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“行为经济学系列(套装共9册)(.shg.tw)”
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第21章直觉判断与公式运算,孰优孰劣?
保罗·米尔(PaulMeehl)是个性格奇特而又超凡脱俗的人,是20世纪最有才华的心理学家之一。
他曾在明尼苏达大学的心理学系、法学系、精神病学系、神经病学系以及哲学系任教,同时写了宗教、政治科学方面的文章,还曾经研究过老鼠。
米尔习惯用统计数字说话,经验丰富,曾对临床心理学的空洞言论大加批评,在精神分析方面有过实践。
他写过一些论述心理学研究的哲学基础的文章,这些文章很有思想,我在读研究生时几乎能把它们全部背下来。
我从来没见过米尔,但自从我读了他的那本《临床与统计的预测:理论分析与事实回顾》(Clinicalvs.StatisticalPrediction:ATheoreticalAnalysisandaReviewoftheEvidence)后,他便成了我心目中的一位英雄。
在这本他后来称为“让我烦恼的小书”
的薄册子里,米尔回顾了20项研究结果,这些结果分析了以经过训练的专业人士主观印象为基础的“临床预测”
,是否比按某种规则将一些分数或等级评定结合在一起作出的“统计”
预测更准确。
在一项典型的研究中,经过训练的辅导员预测了新生在学年末的成绩。
他们与每个学生进行了45分钟的谈话,还参考了他们高中时的成绩、几次能力测试加上一份4页长的学生的个人陈述。
数据统计的方法则只采用了其中的一小部分信息,即高中成绩和能力测试。
然而,应用数据统计方法得出的结果要比14名辅导员中11个的预测都准确。
米尔综合其他多种预测结果得出了相似的结论,这些预测包括违反假释程序、飞行员的成功训练以及刑事累犯情况等。
不出所料,米尔的著作在临床心理学家中引起了震惊和质疑,这一争议引发了一股研究大潮,自该书出版至今50余载,这股大潮还在继续。
将临床预测和统计预测进行对比的研究报告大约已有200篇,然而两者的对峙依然没有分出胜负。
大约60%的研究指出,运算手法更准确。
其余的比较研究认为两者准确性相近,但似乎数据统计方法更胜一筹,因为它比人工判断的成本低。
至今还没有令人信服的例外情况记录在案。
预测结果的范围已经延伸到了医学的可变因素,比如癌症病人的寿命、住院时间、心脏病的诊断以及婴儿对猝死综合症的敏感性;经济措施,比如新企业的成功前景、银行对信用危机的评估、员工对未来职业的满意度;政府机构所关心的问题,比如收养人的适合条件评估、少年累犯的可能性以及其他暴力行为发生的可能性;还有一些混合结果评估,比如科学报告的评估、橄榄球比赛的胜负预测以及波尔多酒的价格预测。
这些领域都有很强的不确定性和不可预见性。
我们将其称为“有效性低的环境”
。
在这些情况下,专家预测的准确性与简单的运算得到的结果相当,甚至还要低于简单运算的结果。
在该书出版30年后,米尔自信而骄傲地说:“在社会科学中,还没有哪一项研究像这项一样,众多研究虽定性不同,结果却都一致地指向同一个方向,这一点是毫无争议的。”
专家预测比不上简单运算准确
奥利·阿申菲尔特(OrleyAshenfelter)是普林斯顿大学的经济学家,爱喝葡萄酒。
对于简单的统计学方法的力量可以胜过世界著名学者的观点,阿申菲尔特曾经作过一个引人注目的论证。
他想通过波尔多酒生产年所提供的相关信息来预测该酒的未来价值。
这个问题之所以重要,是因为优质葡萄酒要想达到质量的顶峰需要很多年。
出自同一个酒窖的酒,因其年份不同,在价格上有很大差异。
生产时间相差12个月的酒,其价值会相差10倍或更多。
预测未来价格的一项因素是它的本质价值,因为投资者买酒就像买艺术品一样,都希望它能够增值。
人们通常认为葡萄酒酿造期之所以能够决定酒的好坏是受生长期间天气多样性的影响,温暖干燥的夏季会酿就最好的葡萄酒,因此全球变暖貌似会惠及葡萄酒产业。
湿润的春天也会使这一产业受益,这样的天气会在不影响质量的情况下增产。
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