) . Acta Psychologica . 44 (3): 211–233. doi :10.1016/0001-6918(80)90046-3.
14. Дэвидсон, Дениз (1995). «Эвристика репрезентативности и эффект ошибки конъюнкции в принятии решений детьми». Merrill-Palmer Quarterly . 41 (3): 328–346. JSTOR  23087893.
15. Якобс, Янис Э.; Потенца, Мария (1991). «Использование эвристики суждений для принятия социальных и объектных решений: перспектива развития». Child Development . 62 (1): 166–178. doi :10.1111/j.1467-8624.1991.tb01522.x.
16. Гигеренцер, Герд; Хелл, Вольфганг; Бланк, Хартмут (1988). «Презентация и содержание: использование базовых ставок в качестве непрерывной переменной». Журнал экспериментальной психологии: восприятие и производительность человека . 14 (3): 513–525. CiteSeerX 10.1.1.318.6320 . doi :10.1037/0096-1523.14.3.513. 
17. Айзен, Айсек (1977). «Интуитивные теории событий и влияние базовой информации на прогнозирование». Журнал личности и социальной психологии . 35 (5): 303–314. doi :10.1037/0022-3514.35.5.303.
18. Кёлер, Джонатан Дж. (1996). «Переосмысление ошибки базовой ставки: описательные, нормативные и методологические проблемы». Поведенческие и мозговые науки . 19 (1): 1–17. doi :10.1017/S0140525X00041157. S2CID  53343238.
19. Арготе, Линда ; Сибрайт, Марк А.; Дайер, Линда (1986). «Индивидуальное и групповое использование базовой скорости и индивидуализирующей информации». Организационное поведение и процессы принятия решений человеком . 38 (1): 65–75. doi :10.1016/0749-5978(86)90026-9.
20. Зукиер, Анри; Пепитон, Альберт (1984). «Социальные роли и стратегии в прогнозировании: некоторые детерминанты использования базовой информации». Журнал личности и социальной психологии . 47 (2): 349–360. doi :10.1037/0022-3514.47.2.349.
21. Медин, Дуглас Л.; Эдельсон, Стивен М. (1988). «Структура проблемы и использование базовой информации из опыта». Журнал экспериментальной психологии: Общие сведения . 117 (1): 68–85. doi :10.1037/0096-3445.117.1.68. PMID  2966231.
22. Тверски и Канеман 1983.
23. Фидлер, Клаус (1988). «Зависимость ошибки конъюнкции от тонких лингвистических факторов». Психологические исследования . 50 (2): 123–129. doi :10.1007/BF00309212. S2CID  144369350.
24. Политцер, Гай; Новек, Айра А. (1991). «Являются ли нарушения правил конъюнкции результатом нарушений правил разговора?». Журнал психолингвистических исследований . 20 (2): 83–103. doi :10.1007/BF01067877. S2CID  143726019.
25. Бар-Хиллел, Майя; Нетер, Эфрат (1993). «Насколько это похоже против того, насколько это вероятно: ошибка дизъюнкции в вероятностных суждениях». Журнал личности и социальной психологии . 65 (6): 1119–1131. doi :10.1037/0022-3514.65.6.1119.
26. AlKhars, Mohammed; Evangelopoulos, Nicholas; Pavur, Robert; Kulkarni, Shailesh (2019-04-10). «Когнитивные искажения, возникающие в результате эвристики репрезентативности в управлении операциями: экспериментальное исследование». Psychology Research and Behavior Management . Получено 28.04.2021 .
27. «Почему мы играем как обезьяны». BBC.com . 2015-01-02.

Работы Канемана и Тверски

• Тверски, Амос; Канеман, Дэниел (1971). «Вера в закон малых чисел». Psychological Bulletin . 76 (2): 105–110. CiteSeerX  10.1.1.592.3838 . doi :10.1037/h0031322. S2CID  5883140.
• Канеман, Дэниел; Тверски, Амос (1972). «Субъективная вероятность: суждение о репрезентативности» (PDF) . Когнитивная психология . 3 (3): 430–454. doi :10.1016/0010-0285(72)90016-3.
• Канеман, Дэниел; Тверски, Амос (1973). «О психологии предсказания». Psychological Review . 80 (4): 237–251. doi :10.1037/h0034747.
• Тверски, Амос; Канеман, Дэниел (1974). «Суждение в условиях неопределенности: эвристики и предубеждения» (PDF) . Science . 185 (4157): 1124–1131. Bibcode :1974Sci...185.1124T. doi :10.1126/science.185.4157.1124. PMID  17835457. S2CID  143452957.
• Тверски, Амос ; Канеман, Дэниел (1982). «Доказательное влияние базовых ставок». В Канеман, Дэниел; Слович, Пол; Тверски, Амос (ред.). Суждение в условиях неопределенности: эвристики и предубеждения . Том 185. Cambridge University Press. стр. 1124–31. doi :10.1126/science.185.4157.1124. ISBN 978-0-521-28414-1. PMID  17835457. S2CID  143452957. {{cite book}}: |journal=проигнорировано ( помощь )
• Тверски, Амос; Канеман, Дэниел (1983). «Экстенсиональное против интуитивного рассуждения: ошибка конъюнкции в вероятностном суждении». Psychological Review . 90 (4): 293–315. doi :10.1037/0033-295X.90.4.293.

Общие ссылки

• Барон, Джонатан (2000). Thinking and Diducing (3-е изд.). Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-65972-7.
• Plous, Scott (1993). Психология суждения и принятия решений. McGraw-Hill Education. ISBN 978-0-07-050477-6.

Внешние ссылки

• Презентация PowerPoint по эвристике репрезентативности (с дополнительными ссылками на презентации классических экспериментов)