Framing Effekt: Der getrennte Einfluss von Wahrscheinlichkeiten und Utilities Ralf Stork, E. H. Witte Universität Hamburg, Fachbereich Psychologie, Von-Melle-Park.

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Algorithmen und Datenstrukturen
Advertisements

Entscheiden unter Unsicherheit: Heuristiken und Biases
Definition [1]: Sei S eine endliche Menge und sei p eine Abbildung von S in die positiven reellen Zahlen Für einen Teilmenge ES von S sei p definiert.
Heute 1.F – Test zur Varianzhomogenität 2.Bartlett-Test zur Varianzhomogenität 3.Chi – Quadrat Tests für Häufigkeiten 4.Chi – Quadrat Tests zur Verteilungsanpassung.
Fairness bei Spielen HU-Berlin Stochastik und ihre Didaktik
Julia Antoniuk Jessica Gottschalk Susana de Miguel
Die Binomialverteilung
k-Sigma-Intervalle Vortrag zu dem Thema
Selbstbezogene Implizite Einstellungen - IAT und GNAT im Vergleich Anna-Konstanze Schröder, Kati Dorsch, Kristina Geue, Friederike Lipka, Anja Pörschmann,
Verfahren zur Skalierung der Nutzbarkeit von Freizeit Oder: wie messe ich, dass Mittwoch nicht Samstag ist?
Forschungsstrategien Johannes Gutenberg Universität Mainz
Klicke Dich mit der linken Maustaste durch das Übungsprogramm!
Perzeptuelle Kompensation von Koartikulation bei japanischen Wachteln A. J. Lotto, K. R. Kluender, L. L. Holt. Perceptual compensation for coarticulation.
Forschungsstatistik II
Forschungsstatistik II Prof. Dr. G. Meinhardt SS 2005 Fachbereich Sozialwissenschaften, Psychologisches Institut Johannes Gutenberg Universität Mainz KLW-24.
Forschungsstatistik II Prof. Dr. G. Meinhardt SS 2006 Fachbereich Sozialwissenschaften, Psychologisches Institut Johannes Gutenberg Universität Mainz KLW-18.
Forschungsstatistik II Prof. Dr. G. Meinhardt SS 2006 Fachbereich Sozialwissenschaften, Psychologisches Institut Johannes Gutenberg Universität Mainz KLW-18.
Hypothesen testen: Grundidee
S. Moscovici, E. Lage, M. Naffrechoux (1969)
Latente Variablen – Kennwerte zur Beurteilung von Modellen
Was ist Framing? Darstellung von Informationen in einer Weise, die bestimmte Aspekte der Information salienter macht (de Vreese, 2005) z.B. BILDzeitungsstil.
Konfidenzintervalle Intervallschätzung
Sebastian Seebauer DoKo 2006,
Emotionale Intelligenz
Theorie des sozialen Vertrags
Einführung in die Prozentrechnung
Tutorium
Tutorium
Tutorium
Vorlesung: Biometrie für Studierende der Veterinärmedizin
Vorlesung: ANOVA I
Eigenschaften der OLS-Schätzer
Multikollinearität Wann spricht man von Multikollinearität?
Externe Bewertung in IB-Biologie
Einführung in die beurteilende Statistik
SFB 522 Umwelt und Region Universität Trier, Trier gefördert durch: Ministerium für Wissenschaft, Weiterbildung,
Black Box Algorithmen Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Beweissysteme Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 06/
Beweissysteme Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 06/
Entwurf, unverbindlicher Vorabzug !
Konfidenzintervall und Testen für den Mittelwert und Anteile
Mehr zum Testen von Hypothesen
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Hallo, die folgende Bildserie zeigt, wie man mit dem Programm IrfanView (kostenlos unter ein Bild in seiner Größe verändern kann. Das.
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Die Wahrscheinlichkeit
Lineare Funktionen und ihre Schaubilder, die Geraden
Carl Friedrich Gauß ( ) David Bayer Thomas Resel Werner Affengruber.
Multivariate Statistische Verfahren
Projekt: Schüler verbessern ihren Unterricht
Vorschlag zur Abfassung einer PPT-Präsentation des Planungsreferats
Messergebnis Das Messergebnis ist der Näherungswert für den wahren Wert der Messgröße, der durch Auswertung der mit einer Messeinrichtung gewonnenen Messwerte.
Zum Einfluss subjektiver und objektiver Merkmale auf die Wiedererkennung von Werbeplakaten Antje Bauer & Stefanie Frehse Institut für Allgemeine Psychologie.
Stochastik Grundlagen
Empirische Sozialforschung am Beispiel der Limburger Nordstadt
Plakatwerbung: Wie wichtig sind Farben wirklich?
Universität Karlsruhe (TH) Forschungsuniversität · gegründet 1825 Lehrstuhl für Programmiersysteme Fakultät für Informatik 1 Anforderungen und Probleme.
Gegenstand der Psychologie
setzt Linearität des Zusammenhangs voraus
Tutorium zur Datenanalyse mit SPSS
Group Decision Making in Hidden Profile Situations
Übung zur Vorlesung Theorien Psychometrischer Tests I
Thema der Stunde I. Die Form der Stichprobenkennwerteverteilung
HEURISTIKEN.
Darstellung von Forschungsergebnissen mit Posterpräsentationen: Erwartungen und Möglichkeiten Jan Haut (Kontakt: Das Poster.
Geoinformationssysteme
Argumentationstraining gegen rechte Parolen
Die klassischen Methoden der historisch-vergleichenden Forschung Universität Zürich Soziologisches Institut Seminar: Methoden des internationalen Vergleichs.
► In einem Test werden 10 norwegische Verben gezeigt, wobei bei jedem Verb anstelle einer deutschen Übersetzung ein akustisches Signal oder ein Bild steht:
Informationssuche bei hypothetischen & realen Entscheidungen
 Präsentation transkript:

Framing Effekt: Der getrennte Einfluss von Wahrscheinlichkeiten und Utilities Ralf Stork, E. H. Witte Universität Hamburg, Fachbereich Psychologie, Von-Melle-Park 5, 20146 Hamburg, www.ralfstork.de Der Nobelpreisträger Kahneman untersuchte gemeinsam mit Tversky unter anderem den so genannten Framing Effekt. Anhand des „Asian Desease Problems“ zeigten sie auf, dass sich Versuchspersonen zu einer anderen Entscheidung bringen lassen, wenn man alleine die Formulierung des Problems ändert. Dieser Versuch erfreute sich großer Beliebtheit und war bereits im Jahr 1998 (Kühlberger, 1998) 136mal wiederholt und variiert worden. In der hier präsentierten Untersuchung wurde jedoch erstmals geprüft, ob sich der Framing Effekt allein auf die Formulierung des Problems zurückführen lässt oder ob es andere Einflussfaktoren gibt. Einführung Als Methode wurden vier Versionen eines Online-Fragebogens verwendet. Die 100 Versuchspersonen wurden mit einer deutschen Abwandlung des „Asian Desease Problems“ konfrontiert und mussten im Anschluss die Wahrscheinlichkeiten für Ihre gegebenen Antworten angeben. Zwei Versionen dieser Fragebögen waren positiv formuliert „Personen gerettet“ (Pos1, Pos2) und zwei negativ „Personen sterben“ (Neg1, Neg2). Die Aufgabe war wie folgt formuliert: Stellen sie sich vor, Deutschland bereitet sich auf den Ausbruch einer ungewöhnlichen asiatischen Epidemie vor, die vermutlich 600 Personen töten wird. Es wurden zwei alternative Programme zur Bekämpfung der Epidemie entwickelt. Nehmen sie weiterhin an, dass die exakten wissenschaftlichen Erwartungen für die Konsequenzen der beiden Programme folgende sind: Wird Programm A angewendet, werden bis zu 200 Personen gerettet/sterben. Wird Programm B angewendet, dann werden entweder bis zu 200 Personen gerettet/sterben, oder aber bis zu 400 Personen werden gerettet/sterben. Welches der beiden Programme würden sie bevorzugen? Keine Angaben Alternative A Alternative B Wenn sich die Versuchspersonen für die unsichere Alternative entschieden, wurden sie im Anschluss an diese Frage gebeten die im Endeffekt (Erwartungswert) geretteten Personen anzugeben, sowie die Wahrscheinlichkeiten für die beiden Werte, im Beispiel 200 und 400. Methode 1. Die Versuchspersonen sind den Umgang mit Wahrscheinlichkeiten nicht gewöhnt und schätzen die Wahrscheinlichkeiten somit inadäquat im Verhältnis zu den absoluten Werten ein. 2. Die Versuchspersonen verwenden eine einfache Heuristik (zum Beispiel einen Durchschnittswert) beim Vergleich und bei der anschließenden Entscheidung zwischen der sicheren und der unsicheren Alternative. 3. Auch ohne die Angabe von Wahrscheinlichkeiten bei der unsicheren Option lässt sich der Framing Effekt replizieren (Kahneman & Tversky, 2000). Hypothesen 1. Bei selbst gewählten Wahrscheinlichkeiten und selbst gewählten Erwartungswerten erwartet man eine starke Beziehung zwischen beiden. Bis auf geringe Zufallsschwankungen erwartet man eine hohe Konsistenz (Reliabilität) um .80. Diese war jedoch nicht zu beobachten. Die Versuchspersonen konnte Ihre implizit angenommene Wahrscheinlichkeitsverteilung (50%/50%) nicht in Wahrscheinlichkeiten umsetzen, wenn sie danach gefragt wurden. Die Korrelationen zwischen den angegebenen und den, aus den Wahrscheinlichkeiten errechneten Erwartungswerten waren in allen vier Versionen gering (Pos1 .503; Pos2 .443; Neg1 .753; Neg2 .216 ). 2. Entfernt man die Wahrscheinlichkeiten aus der Fragestellung bevorzugen die Versuchspersonen generell die unsichere Alternative. Warum ist dies der Fall? Schaut man sich die Ergebnisse an, stellt man fest, dass die Versuchspersonen eine rationale Entscheidung getroffen haben, da sie die Alternative mit dem größeren Erwartungswert wählten. Sie bestimmten dabei den Mittelwert der unsicheren Alternative und trafen damit implizit die Annahme einer Gleichverteilung (50%/50%) der Wahrscheinlichkeiten. 3. Es zeigt sich ein Optimismus-Bias: Die negativen Ausgänge werden unterschätzt („sterben“) und die positiven Ausgänge werden überschätzt („gerettet“). Dieser zeigt sich wenn man die Wahrscheinlichkeiten betrachtet und ist konsistent in den beiden Formulierungsarten. Ergebnisse Der Framing-Effekt ist ein Optimismus-Effekt der erst bei der Angabe von Wahrscheinlichkeiten sichtbar wird, wenn man Wahrscheinlichkeiten und Formulierung trennt. Die sichere Alternative wird unter keiner Formulierungsversion (gerettet/sterben) bevorzugt. Die Versuchspersonen wählen eher intuitiv die Alternative mit dem größeren Erwartungswert, diesen bestimmen sie bei der unsicheren Alternative durch die Errechnung des Mittelwertes. Werden die Versuchspersonen dann gebeten die Wahrscheinlichkeiten anzugeben, weichen sie jedoch von der Wahrscheinlichkeit von .50 ab, die sie bei der Berechnung des Mittelwertes implizit verwendet haben. Nur wenn man sich die angegebenen Wahrscheinlichkeiten anschaut, ist die Richtung der Abweichung abhängig von der positiven/negativen Formulierung. Interpretation Kahneman, D., & Tversky A. (2000). Choices, values and frames. New York: Russell Sage Foundation. Kühlberger, A. (1998). The influence of framing on risky decisions: a meta-analysis. Organizational Behavior and Human Decision Processes. Literatur