analisis

LAS INVESTIGACIONES DE SHAUGHNESSY

Los trabajos sobre comprensión probabilística de este autor (1977, 1983 a y b, 1985, 1992) los podemos enmarcar dentro del paradigma de heurísticos y sesgos que revisamos en el capítulo anterior pero tienen una fuerte vertiente didáctica que es la que nos interesa en este momento. Sus hallazgos y conclusiones principales son:

1) Los estudiantes noinstruídos en teoría de probabilidades poseen conceptos probabilísticos erróneos debido a su desconocimiento de las leyes matemáticas de la probabilidad; así, parece posible eliminar estas concepciones erróneas familiarizando a los estudiantes con la teoría formal de probabilidades. Sin embargo, algunas concepciones erróneas están establecidas muy profundamente y no son el resultado de simpleinexperiencia matemática; tienen una base psicológica y la mera exposición a las leyes estadísticas no son suficientes para superarlas, aún en el mejor de los cursos.
2) Shaughnessy relaciona los errores combinatorios de los alumnos con el sesgo de accesibilidad. Por ejemplo, cuando se les pide comparar el número de comités de 2 personas y el de 8 personas que se pueden generar a partir de 10 personas,los alumnos dicen que hay más comités de 2 personas. Shaughnessy explica esta violación del cálculo combinatorio C10,2=C10,8, argumentando que es más fácil, más accesible, imaginar comités de 2 personas que de 8 personas; este hecho impide constatar que un comité de 2 personas define biunívocamente un comité de 8, cuando los seleccionamos de un grupo de 10 personas.

3) Shaughnessy explica porel heurístico de representatividad el sesgo de insensibili¬dad al tamaño muestral. Planteó a estudiantes de primer año de universidad matriculados en un curso introductorio de estadística, el problema de dos maternidades (una con 15 nacimientos diarios y otra con 45 nacimientos diarios) y les preguntó en cual de las dos habría un mayor número de días, en el transcurso de un año, en que al menos el60% de los nacidos sean niñas. Los estudiantes contestaron que aproximada-mente el mismo número en las dos maternidades porque usaron la distribución 50%-50% de chicos y chicas en la población como una estimación representativa y no tuvieron en cuenta el tamaño muestral.

4) Una estimación para la probabilidad de un suceso puede no estar basada en un modelo probabilístico, sino en modelosdeterminísticos o en sistemas de creencias personales. Por ejemplo, si un sujeto decide que el testigo acierta en el problema de los taxis (revisado en el capítulo anterior) concluirá que el taxi azul está implicado en el accidente. En esta argumentación, no hay azar ni probabilidad; si el sujeto estima que hay un 95% de posibilidades de que el taxi del accidente sea azul, este porcentaje es más unaexpresión de confianza que una estimación de probabilidad. La información de base (las probabilidades previas) puede despreciarse si no conecta con preconcepcio¬nes o creencias del sujeto.

5) En esta línea de enfatizar el papel que juegan las creencias en los juicios y toma de decisiones con incertidumbre, Shaughnessy les planteó a los mismos estudiantes el siguiente problema: "Suponte queestás siguiendo un curso de estadística y que cada semana tienes un examen de 10 preguntas. Tu promedio a lo largo del año ha sido de 7 respuestas correctas de 10. Esta semana has estudiado con un amigo y conseguiste 9 respuestas correctas Te ayudó estudiar con un amigo?". Encontró respuestas en un amplio abanico que van desde "naturalmente ayudó porque 9 es mejor que 7" hasta "no ayudó, un alumno quetiene de media 7 respuestas correctas puede conseguir en un examen 9 respuestas correctas, 7 y 9 son números cercanos"; en el medio encontró muchas respuestas "depende". Shaughnessy afirma que estos alumnos están empleando un sistema de creencias y no realizando un cálculo.

A continuación analizamos una tarea que es una variante de un ítem que Kahneman y Tversky utilizaron para estudiar...