Statistical Cognitive Bias

risk vs 통계학

[17]
위험을 관리하는 도구로는 적절치 않다.
ex. Red/ Black 공 비율 추정
10회추출 → 20회추출 한다고 신뢰수준이 2배가 되지 않음. → sqrt(2) 만큼만 증가
Stationary 문제. (Red 공 자체가 임의로 결정된다면?)

순진한 실증주의

[17]
자동차 사고는 집 근처에서 발생 - 사고발생율이 높은게 아니라, 대게 집근처에서 운전 시간이 많은 것.
데이터를 사용해서 어떤 주장을 반증할 수는 있어도, 절대 입증할 수는 없다.

빈도 vs 결과

[17]

후견지명편향

[17]
'나는 처음부터 그럴 줄 알았어'
이후에 얻은 정보 때문에 사건 당시 자신의 지식을 과대평가하는 현상

시간과 소음

[17]
뉴스에는 소음이 가득하고, 역사에는 없다
Ergodicity

벅슨의 역설

A와 B 둘다 있는 사람이나, A와 B 둘다 없는 사람이 연구 대상에서 제외되었을 때, A-B 간의 가짜 관계가 생깁니다. [11]

비례의 위험, 큰수의 법칙

어떤 수학기법을 적용할 때 같은 계산을 다른 방식으로 여러차례 반복해서 비교해 보자[11]

백분율

수가 음수가 될 수 있는 상황에서는 %를 논하지 말라. → 합이 100이 넘는다 [11]

여론조사는 선택지 하나하나, 잘게 쪼갤 수 없는지 확인하자

콩도르세 역설

과반수가 틀릴 수 있다[11] 예시

Power Law

80/20 법칙
다시 합쳐서 보기, 링크

경험의 기억

[4]
peak-end rule : 전체 고통 등급 = 최악과 '마지막'의 평균
duration neglect : 지속시간은 고통 등급에 영향 X
수술 시간 최소보다 고통의 절정 강도를 낮추는 것이 좋음. 수술 말미에 느끼는 고통이 크지 않도록
경험 자아가 느끼는 고통에는 무관심
등산, 하이킹, 여행사진, 기록..
경험과 경험의 기억을 구분 못함 ex 교향곡 감상. 마지막의 끔찍한 소음

초점착각

[4] 지금 행복? 현재 집중하고 있는 삶의 어떤 단면이 종합 평가에서 매우 큰 자리를 차지하게 됨
인생의 그 무엇도 그것에 대해 생각할 때 그것이 중요하다고 생각하는 것만큼 중요하지 않음

선호역전

상대성

[16]
1) 절대적 가치에 접근이 힘들 때 비교라는 도구 사용
2) 손쉬운 비교를 선택 : 할인, 묶음판매, 백분율(%)
만들어진 상대성 : 중간 지대에 놓인 제품이 기업에서 마케팅 담당자가 애초에 팔고자 한 물건일 수 있다. (메뉴판에서 두번째 비싼 메뉴 선택↑)
묶음판매 : 총 비용을 뭉뚱그려 표현 (ex. 이통사 월 사용료),
통합 : 심리적으로 덜 고통. 100+1 보다 1000+1을 쓰는 것은 덜 고통스러움 (같은 사용금액이라도)

숫자에 지나친 주의

[16]
다른 고려 사항을 제외하고 숫자에 지나친 주의를 가지는 것. (정확하다고 '착각하는' 것에 집중)
ex. 카메라 화소, 가격, 등 비교하기 쉬움 숫자
→ 돈이 배제된 기회비용을 판단 하도록 노력
매겨진 가격에 의미 부여하기 - anchoring, 임의적 일관성

프레이밍

점화효과

억지로 웃어봤더니 정말 기분이 좋아진다,
Florida Effec : 생각/언어에 따라 행동이 달라진다.[4]
https://392766.tistory.com/1219

언어

[16]
언어가 상품 가치의 수준을 변화 : 사람은 다양하게 존재하는 것 중 선택하는 것이 아닌, 다양하게 존재하는 것을 묘사한 것들 중에서 선택

제의(경험 전 행하는 의식) : 과거 경험과 연결성, 특정 의미의 감각 형성, 내가 더 투자하게 되는 효과

경험을 바꿀 수 있어 단순 bias는 아님. (추가되는 가치 그러나 남의 조작인지 스스로의 조작인지가 중요

기대치

[16]
기대 시간대 - 경험 시간대에 영향
높은 기대는 경험 자체에 대한 가치 평가 내용을 변화시킴
이름붙이기(branding) : 모나리자는 절도 사건 후 더 유명
미리 지불 : 3개월의 기대와 설렘, 흥분까지 함께 얻는 효과

공정함

«부의 감각», 댄 애리얼리[12]
얼마나 노력하고 고생하는지 보여주어야 서비스 비용을 아깝지 않게 생각한다.

[16]
공정함을 가치에 더해 생각 ex.) 수요-공급, (투명한) 노력, 추가금액을 위해 추가되는 노력
투명성 → 노력을 드러내 보임 → 신뢰형성, 가치형성 → 공정하다고 생각

확증편향

어떤 주장 반박 증거보다는 확인 증거를 찾으려는 성향

악마의 변호인

[15]

인과적 고정관념

[4]

Halo effect

[4] 성공담 vs 실패담 : 리더십 스타일과 경영 관행이 기업 실적에 미치는 영향을 지속적으로 과장.
운의 중요성. 평균으로의 회귀
“신생기업들이 처한 환경이 기저율에 반하는 직관을 정당화시킬 만큼 충분히 규칙적인가?”

생존편향

[17]
우리는 승자만 보기 때문에 확률을 보는 관점이 왜곡됨
엄청난 성공의 원인은 대부분 운
“초기 모집단 규모”가 중요 : 원숭이가 타자를 쳐서 소설을 완성했다 → 5 원숭이 중 1면 대단하지만, 10^10 중 1면 ??
의심스러울 때는 새로운 idea, 정보, 기법을 체계적으로 거부하는 것이 최선 - 지금 우리는 실패한 신기술 빼고 성공한 기술만 보고 있음

대체역사

[17]
한 분야의 실적은 결과만으로 평가해서는 안되며, 역사가 다른 방식으로 진행되었을 경우의 대체 비용도 고려해야 한다.
Scenario Analysis, alternative Sample path, Monte Carlo simulation..

횡단면 문제

[17]
cross-sectional problem : 일정 시점에서 보면, 가장 큰 성공을 거두는 트레이더는 시장의 최고 순환주기에 잘 맞는 트레이더
진화는 시계열 한 시점에 적합하다는 뜻. 모든 환경에 적합하다는 뜻이 아님. - 시간을 무한대로 연장하면, ergodicity에 의해 사건이 확실히 발생, 그 종은 전멸할 것.

정도의 짝짓기

[4]

의도적 인과성

인과성에 대한 착각
ex. 복잡한 뉴욕거리에서 제인은 지갑이 없어졌다는 것을 깨달았다.. - 소매치기? [4]

편안함

보기 쉽게, 발음 쉽게 → 과거성(낯익음)을 가짐. ex.글자 상태가 좋지 않을 때 시험성적이 더 좋았다. [4]
새로운 경험을 정상적인 것으로 느끼려면 아주 약간의 반복만 있으면 된다 [4]

정당성의 착각

[4]
전문가의 예측과 무작위적 예측이 비슷 : 문제는 전문가들이 훈련을 잘 받았는지 여부가 아니라, 그들의 세상이 예상가능한지 여부
의사결정자. 공식이 제안한 점수(알고리즘)를 받고 예측했을 때조차 공식보다 못하다. “최종결정은 공식에 맡겨야”
복잡한 정보의 요약, 판단에는 인간은 고질적으로 일관성이 부족
ex. 영업사원 채용 인터뷰 1) 적합 특성 선별 2) '사실적' 질문으로 신뢰감 있게 평가할 수 있도록 3) 후광효과 피하려면 한번에 하나 특성 정보만, 다음 가기전 점수 기입 4) 더 마음에 들어도 최종 점수가 높은 후보를 뽑겠다는 결심

후광효과

narrative fallacy

[4]
블랙스완, 나심탈레브
항상 다른 사람들의 행동을 그들의 일반적 성향과 개인별 특성을 드러내주는 것으로 해석. 후광효과가 정합성을 높이는 데 기여

마태효과

[12]
부익부빈익빈 https://weekly.donga.com/List/3/all/11/527627/1
마태복음 25장 29절 ‘누구든지 가진 자는 더 받아 넉넉해지고, 가진 것이 없는 자는 가진 것마저 빼앗길 것이다’

사후확신 편향

[4]
결과 편향 : 예전에 내린 결정을 과정이 아닌 최종 결과로 판단
사후확신 편향 때문에 자연스레 표준운영절차를 따름 / 몇가지 행운의 도박은 무모한 리더에게 예지력과 담대함이라는 후광을 줌

소심한 선택

[7]
조직 개별 관리자. 책임져야 할 성과에 손실회피 (큰 성과는 미미한 보상, 큰 손실은 해고 위험)
의사결정을 내리는 시점과 성과 확인 시점 사이의 간격
→ 주인은 애초 생각이 훌륭한 아이디어 였다는 사실을 망각
똑똑한 주인들은 직원들이 성공 가능성을 극대화하는 전략을 추구하도록 격려하고 그런 태도가 오히려 해고 가능성을 낮출 것임을 강조해야
훌륭한 리더라면 그 결과에 상관없이 증거기반 의사결정을 통해 항상 보상 받을 수 있다는 확신을 전달하는 업무환경 조성해야

Cargo Cult

[12]
https://news.joins.com/article/2350075
미군군이 건설했던 보급기지를 본떠 어설프게 활주로를 만들고 얼기설기 큰 관제탑도 세웠다. 야자열매 헬멧을 쓰고 나무 막대기 소총을 든 채 활주로를 따라 순찰을 돌기도 했다.
선후관계를 인과관계로 혼동하는 오류(after this, therefore because of it)
즉 어떤 사건이 시간적으로 다른 사건에 뒤이어 일어났다는 이유만으로 앞에 일어난 사건을 뒤에 일어난 사건의 원인으로 잘못 간주해버린 것이다.

WYSIATI

[4]
What You See Is All There Is. 과도한 자신ㅣ감, 프레이밍, 기저 무시.
기존의 증거에 집중, 없는 증거 무시
“그들은 한 컨설턴트가 작성한 우수한 리포트를 보고 중요한 결정을 내렸다”

Heuristic

[4]
개연성 판단을 요구받을 때 사실상 다른 뭔가를 대신 판단해 놓고 자신들이 개연성을 판단했다고 믿음.
ex) 요즘 당신의 인생은 얼마나 행복? - 지난달 데이트 횟수는 얼마나? 순서에 따라 상관관계 변화
그는 그 프로젝트를 좋아하기 때문에 cost는 낮고 benefit은 크다고 생각
우리가 답해야 할 질문은 이 후보의 성공 가능성, 그러나 우리가 대답할 것 같은 질문은 후보가 인터뷰를 잘하느냐 여부

적은 숫자의 법칙

[4]
소규모 표본에 대한 과장된 신뢰
ex. A는 4개의 구슬, B는 7개의 구슬 : A가 B보다 극단적결과(모두 같은 색..)를 8배 자주 접함

소박한실재론

소박한 실재론: 자신이 세상을 제대로 보고 있다고 믿는 것(화장실의 첫번째 칸의 사용율이 5%밖에 안되었다. 왜냐면 다른 사람들이 첫번째 칸을 갔을 것이라 예상하고 두,세번째 칸을 이용했기 때문이다.) ㅡ 완벽한 공부법

워비곤 호수 효과 Lake Wobegon Effect

자기과신, 모두가 평균 이상이라고 생각하는 현상

운전자는 아닐 수도 있다

[2]

과신

[4]
내부관점 : 외부관점(기준치 예측에 대한 합리적 기초)이 개인적으로 받는 인상과 어울리지 않으면 쉽게 그것을 무시
계획오류 : 비현실적이리 만큼 최상의 시나리오에 가깝다. → 유사 사례들의 통계를 참조해 개선할 수 있다.
과거 설명과 미래예측에 기술의 인과관계 역할에만 집중하고 운의 역할을 무시
우리는 하고 싶고, 할 수 있는 것에만 집중하고 타인의 계획과 기술은 무시
아는 것에만 집중, 모르는 것 무시

더닝 크루거 효과
자신의 자산, 소득에 대해서는 반대로 생각

한국종합사회조사, '한국의 일반적 가정과 비교했을 때, 귀댁의 소득은 평균보다 어느정도 높다고, 또는 낮다고 생각하십니까?'[12]

몬티홀 문제

교수대로 가는 세 명의 죄수

[2]
세명의 죄수, 제비뽑기로 1명 사면. A or B가 사형 당할 것이라고 함.
C가 간수에게 얘기를 들으면?

손실을 이득처럼 나타내기

검사측의 오류(prosecutor's fallacy)

범주효과 category effect

조건부확률, 베이즈정리

유의 확률

[11]
significant : '유의'한게 아니고 '감지'된 것. 0이 아니라는 것이지, 미미할 순 있음
발생 확률이 낮다 =/ 불가능한 일이다.
p-해킹 : 데이터를 고문하여 자백 받아내기
만일 귀무가설이 옳아도, 0.05 = 1/20 의 실험에서는 발표할 만한 결과가 나온다.
ex. 10만개 유전자를 검사해서 조현병 영향 주는 요소 찾기. 실제(true)가 10개라고 해보자. 검정력이 낮아서 실제 10개 중 5개만 통과한다고 가정

검정통과X 검정 통과
실제영향 5 5
x 94990 5000 → 1/20은 통과할 것 (위험한 영역)

단일사건확률

비교위험도 relative risk

[2]

치료사망(여성100명당)
고위험군중간 위험군
예방 절제술10
대조군(미실시)52.4

절대위험도 감소 : 5/100 → 1/100 이므로 4/100 (4%)

비교위험도 감소 : 4/5 가 목숨을 건짐 –> 80% (절대위험도 감소 4/100 over 치료 안했을시 사망비율 5/100)

치료필요 환자수: 한명 구하기 위한 필요 숫자는 25명

손실회피(loss aversion)

https://jmagazine.joins.com/art_print.php?art_id=318752 최소식별차이 [7]

소유효과

[4]

확률 이득 손실
높은 확률, 확실성 효과 1만불+ 95% → 실망의 두려움
→ 위험 회피/비우호적 해결 수용
1만불- 95% → 손실회피 기대
→ 위험추구/우호적해결 거부
낮은 확률, 가능성 효과 1만불+ 5% → 대규모 이익 기대
→ 위험 추구/우호적 해결 거부 (복권)
1만불- 5% → 대규모 손실 우려
→ 위험 회피 / 비우호적 해결 수용(보험 )

[16]
노력과 소유. 어렵게 얻으면 (IKEA Effect)
손실회피, 매몰비용

손실 합치기, 이득 분리하기 - 이통사

심리계좌

[4]
구입표 vs 공짜표, 눈보라를 헤치고 갈 것? - 매몰비용
처분효과 : 보유자산 가격 < 매수 가격 일 때 매도를 주저 (편협한 범주화)
후회 : '결과'가 같더라도 아무행동X 보다 어떤 행동 때문에 생긴 결과에 후회 포함한 더 강력한 감정적 반응

화폐의 대체 사용 가능 논리에 위배 (활동별 예산을 전용하지 않음) [6]

복잡한 의사결정을 못하는 인간에게 유용한 지름길이 될 수 도 있음 [16]

엘즈버그의 역설

[11]
사람들은 알려진 확률이 존재하는 위험(Risk)을 알려지지 않은 불확실성(uncertainty) 보다 선호한다.

범주화

[16]
돈을 벌어들인 방식에서 죄의식을 느끼면 그돈의 일부를 기부. 감정적 회계, 감정적 돈세탁

지불의 고통

[16]
지불의 고통 = 시간 + 주의력
후불 vs 선불
개별항목 vs 전체
주의력 : 현금 vs 카드, 간편결제, 인지하지 못하도록. 카드결제 가능 문구만 있어도 영향을 받음
식사 금액을 쪼개는 방법 : 신용카드 룰렛 : 한사람의 지불 고통 < 다른 사람들의 줄어든 고통의 합

왼쪽 자릿값 효과

Anchoring

자기 따라하기

[16]
닺에 의해 영향을 받아 일단 수용하고 나면, 올바른 정보를 바탕으로 한 이성적 판단이었다고 믿음 (첫번째 닻을 생각하지 않음)
자신이 과거에 내린 비슷한 의사결정에 대해서 높게 평가. 계속 쓰던 것만, 내던 가격만 지불

측정효과

[6]
의도에 대한 질문 → 답변에 행동 일치 (ex. 투표의향? 투표율 25% 증가, 구매의사? 구매율 35% 증가)
언제 어떻게 할 계획인지 등 추가로 영향력 보강

도박사의 오류

무작위 혼동

부작위 편향(omission bias), 무행동 편향

통계적 생명vs 확인된 생명

아픈 소녀에 대한 소액 기부들.. 정작 병원은 매출세 부족으로 힘듬 [7]

Factfullness

[3]

간극본능 : 현실은 그렇게 극과 극으로 갈리지 않는다
부정본능 : 나쁜 소식이 좋은 소식보다 전달될 확률이 훨씬 높다
직선본능 : 도표의 선이 계속 직선으로 뻗어나가리라 단정한다.

   * 전 시카고대 경제학 교수였던 아서 래퍼는 세율과 세수의 관계를 설명하기 위해 1974년 한 식당 냅킨에 그 유명한 '래퍼 곡선'을 그려줬다고 한다. 이후 로널드 레이건 미국 대통령과 마거릿 대처 영국 총리의 감세정책에도 이 냅킨 곡선이 언급되면서 유명해졌다. 하지만 사실 래퍼는 이런 곡선을 식당에서 그려준 적이 없다고 인정했다. 당시 식당은 헝겊 냅킨이 있는 스테이크 레스토랑이었고 종이 냅킨 같은 건 없었다는 것. 하지만 사람들은 냅킨에 그려진 래퍼 곡선 얘기만 기억한다. 감세 주장 하면 바로 냅킨 곡선을 떠올릴 정도이니 이야기가 경제적 의사결정을 만든다는 것이다 https://n.news.naver.com/article/009/0004549098

공포본능 : 공포와 위험은 다르다
크기본능 : 그 숫자가 인상적으로 보이지만 달랑 하나뿐이다는 것을 알아보기
일반화본능 : 저 설명은 범주를 이용한다. 범주가 오판을 불러올 수 있다
운명본능 : 느린변화도 변화다
단일관점본능 : 도구 상자를 챙겨라
비난본능 : 손가락질을 자제하라
다급함본능 : 하나씩 차근차근 행동하라. 관련 '있는' 데이터를 정비하라

평균의 종말

[8]

넛지

생각에 관한 생각

[5]

넛지

[6]

너희 정말 아무말이나 믿는구나

[13]

똑똑한 사람들의 멍청한 선택

[7]

누가 내 생각을 움직이는가, 노리나 허즈

[14]

오리지널스

[15]

댄 애리얼스 부의 감각

[16]

—-

References

1. 나는 감이 아니라 데이터로 말한다, 신현호, 한겨레출판, 2019
2. 숫자에 속아 위험한 선택을 하는 사람들, 게르트 기거렌처, 살림, 2013
3. Factfullness, 한스 로슬링, 김영사, 2019
4. 생각에 관한 생각, 대니얼 카너먼,
5. 생각의 재구성,
6. 넛지
7. 똑똑한 사람들의 멍청한 선택, 리처드 탈러
8. 평균의 종말
9. 제로투원, 피터 틸
10. 빌게이츠는 왜 과학책을 읽을까
11. 틀리지 않는 법,조던 엘렌버그 저, 열린책들, 2016
12. 멀티팩터, 김영준, 스마트북스, 2020
13. 너희 정말 아무말이나 믿는구나
14. 누가 내 생각을 움직이는가, 노리나 허즈
15. 오리지널스
16. 댄 애리얼리의 부의 감각, 댄 애리얼리
17. 행운에 속지 마라, 나심 니콜라스 탈레브 저, 이건 역, 중앙북스, 2019