La negligenza del tasso di base è un termine usato nella psicologia cognitiva e nelle scienze delle decisioni per spiegare come i ragionatori umani, nel fare inferenze sulla probabilità, spesso tendano a ignorare le frequenze di fondo. Ad esempio, se la probabilità che una data donna abbia un cancro al seno è nota essere 1/10,000, ma un test su 10,000 donne dà 100 risultati positivi, i ragionatori tenderanno a sovrastimare la probabilità che una delle donne risultate positive abbia effettivamente il cancro , piuttosto che considerare la possibilità di falsi positivi.
L’analisi della negligenza del tasso di base è relativamente recente all’interno della psicologia, spesso considerata una parte del campo dell’euristica e dei pregiudizi. Piuttosto che assumere che gli esseri umani siano sempre pensatori razionali, gli psicologi in questo campo esplorano i modi in cui i giudizi umani deviano sistematicamente dagli assiomi della teoria della probabilità. Queste deviazioni si verificano perché gli esseri umani sono spesso costretti a formulare giudizi rapidi basati su scarse informazioni e perché i giudizi più adattabili o rapidi non sono sempre i più corretti. Sembra che la nostra specie non sia stata creata dall’evoluzione per produrre in modo coerente inferenze matematicamente accurate basate su una serie di dati osservati.
Il fenomeno della negligenza del tasso di base è anche considerato una parte della teoria delle decisioni descrittive, che studia come gli esseri umani effettivamente ragionano, in contrasto con la teoria delle decisioni normative, che studia le migliori procedure possibili per prendere una determinata decisione. È stato scoperto che i ragionatori umani spesso ignorano il tasso di base anche quando le informazioni sono facilmente disponibili. Ciò ha prodotto risultati importanti per le scienze sociali e l’economia, tra le altre aree.
La negligenza del tasso di base è spesso menzionata insieme alla regola di Bayes, una procedura decisionale che segue rapidamente dagli assiomi della teoria della probabilità. Questa regola dimostra come integrare adeguatamente i tassi di base nelle nuove osservazioni per fornire probabilità aggiornate in modo coerente e accurato. Pertanto, la deviazione dai tassi di base è indicata anche come deviazione dalla regola di Bayes.
Un altro esempio di abbandono del tasso base in un contesto sperimentale sarebbe la presentazione a un gruppo di soggetti di prova di un elenco di dieci studenti e le descrizioni delle loro abitudini e personalità. La presentazione è seguita da una domanda su quale media dei voti è probabile che uno studente abbia. Queste informazioni vengono presentate insieme alle informazioni sul tasso di base sul rendimento scolastico degli studenti, che dovrebbero guidare i soggetti del test nelle loro ipotesi, ma regolarmente non lo fanno. Date dieci descrizioni scadenti degli studenti, i soggetti del test assegneranno stime GPA sostanzialmente non in linea con i tassi di base. Date dieci descrizioni positive, il bias si verifica nella direzione opposta. Presumibilmente queste stime distorte delle probabilità si verificano ogni giorno in miliardi di menti umane, con implicazioni sostanziali per il modo in cui opera la nostra società.