Risiko: Wie man die richtigen Entscheidungen trifft (German Edition)

den Heuristiken der Klasse »Ein guter Grund genügt«. Mit ihrer Hilfe sagen Manager voraus, welche Kunden in Zukunft noch kaufen werden. Es hat sich gezeigt, dass sie zuverlässiger sein kann als komplizierte Optimierungsmethoden. Die Anzahl der Monate kann variieren.
    Icon-Box: Ein visuelles Werkzeug für transparente Kommunikation, das die wissenschaftliche Evidenz für ein Medikament, eine Therapie oder eine Screening-Methode zusammenfasst. Eine Icon-Box zeigt zwei Gruppen von Individuen: diejenigen, die sich einer Behandlung unterzogen haben, und diejenigen, die dies nicht taten (Kontrollgruppe). Jedes Individuum wird durch ein Icon, ein Symbol, dargestellt, das Nutzen oder Schaden anzeigt. Icon-Boxen verwenden keine irreführenden Statistiken wie relative Risiken und 5-Jahres-Überlebensraten für Screenings. Sie sind leicht verständlich wie Faktenboxen, nur optisch ansprechender. Faktenboxen sind geeigneter für seltene Krankheiten oder kleinere Effekte, bei denen Tausende von Icons erforderlich wären. Siehe Faktenbox .
    Illusion der Gewissheit: Die Überzeugung, dass ein Ereignis absolut gewiss ist, obwohl dies nicht zutrifft. Die Illusion mag von Nutzen sein, wenn sie etwa Beruhigung bringt, aber auch von Schaden, etwa bei Selbstmord nach einem falschen positiven HIV-Test. Manchmal beruht sie auf sozialen Zwängen. Beispielsweise definieren sich manche sozialen Gruppen durch moralische und politische Illusionen der Gewissheit, und wer als Mitglied akzeptiert werden möchte, muss diese teilen.
    Interessenkonflikte: Eine Person oder Institution hat zwei oder mehr Interessen, die einander widersprechen. Betrachten Sie Gesundheits- und Bankwesen. Einerseits würden Ärzte und Anlageberater gerne das Beste für ihre Patienten und Kunden tun, andererseits würden sie dann möglicherweise Geld verlieren. Das kann dazu führen, dass Patienten unnötigen Operationen oder teuren Scans unterzogen und Bankkunden zu Geldanlagen überredet werden, die profitabler für die Bank als für sie selbst sind. Interessenkonflikte ( Conflicts of Interest – »C«) gehören zum SIC-Syndrom, einem zentralen Dilemma des modernen Gesundheitswesens. Siehe SIC-Syndrom .
    Intuition: Siehe Bauchentscheidung .
    Laplace-Regel: Die Wahrscheinlichkeit, dass etwas erneut geschieht, wenn es n Male zuvor geschehen ist, ausgedrückt in der Formel (n+1)/(n+2). Die Regel lässt sich, gleiche A-priori-Wahrscheinlichkeiten vorausgesetzt, von der Bayes-Regel ableiten.
    Maximierung: Bedeutet, den besten Wert zu bestimmen, das heißt das Maximum (oder Minimum) einer Kurve. In einer Welt unbekannter Risiken kann man jedoch nicht den besten Wert errechnen. Mit Ungewissheit so umzugehen, als wäre sie ein bekanntes Risiko (die Truthahn-Illusion), kann zu fragilen Lösungen und Misserfolg führen. Die Alternative ist Satisficing , das heißt der Versuch, eine Alternative zu finden, die gut genug ist. Siehe Anspruchsniveau und Satisficing .
    Natürliche Häufigkeiten: Häufigkeiten, die der Art und Weise entsprechen, in der Menschen vor Erfindung von Büchern und Wahrscheinlichkeitstheorie Informationen registrierten. Im Gegensatz zu Wahrscheinlichkeiten und relativen Häufigkeiten handelt es sich um »rohe« Beobachtungen, die nicht im Hinblick auf die Basisraten des betreffenden Ereignisses normiert wurden. Beispielsweise hat ein Arzt 100 Personen beobachtet, von denen 10 eine neue Krankheit aufweisen, die anderen nicht. Von diesen 10 zeigen 8 ein Symptom, während 4 von den 90 ohne Krankheit das Symptom ebenfalls erkennen lassen. Zerlegt man diese 100 Fälle in vier Zahlen (Krankheit und Symptom: 8; Krankheit und kein Symptom: 2; keine Krankheit und Symptom: 4; keine Krankheit und kein Symptom: 86), erhält man vier natürliche Häufigkeiten: 8, 2, 4 und 86. Natürliche Häufigkeiten machen es einfach, die Bayes-Regel anzuwenden. Wenn unser Arzt einen neuen Patienten mit dem Symptom sieht, kann er die Wahrscheinlichkeit, dass dieser auch die Krankheit hat, auf Anhieb beziffern: Sie beträgt 8/(8 + 4), das heißt zwei Drittel. Diese Wahrscheinlichkeit heißt A-posteriori-Wahrscheinlichkeit. Werden die Beobachtungen des Arztes in bedingte Wahrscheinlichkeiten oder relative Häufigkeiten umgeformt (indem man zum Beispieldie natürliche Häufigkeit 4 durch die Basisrate 90 teilt und eine Falsch-positiv-Rate von 0,044 oder 4,4 Prozent erhält), wird die Rechnung schwierig. Natürliche Häufigkeiten helfen den Menschen, die A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten