La négligence du taux de base est un terme utilisé en psychologie cognitive et en sciences de la décision pour expliquer comment les raisonneurs humains, en faisant des déductions sur la probabilité, ont souvent tendance à ignorer les fréquences de fond. Par exemple, si la probabilité qu’une femme donnée ait un cancer du sein est de 1/10,000 10,000, mais qu’un test sur 100 XNUMX femmes donne XNUMX résultats positifs, les raisonneurs auront tendance à surestimer la probabilité que l’une des femmes testées positives ait réellement un cancer. , plutôt que d’envisager la possibilité de faux positifs.
L’analyse de la négligence du taux de base est relativement récente en psychologie, souvent considérée comme faisant partie du domaine des heuristiques et des biais. Plutôt que de supposer que les êtres humains sont toujours des penseurs rationnels, les psychologues dans ce domaine explorent les façons dont les jugements humains s’écartent systématiquement des axiomes de la théorie des probabilités. Ces écarts se produisent parce que les humains sont souvent obligés de porter des jugements rapides sur la base de peu d’informations, et parce que les jugements les plus adaptatifs ou les plus rapides ne sont pas toujours les plus corrects. Il semble que notre espèce n’ait pas été conçue par l’évolution pour produire systématiquement des inférences mathématiquement précises basées sur un ensemble de données observées.
Le phénomène de négligence du taux de base est également considéré comme faisant partie de la théorie de la décision descriptive, qui étudie comment les humains raisonnent réellement, par opposition à la théorie de la décision normative, qui étudie les meilleures procédures possibles pour prendre une décision donnée. Il a été constaté que les raisonneurs humains ignorent souvent le taux de base même lorsque l’information est facilement disponible. Cela a donné des résultats importants pour les sciences sociales et l’économie, entre autres domaines.
La négligence du taux de base est souvent mentionnée en conjonction avec la règle de Bayes, une procédure de décision qui découle rapidement des axiomes de la théorie des probabilités. Cette règle montre comment intégrer de manière appropriée les taux de base dans de nouvelles observations pour fournir des probabilités mises à jour de manière cohérente et précise. Par conséquent, l’écart par rapport aux taux de base est également appelé déviation de la règle de Bayes.
Un autre exemple de négligence du taux de base dans un contexte expérimental serait la présentation à un groupe de sujets de test d’une liste de dix étudiants et des descriptions de leurs habitudes et personnalités. La présentation est suivie d’une question sur la moyenne pondérée cumulative d’un élève donné. Ces informations sont présentées avec des informations sur les taux de base des résultats scolaires des étudiants, qui devraient guider les sujets de test dans leurs suppositions, mais ne le font pas régulièrement. Compte tenu de dix mauvaises descriptions des étudiants, les sujets du test attribueront des estimations de GPA sensiblement en dehors des taux de base. Compte tenu de dix descriptions positives, le biais se produit dans la direction opposée. Vraisemblablement, ces estimations de probabilité faussées se produisent chaque jour dans des milliards d’esprits humains, avec des implications substantielles pour la façon dont notre société fonctionne.