Schnelles Denken, langsames Denken (German Edition)

und ihren Abschluss macht. Ohne weitere Informationen hätten Sie den Durchschnittswert vorhergesagt. (Das entspricht der Zuschreibung einer Basisraten-Wahrscheinlichkeit an BWL-Absolventen, wenn Sie keine weiteren Erkenntnisse über Tom W. haben.) Schritt 2 ist Ihre intuitive Vorhersage, die Ihrer Einschätzung der Informationen entspricht. Schritt 3 korrigiert den allgemeinen Bezugswert in Richtung Ihrer Intuition, aber die Entfernung, die Sie in Richtung der Intuition zurücklegen dürfen, hängt von Ihrer Schätzung der Korrelation ab. In Schritt 4 gelangen Sie schließlich zu einer Vorhersage, die zwar von Ihrer Intuition beeinflusst ist, aber sehr viel moderater als diese ausfällt. 1
    Dies ist eine allgemeingültige Vorhersagemethode. Sie können sie immer dann anwenden, wenn Sie eine quantitative Variable wie etwa den Notendurchschnitt vorhersagen müssen. Diese Methode geht von Ihrer Intuition aus, mäßigt sie aber durch eine Regression zum Mittelwert. Wenn Sie gute Gründe haben, um auf die Genauigkeit Ihrer intuitiven Vorhersage zu vertrauen – eine hohe Korrelation zwischen den Informationen und der Vorhersage –, müssen Sie nur geringfügig korrigieren.
    Intuitive Vorhersagen müssen korrigiert werden, weil sie nicht regressiv und deshalb verzerrt sind. Angenommen, ich sage für jeden Golfer in einem Turnier vorher, dass sein Score an Tag zwei genau seinem Score an Tag eins entsprechen wird. Diese Vorhersage berücksichtigt nicht die Regression zum Mittelwert: Die Golfer, die am ersten Tag gut abgeschnitten haben, werden, im Schnitt, am zweiten Tag eine schlechtere Leistung bringen, und diejenigen, die schlecht abgeschnitten haben, werden sich am meisten verbessern. Beim Vergleich mit den tatsächlichen Ergebnissen zeigt sich dann, dass nicht regressive Vorhersagen verzerrt sind. Sie sind im Schnitt allzu optimistisch für diejenigen, die am ersten Tag die besten Leistungen zeigten, und übermäßig pessimistisch für diejenigen, die einen schlechten Einstieg erwischt hatten. Die Vorhersagen sind genauso extrem wie die Informationen. Und wenn Sie anhand frühkindlicher Leistungen die College-Noten vorhersagen, ohne Ihre Vorhersagen durch eine Regression zum Mittelwert zu korrigieren, werden Sie von den Studienleistungen der Frühleser enttäuscht sein, während die Noten derjenigen, die relativ spät lesen lernten, Sie positiv überraschen werden. Die korrigierten intuitiven Vorhersagen beseitigen diese Verzerrungen, sodass (sowohl hohe als auch niedrige) Vorhersagen mit ungefähr gleich großer Wahrscheinlichkeit den wahren Wert über- beziehungsweise unterschätzen. Sie machen nach wie vor Fehler, auch wenn Ihre Vorhersagen nicht verzerrt sind, aber die Fehler sind kleiner und begünstigen weder hohe noch niedrige Ergebnisse.

Eine Verteidigung extremer Vorhersagen?
    Ich habe weiter vorn Tom W. eingeführt, um Vorhersagen diskreter (nicht kontinuierlicher) Ergebnisse wie Studienfach oder Prüfungserfolg zu veranschaulichen, die durch Zuweisung einer Wahrscheinlichkeit zu einem bestimmten Ereignis ausgedrückt werden (oder, in diesem Fall, durch die Anordnung der Ergebnisse nach der Reihenfolge ihrer Wahrscheinlichkeit). Ich beschrieb auch ein Verfahren, das den üblichen Verzerrungen diskreter Vorhersagen entgegenwirkt: Vernachlässigung der Basisraten und unzureichende Berücksichtigung der Qualität der Information.
    Die Verzerrungen, die wir bei Vorhersagen, welche auf einer Skala ausgedrückt werden – wie etwa des Notendurchschnitts oder des Umsatzerlöses eines Unternehmens – finden, sind vergleichbar mit den Verzerrungen, die bei der Beurteilung der Wahrscheinlichkeiten von Ergebnissen beobachtet werden.
    Die Korrekturverfahren sind ebenfalls ähnlich:
– Beide enthalten einen Vorhersage-Referenzwert (baseline), an den man sich halten würde, wenn man nichts über den konkreten Fall wüsste. Im kategorialen Fall war dies die Basisrate. Im numerischen Fall ist es das durchschnittliche Ergebnis in der relevanten Kategorie.
– Beide enthalten eine intuitive Vorhersage, die die Zahl ausdrückt, die Ihnen spontan einfällt, egal ob es eine Wahrscheinlichkeit oder ein Notendurchschnitt ist.
– In beiden Fällen streben Sie nach einer Vorhersage, die zwischen dem Referenzwert und der intuitiven Antwort liegt.
– Wenn keine verwertbaren Informationen vorliegen, halten Sie sich an den Referenzwert.
– Im anderen Extremfall bleiben Sie bei Ihrer anfänglichen Vorhersage. Dies allerdings