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【学院学士论文】浅谈大学生数字运算能力对贝叶斯推理的影响(论文范文资料)

星级: ★★★★ 期刊: 《社会心理科学》作者:王香香史滋福任荣浏览量:5543 论文级别:最新本章主题:表征和数字原创论文: 5156论文网时间:2016年11月4日审核稿件编辑:Guy本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:2002 评论次数: 3240

导读:本论文是一篇关于表征和数字方面的优秀论文结语格式,对正在写有关于大学生数字运算能力对贝叶斯推理的影响论文的写作者有一定的参考和指导作用,免费供学生们阅读下载。

摘要:本文采用两个贝叶斯推理问题和一个数字运算能力量表对102个大学生进行了调查,结果表明:

(1)数字运算能力对贝叶斯推理有影响,具体表现为高数字运算能力被试比低数字运算能力被试的贝叶斯推理成绩要好;

(2)自然频数表征对贝叶斯推理的影响是有条件的,只有高数字运算能力被试才出现自然频数表征促进效应,而低数字运算能力被试并没有出现自然频数表征促进效应.这可能表明,即使是对自然频数的理解和操纵也需要一定程度的数字运算能力,而且自然频数表征促进效应并没有以前认为的那么普遍.

关键词:数字运算能力贝叶斯推理 自然频率表征大学生

1.前言

在Edwards (1968)与Kahnemen,Tversky(1972)p进行的贝叶斯直觉推理是否符合贝叶斯定理之争后,贝叶斯推理研究很长一段时间都是侧重于对推理材料的研究.最具代表性的是Gigerenzer和Hoffrage (1995)翻的研究,认为如果不确定信息用自然频数而不是概率形式表征,贝叶斯推理成绩将得到改善,并且用进化理论观点对这一频率促进效应进行了解释: “心智适应于频率形式,因为在概率理论出现以前人类一直使用的是频率信息形式.”后来Mellers等

大学生数字运算能力对贝叶斯推理的影响
表征和数字论文结语格式

(1999) c4提出嵌套集合假设(nested-sets hypothe-sis)来解释频数促进效应,认为自然频数形式促进贝叶斯推理成绩的原因是使集合的“嵌套”关系形象化了.可以推测其它使嵌套集合关系显化的表征方式都可以促进贝叶斯推理成绩,而不仅仅只是自然频数形式能够促进贝叶斯推理成绩.尽管研究者对自然频数形式促进贝叶斯推理成绩的原因存在分歧(Barbey&Sloman,2007),自然频数形式确实促进了贝叶斯推理成绩这一结果却得到了承认. 后来一些研究者逐步从重视推理材料的研究中跳出来,已经开始把研究的目标放在了作为推理主体的人——推理者的身上,希望通过对推理者因素的探究来进一步考证影响推理的因素.Gigerenzer和Hoffrage发现使用适合于人类的频数表征形式代替概率表征形式,尽管在较大程度上提高了贝叶斯推理成绩,却仍有500/0左右的推理者未能得到正确的答案.傅小兰和赵晓东(2005)的研究用不同的材料得出了同样的结论.所以说,贝叶斯推理是一类非常复杂的推理问题,其难度所在除了问题本身给予机体的相对超量的信息负荷外(基础比率,击中率和虚报率),另一个不容忽略的方面就是个体的主体性因素对推理的影响.最近,Bramwell,West和Sloman (2006)的实验中使用“胎儿疾病诊断”贝叶斯推理问题,结果发现频数表征的正确率高于概率表征,但是这种频数促进效应仅存在于妇产科医生,其他三组频数形式和概率形式的正确率都很差.因此,本研究认为,自然频数促进效应并不是普遍现象,它仅适用于某些类型的推理者.

已有研究表明,判断与决策任务在一定程度上受数字运算能力的影响,因为许多判断与决策任务很大程度上依赖于数学概念(Reyna&Brain-erd,2007).数字运算技能是指“处理基本的概率和数字概念的能力” (Peters等,,2006.Peters等(2006)发现,相对于对照组,高数字运算能力个体更可能提取和使用合适的数字规则,使自己得出正确的推理反应. 那么,贝叶斯推理问题作为一类复杂的决策任务,数字运算能力对其会产生什么影响呢?最近,Brase (2008)用几率(chance)格式的问题形式作为频数格式的替代材料来与概率格式的材料作比较,发现几率格式是一种模糊的表征,最重要的在于推理者的理解,如果推理者将几率格式理解为频数格式,更容易得出正确答案,如果推理者将几率格式理解为概率格式,那么正确率就会低,这种观点强调的是推理者的理解作用,即推理者的数字运算能力.

虽然国内大量的研究已经验证了贝叶斯推理的频数表征促进效应,那么中国被试的频数表征促进效应会是普遍现象还是有条件的?本研究假设:当不确定信息用自然频数形式而不是单事件

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概率形式表征时,数字运算能力对贝叶斯推理产生影响,即高数字运算能力被试比低数字运算能力被试的贝叶斯推理成绩要好;自然频数表征对贝叶斯推理的影响是有条件的,只有高数字运算能力被试才出现自然频数表征促进效应,而低数字运算能力被试并没有出现自然频数表征促进效应.

2.研究方法

2。1被试

参加本实验的是某大学一年级102名本科生,男女各半.所有的学生都不熟悉贝叶斯推理规则,而且以前均未参加过类似实验,自愿参加本次实验,实验后给予一定报酬.

2。2实验材料

每个被试将完成两个贝叶斯推理问题(医学问题与汽车问题,Chapman和Liu,2009)111】和一个数字运算能力量表(Lipkus,Samsa和Rimer,2001).对每一个被试而言,两个贝叶斯推理问题分别用概率形式和自然频数形式表述,所以有两种组合方式,即概率形式的医学问题和频数形式的汽车问题;概率形式的汽车问题和频数形式的医学问题.数字运算能力量表由1 1个项目组成(见附录),根据中国的文化背景作了文字上的修改,本量表测试被试对概率信息的理解.

2。3实验设计

本实验采用2(不确定信息的表述形式)×2(数字运算能力)被试间设计.自变量为不确定信息的表述形式(两个水平:概率形式和频率形式)和数字运算能力(分为高,低两个水平).因变量为各条件下贝叶斯推理问题的正确率.

2。4实验程序

利用上课时间集体施测,将两种问卷按照1:1的比例混合后随机分发给被试.提醒被试

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认真阅读指导语,并独立完成,随后将问卷收回,完成任务大约需要15分钟,回收问卷为96份,有效问卷为93份.

3.结果与分析

数字运算能力量表的平均分数是9。69(中数为10,范围0~11).用中数作为分界点(Chap-man和Liu,2009)[13】形成一个高数字运算能力组(n=58)和一个低数字运算能力组(n=35).汽车问题的正确答案是9。91%或者55/550 (9。50/o~10,50/0),医学问题的正确答案是47。62%或者90/189(47。5%.48。5%).表1为贝叶斯推理问题中被试的正确回答频数和正确回答百分比.从表中可以看出正确的回答不多,整体水平与Bramwell等(2006)研究中的一样低,甚至低于其它的研究(Brase,2008,2009),这也可以说明贝叶斯推理问题是一类非常复杂的推理问题.

总体来说,概率表征条件下的正确回答不多.概率表征条件下的低数字运算能力被试的正确回答百分比是5%,高数字运算能力被试的正确回答百分比是9%,成绩有所提高,但卡方检验后发现并没有显著差异(x2=1。143,p>0。05).频数表征条件下的正确回答要多于概率表征条件下的正确回答,但正确回答的正确率也不高.频率表征条件下的低数字运算能力被试的正确回答百分比是11%.高数字运算能力被试的频数正确回答百分比是31%,成绩有所提高,而且卡方检验发现差异极显著(x2=9。5 24,p<0。01).

低数字运算能力被试在频数表征条件下的成绩要稍好于概率表征条件下的成绩(1 1%>5%),卡方检验后发现并没有显著差异(X2=2。25,p>0。05).高数字运算能力被试在频数表征条件下的成绩也要好于概率表征条件下的成绩(31%>90/0),而且卡方检验后发现差异极显著(X2=12。1,p< 0。01).所以说,频数形式下的被试比概率形式下的被试更倾向于得出正确答案,但仅有高数字运算能力者存在不确定信息的频数促进效应.这可能表明,即使是对自然频数的理解和操纵也需要一定程度的数字运算能力,而且自然频数表征促进效应并没有以前认为的那么普遍.

4.讨论

高数字运算能力者在计算任务上表现要好;当用自然频数形式而不是概率形式表征问题时,贝叶斯推理成绩有所提高,这些结论在本研究中都得到了验证.本实验还完善了以前的研究,认为高数字运算能力被试比低数字运算能力被试的贝叶斯推理成绩要好,而且主要是高数字运算能力者出现自然频数频率表征促进效应.从这一发现可以得出:即使是对自然频率的理解和操纵也需要一定程度的数字运算能力.数字运算能力低的被试在概率形式的正确回答不多,对被试来说这些贝叶斯问题明显太难,即使达到中等程度的正确率也需要频数形式表征和被试的高数字运算能力这双重条件.

高数字运算能力的被试在贝叶斯推理任务中表现比低数字运算能力的被试要突出,可能原因是高数字运算能力被试对后验概率或前提条件中的各种关系了解得更透彻,因而从自然频数表征格式中获益更多,清楚哪些数字在后验概率计算中要用到;而低数字运

怎样写表征专业学院学士论文
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算能力被试可能缺乏对后验概率的确定理解.因此,即使频数表征格式有利于低数字运算能力被试对风险数字信息的理解,但由于不能充分理解后验概率概念,从而不能对后验概率进行有效计算.另一种可能性是,即使高数字运算能力被试和低数字运算能力被试都理解后验概率,在贝叶斯问题中给出三个独立的风险数字信息(基础比率、击中率和虚报率)情况下,低数字运算能力被试因缺乏对数字的敏感和处理能力,弄不清自然频数表征中哪些数字信息将在随后的后验概率计算中被用到,自然也不容易出现高的正确率.

本研究的结果与已有决策方面的研究结论不一致,原因可能是本研究中所使用的贝叶斯推理任务区别于以往的决策任务.贝叶斯问题不仅要求被试理解风险信息,而且要求被试利用风险信息计算事件发生的后验概率.Peters et a1.(2006,2007)的研究中正确回答的关键是理解所呈现的风险数字信息,对所呈现的数字信息的理解与正确答案直接挂勾.比如,一旦理解了10%等于10/100,将直接促使被试正确回答.然而在贝叶斯问题中,被试不仅必须理解所呈现的数字信息,而且需要操纵这些信息去计算事件发生的后验概率.虽然自然频率促进作用的机制问题还存在争议(Barbey&Sloman,2007;Reyna&Brainerd,2008),但是对自然频数表征形式的促进作用还是达成了共识.但是,自然频数对贝叶斯推理的影响是有条件的,只有高数字运算能力者才出现自然频数表征促进效应,而低数字运算能力者并没有出现自然频数表征促进效应.

总之,贝叶斯推理的影响因素是多样的,可能来源于推理材料,也可能来自推理者,还有可能来源于推理过程.由于人的参与,这些影响因素不可能是独立的,它们是一个不可分割的整体,在推理研究中应该综合考虑多种影响因素,对各方面同时操控,才能促进贝叶斯推理成绩.

5.结论

本实验采用两个贝叶斯推理问题和一个数字运算能力量表进行研究,结果表明:

(1)数字运算能力对贝叶斯推理产生了影响,具体表现为高数字运算能力被试比低数字运算能力被试的贝叶斯推理成绩要好;

(2)自然频率表征对贝叶斯推理的影响是有条件的,只有高数字运算能力被试才出现自然频率表征促进效应,即自然频率表征促进效应并没有以前认为的那么普遍.

[ 参考文献 ]

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