La negligencia de la tasa base es un término utilizado en psicología cognitiva y en las ciencias de la decisión para explicar cómo los razonadores humanos, al hacer inferencias sobre la probabilidad, tienden a ignorar las frecuencias de fondo. Por ejemplo, si se sabe que la probabilidad de que una mujer determinada tenga cáncer de mama es de 1 / 10,000, pero una prueba en 10,000 mujeres da 100 resultados positivos, los razonadores tenderán a sobrestimar la probabilidad de que cualquiera de las mujeres con resultado positivo en realidad tenga cáncer. , en lugar de considerar la posibilidad de falsos positivos.
El análisis de la negligencia de la tasa base es relativamente reciente dentro de la psicología, a menudo se considera parte del campo de la heurística y los sesgos. En lugar de asumir que los seres humanos son siempre pensadores racionales, los psicólogos en este campo exploran las formas en que los juicios humanos se desvían sistemáticamente de los axiomas de la teoría de la probabilidad. Estas desviaciones ocurren porque los humanos a menudo se ven obligados a emitir juicios rápidos basados en información escasa, y porque los juicios que son más adaptativos o rápidos no siempre son los más correctos. Parece que nuestra especie no fue creada por la evolución para producir de manera consistente inferencias matemáticamente precisas basadas en un conjunto de datos observados.
El fenómeno de la negligencia de la tasa base también se considera parte de la teoría descriptiva de la decisión, que estudia cómo los humanos realmente razonan, a diferencia de la teoría normativa de la decisión, que estudia los mejores procedimientos posibles para tomar una decisión determinada. Se ha descubierto que los razonadores humanos a menudo ignoran la tasa base incluso cuando la información está fácilmente disponible. Esto ha dado importantes resultados para las ciencias sociales y la economía, entre otras áreas.
El descuido de la tasa base se menciona a menudo junto con la regla de Bayes, un procedimiento de decisión que se deriva rápidamente de los axiomas de la teoría de la probabilidad. Esta regla demuestra cómo integrar adecuadamente las tasas base en nuevas observaciones para proporcionar probabilidades actualizadas de una manera coherente y precisa. Por lo tanto, la desviación de las tasas base también se conoce como desviación de la regla de Bayes.
Otro ejemplo de negligencia de la tasa base en un contexto experimental sería la presentación a un grupo de sujetos de prueba de una lista de diez estudiantes y descripciones de sus hábitos y personalidades. La presentación es seguida por una pregunta sobre qué promedio de calificaciones es probable que tenga un estudiante determinado. Esta información se presenta junto con la información de tasa base sobre el rendimiento académico de los estudiantes, que debería guiar a los sujetos de la prueba en sus conjeturas, pero normalmente no lo hace. Dadas diez descripciones deficientes de los estudiantes, los sujetos de la prueba asignarán estimaciones de GPA sustancialmente fuera de línea con las tasas base. Dadas diez descripciones positivas, el sesgo se produce en la dirección opuesta. Es de suponer que estas estimaciones de probabilidad sesgadas ocurren todos los días en miles de millones de mentes humanas, con implicaciones sustanciales para la forma en que opera nuestra sociedad.