Stichprobe Größe Vernachlässigung

DEFINITION der "Vernachlässigung der Stichprobengröße"

Die Vernachlässigung der Stichprobengröße tritt auf, wenn eine Person aus einer kleinen neuen Stichprobe von Informationen zu viel herleitet. Es wird von Behavioral Finance als ein kognitiver Fehler beschrieben und kann dazu führen, dass Menschen aufgrund unzureichender Informationen schlechte Bewertungen machen. Die zugrunde liegende Ursache für die Vernachlässigung der Stichprobengröße liegt darin, dass die meisten Menschen nicht verstehen, dass in kleineren Stichproben wahrscheinlich mehr Varianz auftritt. Zu wissen, welche Stichprobengröße groß genug ist, kann ein Problem für Menschen sein, die kein volles Verständnis für statistische Methoden haben.

UNTERBRECHEN 'Vernachlässigung der Stichprobengröße'

Wenn die Stichprobengröße zu klein ist, können keine genauen und vertrauenswürdigen Schlüsse gezogen werden. Ein Beispiel ist ein Experiment, in dem Menschen das folgende Szenario vorgestellt wurden:

Eine Person zeichnet aus einer Stichprobe von 5 Bällen und stellt fest, dass 4 rot und 1 grün ist.
Eine Person zieht aus einer Stichprobe von 20 Bällen, und stellt fest, dass 12 rot und 8 grün sind
Welche Probe liefert bessere Beweise dafür, dass die Kugeln überwiegend rot sind?
Die meisten Leute sagten, dass die erste, kleinere Stichprobe viel stärkere Beweise liefert, weil das Verhältnis (4: 1) so viel höher war. In der Tat wird die hohe Ration von der viel kleineren Stichprobengröße aufgewogen. Die Stichprobe von 20 liefert tatsächlich viel stärkere Beweise.

In einem anderen oft erwähnten Versuch wurde den Leuten folgendes vorgestellt:

Eine bestimmte Stadt wird von zwei Krankenhäusern versorgt - In dem größeren Krankenhaus werden durchschnittlich 45 Babys jeden Tag geboren, und in Im kleineren Krankenhaus werden etwa 15 Babys geboren. Ungefähr 50% aller Babys sind Jungen, der tatsächliche Prozentsatz schwankt jedoch von Tag zu Tag. Während eines Jahres registrierte jedes Krankenhaus die Tage, an denen mehr als 60% der Jungen Jungen waren. Welches Krankenhaus hat mehr solche Tage aufgezeichnet?

Statistisch zeigt die größere Stichprobe eine geringere Gesamtvariabilität als eine kleinere Stichprobe. Daher wird das kleinere Krankenhaus mehr Tage beobachten, an denen die Zahl der geborenen Jungen signifikant vom erwarteten Durchschnitt abweicht. Allerdings gaben 22% der Befragten an, dass das größere Krankenhaus mehr solche Tage erleben würde, und 56% sagten, dass die Ergebnisse für beide Krankenhäuser gleich sein würden. Die meisten Leute reagierten falsch, und die Hälfte von ihnen hatte die falsche Intuition, dass größere Proben mehr Variabilität zeigen.