Bedömningar & Beslutsfattande. Linnea Karlsson R&I 2010 linnea.karlsson@physiol.umu.se
|
|
- Siv Nyberg
- för 8 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Bedömningar & Beslutsfattande Linnea Karlsson R&I
2 Bedömningar & Beslutsfattande Bedömningar: processer som används för att dra slutsatser från den kunskap och de erfarenheter som finns tillgängliga för oss Beslutsfattande: att välja bland olika möjligheter Det finns en skillnad i definition, även om man ofta talar om dem under ett och samma namn 2
3 Bedömningar & Beslutsfattande Klassisk beslutsteori Bounded rationality Heuristik & Biases Ekologisk rationalitet Multiple-Cue Judgment Genom historien kan man säga att det utvecklats olika paradigm/sätt att se på människan och hur hon fattar beslut. De är olika på flera sätt, ett av dem är vilken rationalitets-syn man förespråkar! 3
4 Klassisk beslutsteori Homo Economicus (e.g. Peterson & Beach, 1967) Ekonomer, statistiker, filosofer Matematiska modeller Rationell tanke om beslutsfattare: Vet allt om möjligheter och utfall Känner obegränsat av skillnaden mellan olika möjligheter Maximerar vad som betyder något Människans förmåga till komplett informations-sökning och integrering enligt normativa regler. Optimering Reflekterar styrkor hos ett ekonomiskt perspektiv 4
5 Klassisk beslutsteori EUT (Expected Utility Theory): Sannolikhet x utility = Förväntat värde Normativa modeller bygger på expected utility theory Exempel: Vilket av två jobb ska jag välja? Båda ger samma ingångslön men: företag A företag B 50 % chans till 90 % chans till 10 % löneökning Utility % löneökning Förväntat värde: högst förväntat värde! 0.5x0.2 = x0.1 = 0.09 Välj den med 5
6 Klassisk beslutsteori SEUT (Subjective Expected Utility Theory) Seek pleasure, avoid pain Positiv negativ utility Subjektiv utility Subjektiv sannolikhet DOCK: beslutsprocessen mer komplex Vidareutveckling, alternativ mer subjektivt! Folk maximerar njutning, minimerar plåga Exempel: företag A: företag B: features: prob: features: prob: Features exempel: förmåner, tex vaccination mkt resor osv. olika männsikor ser olika positivt på olika fetures, tex småbarnsmamma negativt på resor. Sannolikhetsexempel: pessimist högre sannolikhet för negativa utilities 6
7 Klassisk beslutsteori Optimala beslut? Sker detta: Alla möjliga alternativ tas hänsyn till Maximal tillgänglig information beaktas Noggrann vägning av costs & benefits Noggrann beräkning av sannolikheten för olika utfall En maximal nivå av sunt resonemang Känner vi till varje människas subjektiva utility och subjektiva sannolikhet kan vi predicera optimala beslut, om dessa fem steg utförs: 7
8 Bounded rationality Rationalitet, fast inom gränser! H.A. Simon (1957) Satisficing lägsta nivån av accepterbarhet Alternativ till denna starka rationalitets-syn växte fram med början på 50-talet. Vi har inte den mentala kapacitet som krävs för att optimera våra beslut på det viset. Ej optimerade snarare satisfierade! Satisficing: vi tittar på valen ett och ett och väljer det som nöjer oss eller vår minsta nivå av accepterbarhet. Exempel: köpa bil. gå till närmaste bilhandlare hittar bil som faller inom huvudsakligt kriterium och köp. ANNARS: vidare till nästa osv. 8
9 Tversky & Kahneman (70-talet) Heuristik: mental genväg Bias: tankefel Utgångspunkt 1: HUR fattas beslut? Utgångspunkt 2: Det finns okontroversiella normativa lösningar till alla problem Ekonomiska och effektiva leder dock till systematiska och predicerbara fel Stort program växte fram på 70-talet; vi använder flera genvägar! 9
10 Representativeness Base-rate neglect Availability Anchoring & adjustment Framing effects Illusory correlations Overconfidence Ska nu gå igenom några av de vanligaste som man identifierat. 10
11 Linda är 31 år gammal, singel, utåtriktad och mycket smart. Som student var hon väldigt engagerad i diskrimineringsfrågor och social rättvisa och deltog även i demonstrationer mot kärnkraft. Vilka av följande påståenden om Linda är sanna? 11
12 Representativeness Linda: a) Lärare b) Bokhandel och tar yoga c) Aktiv i feministrörelsen d) Socialarbetare e) Banktjänsteman f) Säljer försäkringar g) Feministisk banktjänsteman Tex ranka påståendena Conjunction fallacy Uppskattad sannolikhet att Linda var feministisk banktjänsteman högre än att hon var banktjänsteman = fel! 12
13 Representativeness heuristic leder till sk conjunction fallacy Förklaring: Likhet till eller representativt för populationen Graden till vilket det reflekterar processen Exempel: GBGBBG 72 FAMILJERs exakta födelseordning BGBBBB hur många? Människor bedömer ofta mindre än 72 familjer Exempel: flip a coin spela på lotto! Jack, Linda Bebisarna: mer representativt för antal män/kvinnor i populationen och för att den första sekvensen verkar mer randomiserad, vilket är hur barn blir till 13
14 Representativeness Base-rate neglect Availability Anchoring & adjustment Framing effects Illusory correlations Overconfidence Relaterat till Representativeness Heuristic är dessa två tankefel: 14
15 Base-rate: den relativa frekvensen med vilken en händelse inträffar eller ett attribut är representerat i populationen Base-rate neglect Taxibils-exemplet En bias som uppkommer ur repr heuristiken: En taxi bil i smitningsolycka Två företag, gröna blå Dock: om man ändrar kausaliteten tar folk mer hänsyn till base-rates. 15
16 En taxibil var inblandad i en smitningsolycka en kväll. Två taxiföretag, det Gröna och det Blå, har verksamhet i staden. Du får följande information: a) 85% av taxibilarna i staden är Gröna, och 15% är Blå, och b) under rättegången identifierade ett vittne taxibilen som en Blå bil. Vittnets förmåga att identifiera taxibilar testades dock under liknande visuella omständigheter som rådde under olyckskvällen. När vittnet fick se en serie taxibilar, hälften Blå och hälften Gröna, så gjorde vittnet en korrekt identifiering i 80% av fallen och en felaktig identifiering i 20% av fallen. Vad var sannolikheten att taxibilen som var inblandad i olyckan var Blå hellre än Grön? Lurigt: några av er fick denna uppgift 16
17 Base-rate neglect Resultat: mer tro till vittnet än till antal blåa/gröna taxibilar! Möjlig förklaring: vi har lärt oss att det kan ligga lite värde i base-rates; vi klarar oss bra utan? Rätt svar enligt Bayes teorem: P(Ha/D)/p(Hb/D) = p(ha)/p(hb) x p(d/ha)/p(d/hb) Blå taxibil= Ha. Prior probability = 0.15 Grön taxibil = Hb. Prior probability = 0.85 Sannolikheten att vittnet säger Blå när den är Blå = 0.80 Sannolikheten att vittnet säger Blå när den är Grön = /0.85 x 0.80/0.20 = 0.12/0.17 = 41 % sannolikhet att bilen är Blå och 59 % sannolikhet att den är Grön Flera olika base-rates: sannolikhet för golfare att få en viss poäng. Vad är baserates? Tidigare poäng på den banan under karriären, generella nivå? osv 17
18 Representativeness Base-rate neglect Availability Anchoring & adjustment Framing effects Illusory correlations Overconfidence 18
19 Availability Sannolikheter och frekvenser bedöms utifrån hur lätt olika instanser kommer oss till minnes Tversky & Kahneman (1973) Förklaring: Lättåtkomst i långtidsminnet Frekvens av tidigare erfarenheter R först eller som tredje bokstav? Fler ord som slutar på ng än..n.? ng uppskattas finnas oftare. 19
20 Representativeness Base-rate neglect Okänslighet för sample-storlek Availability Anchoring & adjustment Framing effects Illusory correlations Overconfidence 20
21 Anchoring-and-adjustment Människor utför estimat av ett okänt värde med utgångspunkt från ett känt värde justerar sedan utifrån detta Dock: leder till tankefel: ankaret får för stort inflytande Exempel: multiplikationsprodukt 8x7x6x5x4x3x2x1 estimerat svar: x2x3x4x5x6x7x8 estimerat svar: 512 Rätt svar: % afrikanska länder medlemmar av FN. Över eller under ett visst värde? Om ankare 10 mediangissning 25 Om ankare 65 mediangissning 45 21
22 Representativeness Base-rate neglect Okänslighet för sample-storlek Availability Anchoring & adjustment Framing effects Illusory correlations Overconfidence 22
23 Framing effects: Hur ett problem är presenterat styr hur vi utför bedömningar Exempel: bedöm behandlingseffekt Exempel: Asian Desease Problem Troligt en asiatisk sjukdom härjar i USA 600 kan dö Program A: Program B 200 räddas 1/3 chans alla räddas, 2/3 chans ingen räddas 72 % valde program A Program A Program B 400 dör 1/3 chans ingen dör 2/3 chans alla dör 78 % program B Dessutom: vid mindre grupp, 60 & 6, så märks inga framing effects Vi tenderar att göra val som erbjuder en liten men säker vinst hellre än en större men osäker vinst Vi tenderar även att göra val som erbjuder en stor men osäker förlust hellre än en liten men säker förlust 23
24 Representativeness Base-rate neglect Okänslighet för sample-storlek Availability Anchoring & adjustment Framing effects Illusory correlations Overconfidence 24
25 Illusory correlations Felaktig bedömning att vissa händelser och kategorier hör ihop Exempel: (Chapman & Chapman ~1970) Politiker/moral: Vi förväntar oss att en politiker från ett givet parti ska visa en viss moral eller karaktär. Instanser från minnet som bekräftar dessa förväntningar plockas lättare fram än de som motsäger dem! Paranoia: Personlighetstest där man skulle rita, försöksledare (forskare) föreslog att personer med paranoia ritade gubbar med större ögon än andra, psykiatriker tyckte sig se denna falska korrelation! 25
26 Representativeness Base-rate neglect Okänslighet för sample-storlek Availability Anchoring & adjustment Framing effects Illusory correlations Overconfidence 26
27 Over- /underconfidence En individs övertro (undertro) på sina egna förmågor, kunskap eller bedömningar Kalibrering: rapporterar säkerhet X % - är korrekt X % Burmas befolkning över/under 8 miljoner? Under Skatta % hur säker man är (half range) okalibrerade Full range nästan perfekt 27
28 Overconfidence Formatberoende: Minsta möjliga intervall inom vilket du är 80 % säker på att (mer överkonfident) Burmas befolkning ligger mellan x och y invånare. Sant eller falskt, % (mindre överkonfident) Dock, varför lite oklart! Förslag: Folk inser inte hur lite de kan De inser inte vad de antar när de återhämtar sin kunskap De ignorerar faktumet att deras information kommer från opålitliga källor 28
29 Representativeness Base-rate neglect Availability Anchoring & adjustment Framing effects Illusory correlations Overconfidence 29
30 Slutsatser: människan beter sig ej justerat normativt utan inte normativt alls! Kritik: Vaghet Negativ bild av mänsklig kapacitet Irrationalitet i förhållande till vad? Ignorerar ekologins roll! Slutsatser från detta program: ej normativ människa Dock; kritik: Vaghet: när används specifika heuristiker? Ignorera ekologins roll: H&B kognition i vakuum, NU: kognition i interaktion med ekologin 30
31 Ekologisk rationalitet All rationalitet måste förstås i relation till den miljö i vilken den rationella handlingen äger rum! Heuristiker används där de passar strukturen i miljön Gerd Gigerenzer ABC Take-the-best 31
32 Multiple-Cue Judgment Linsmodellen (Brunswik) CUES TASK SYSTEM Criterion COGNITIVE SYSTEM Judgments 32
33 Multiple-Cue Judgment Probe C 1 C 2 Inference Criterion C j En doktor gör en diagnos på bas av symptom En meterolog bedömer risken för nederbörd på bas av tecken hos vädret En aktiemäklare gör en bedömning av ett företag på bas av ekonomiska fakta 33
34 Multiple-Cue Judgment Har ofta beskrivits mha statistisk modellering Allmänna resultat: Bedömningar beskrivs väl av en additiv, linjär modell Inkonsistens hög Använder oftast <4 cues Ger cues olika vikt Svårigheter beskriva sitt eget beteende Stora individuella skillnader 34
35 Multiple-Cue Judgment Cognitive Continuum Theory (Hammond, 1996) Kognitiv Process Intuition Quasi-rationalitet Analys Uppgift (Miljö) 35
36 Multiple-Cue Judgment & Kunskapsprocesser Knowledge Representation and Cognitive Processes in Judgment Factors Shaping Process and Representation in Multiple- Cue Judgment - A Unified Model of the Judgment Process Knowledge Through Intervention Confidence Judgments the Naïve Sampling Model The Cognitive Substrate of Subjective Probability The Effects of Delayed/Limited Feedback 36
Vi är alla bedömare och beslutsfattare!
Högre kognitiva funktioner: Beslutsfattande/Bedömningar och Resonemang Patrik Hansson patrik.hansson@psy.umu.se Vi är alla bedömare och beslutsfattare! Bör jag köpa? Hur många poäng får Finland i år? Vad
Läs merBedömningar, beslutsfattande & resonemang. Disposition. Vi är alla bedömare
Bedömningar, beslutsfattande & resonemang Linnea Karlsson R&I HT2011 linnea.karlsson@physiol.umu.se Disposition Grundläggande teorier om mänsklig förmåga till bedömningar och beslutsfattande Grundläggande
Läs merTänkande. Klassisk syn påp. beslutsfattande. Problemlösning. Beslutsfattande. Beslutsfattande. Betrakta alla möjliga m
Tänkande Problemlösning Beslutsfattande Beslutsfattande Klassisk syn påp beslutsfattande Betrakta alla möjliga m val Beakta alla tillgänglig information Väga alla för-f och nackdelar Beräkna sannolikheter
Läs merBedömningar och beslutsfattande: Pascals vågspel. Logicismen: Om relationen tänkande-logik. Existerar Homo Economicus i sinnevärlden?
Bedömningar och beslutsfattande: Pascals vågspel Lotteri A Lotteri A Krona Klave Förväntat värde 30 kr 70 kr 50 kr 45 kr 65 kr 55 kr Konsekvenser för forskning om beslutsfattande: Beslutsproblem analyseras
Läs merFörfluten tid Nu Framtiden. Bedömning Värdering Kunskaper Integration Konsekvenser Beslut Genomförande
Beslutsfattandets psykologi ht 2010: Översikt och kort historik Val (eng. choice) Beslutsfattande (eng. decision making) Vad handlar beslutsfattande och bedömningar om? Beslutsfattande : beslutsprocessen
Läs merHögre kognitiva funktioner. Olika typer av modeller: Exempel: Flowchart. Beslutsfattande/Bedömningar Resonemang Problemlösning
Högre kognitiva funktioner Beslutsfattande/Bedömningar Problemlösning Linnea Karlsson, Institutionen för IMB/Psykologi (linnea.karlsson@umu.se) Resonerande & Informationsbehandling HT 14 Psykologiskt perspektiv
Läs merRecension. Tänka, snabbt och långsamt Daniel Kahneman Översättning: Pär Svensson Volante, Stockholm, 2013, 511 s. ISBN 978 91 86 81572 1
Recension Tänka, snabbt och långsamt Daniel Kahneman Översättning: Pär Svensson Volante, Stockholm, 2013, 511 s. ISBN 978 91 86 81572 1 Av de tre orden i titeln på denna bok syftar det första, tänka, på
Läs merGrundläggande egenskaper hos människan som informationsvarelse
Grundläggande egenskaper hos människan som informationsvarelse 1 2 Stor kapacitet för automatiserade omedvetna infoprocesser Begränsad kapacitet för aktiva, medvetna infoprocesser ---> Utforma enligt detta
Läs merTänkande. Problemlösning. Behavioristiskt perspektiv. Gestaltpsykologiskt perspektiv. Kognitivt perspektiv
Tänkande Problemlösning Beslutsfattande Reasoning, Logiskt tänkande Problemlösning Behavioristiskt perspektiv Trial and Error The Law of Effect (Thorndike): Ett beteende som leder till ett önskvärt resultat
Läs merHjälper priming och explicit vägledning studenter med matematikkunskaper att prestera bättre på Lindaproblemet?
Umeå universitet Institutionen för psykologi Projektarbete, Kognitiv psykologi 10p, vt06 Hjälper priming och explicit vägledning studenter med matematikkunskaper att prestera bättre på Lindaproblemet?
Läs merKognitiv psykologi. Kognition / Tänkande. Tänkande
Kognitiv psykologi Tänkande och resonerande som grund för problemlösning Anders Jansson Kognition / Tänkande Kognitionsmodeller IP-modellen, Konnektionistiska teorier, Prototypteori, Kognitiv semantik,
Läs merTänkande. Huvudströmningar Fyra områden. Moderna idéer. Kategorisering Resonemang Bedömning Beslutsfattande
Tänkande Huvudströmningar Fyra områden Kategorisering Resonemang Bedömning Beslutsfattande Moderna idéer Huvudströmningar 1. Medioker forskare 2. Ovanligt smart råtta Kategorisering Categorise or die (Ashby)
Läs merTumregler (heuristics) och feltänk (biases) i slutsatser om trolighet. Lennart Sjöberg NTNU, Trondheim 8 november 2006
Tumregler (heuristics) och feltänk (biases) i slutsatser om trolighet NTNU, Trondheim 8 november 2006 Grundteser Vi konfronteras ständigt med osäkerhet hur ska vi hantera den? Tversky och Kahneman utgick
Läs merVad beror skillnaden på?
Exempel: Kolesterol Vad beror skillnaden på...eller, varför blir det så fel ibland Markör på risk för hjärt-kärlsjukdom Kliniskt använder man sig av flera mått: Totalkolesterol (
Läs merExempel: Kolesterol. Skillnad? Skillnad? Förra årets kolesterolvärden. Δ total = 0,35 mmol/l Δ HDL = 0,87 mmol/l. = 0,35 mmol/l. Δ total 2011-02-13
Exempel: Kolesterol Markör på risk för hjärt-kärlsjukdom Kliniskt använder man sig av flera mått: Totalkolesterol (
Läs merKognitiv psykologi. Bedömningspsykologi. Vad är ett beslut? Beslutsfattande ur ett kognitivt perspektiv. Två alternativa synsätt
Kognitiv psykologi Besluts- och bedömningspsykologi i teori och praktik Anders Jansson Bedömningspsykologi Beslutsfattande ur ett kognitivt perspektiv IP-modellen och kognitiva processer Två alternativa
Läs merUTFALL = (KLAVE, 2 KR; KRONA-KLAVE, 4 KR; KRONA-KRONA-KLAVE, 8 KR; OSV) = (1/2, 2 KR; 1/4, 4 KR; 1/8 8 KR; OSV)
Beslutsfattandets psykologi ht 2010: Beslutsfattande under risk och osäkerhet I Prospektteorins värdefunktion Risksökande/riskaversion Framing (inramning) Referenspunkt Sjunkkostnadseffekten Förlustaversion/förlustkänslighet
Läs merEntreprenöriellt beslutsfattande:
Entreprenöriellt beslutsfattande: Individer, uppgifter och tankesätt Vad studien handlar om De enskilda entreprenörernas beslutsfattande, beroende på deras expertisnivå och uppgiftens kognitiva karaktär.
Läs merBevisvärdering. Introduktion
Bevisvärdering Introduktion Kursens upplägg Undervisning: Övning 8/11: bayesianska nätverk www.agenarisk.com Övning 21/11: case (OJ Simpson) Litteratur Kompendier (1 + 2) Examination Uppsats analys av
Läs merInnehåll. Frekvenstabell. II. Beskrivande statistik, sid 53 i E
Innehåll I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik (sid 53 i E) III. Statistisk inferens Hypotesprövnig Statistiska analyser Parametriska analyser Icke-parametriska analyser 1 II. Beskrivande statistik,
Läs merFöreläsning 3: Osäkerhet och sannolikhet
Föreläsning 3: Osäkerhet och sannolikhet Litteratur: Hansson, Introduction to Decision Theory, kap 8 (Även kap 6 är relevant) Resnik, Choices, kap 3 *Galavotti, Philosophical Introduction to Probability,
Läs merSTOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson
1 STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson Skriftlig tentamen på momentet Statistisk dataanalys I (SDA l), 3 högskolepoäng ingående i kursen Undersökningsmetodik och statistisk
Läs merProbabilistisk logik 1
729G43 Artificiell intelligens / 2016 Probabilistisk logik 1 Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap Osäkerhet 1.01 Osäkerhet Agenter måste kunna hantera osäkerhet. Agentens miljö är ofta endast
Läs merBedömningar och beslutsfattande: Beslutsfattande 1
Bedömningar och beslutsfattande: Beslutsfattande 1 Prospektteorins värdefunktion Isolationseffekten ( framing ) Reflektionseffekten (risksökande/riskaversion) Förlustaversion Prospekteorins beslutsviktsfunktion
Läs merKognitiv psykologi. Bedömningspsykologi. Vad är ett beslut? Beslutsfattande ur ett kognitivt perspektiv. Två alternativa synsätt
Kognitiv psykologi Besluts- och bedömningspsykologi i teori och praktik Anders Jansson Bedömningspsykologi Beslutsfattande ur ett kognitivt perspektiv IP-modellen och kognitiva processer Två alternativa
Läs merTest kontra magkänsla? Om mänskligt beslutsfattande vid urval Sara Henrysson Eidvall Leg psykolog/specialist i arbetslivets psykologi
? Om mänskligt beslutsfattande vid urval Leg psykolog/specialist i arbetslivets psykologi Bedömning & beslutsfattande Bedöma människor för att fatta beslut om att anställa, utbilda eller befordra VAD bedöma
Läs merKunskapsrepresentation
Kunskapsrepresentation Hur representeras information? Representationer som bevarar strukturen perceptionsbaserad kunskapsrepresentation Representationer som bevarar innebörden meningsbaserad kunskapsrepresentation
Läs merDifferentiell psykologi
Differentiell psykologi Tisdag 24 september 2013 Confirmatory Factor Analysis CFA Dagens agenda Repetition: Sensitivitet och specificitet Övningsuppgift från idag Confirmatory Factor Analysis Utveckling
Läs merMoralfilosofi. Skilj: Deskriptiv moral: Den moral som individer eller samhällen faktiskt hyser. Empirisk fråga
Moralfilosofi Skilj: Deskriptiv moral: Den moral som individer eller samhällen faktiskt hyser. Empirisk fråga Normativ moral: Den moral som individer och samhällen borde handla efter. Normativ fråga Normativa
Läs merAmerikanerna och evolutionen
KREATIONISM Amerikanerna och evolutionen Jesper Jerkert refererar några nya enkäter om amerikanernas inställning till kreationism och evolution. DÅ OCH DÅ publiceras resultaten från enkäter som undersökt
Läs merMetodikuppgifter (C), Svarsblankett C
Metodikuppgifter (C), Svarsblankett C C Metodikuppgifter Metodikfrågorna besvaras på Svarsblankett C. Metodikuppgifterna baserar sig på boken Kjellberg, A och Sörqvist, P (2015, andra upplagan). Experimentell
Läs merKimmo Eriksson Professor i tillämpad matematik
Kimmo Eriksson Professor i tillämpad matematik Lönar det sig att vara självisk? Kimmo Eriksson Professor i tillämpad matematik Boktips Full av underbara enkla tankeexperiment för att demonstrera skillnaden
Läs merKognition. 11 september 2002
Kognition 11 september 2002 Uppvärmning Representationer 15-spelet 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Varje spelare väljer i tur och ordning varsin siffra (som då blir upptagen). Den spelare som först har tre siffror som
Läs merSANNOLIKHET OCH SPEL
SANNOLIKHET OCH SPEL I ÖVNINGEN INGÅR ATT: Formulera, analysera och lösa matematiska problem samt värdera valda strategier, metoder och resultat (MA) Tolka en realistisk situation och utforma en matematisk
Läs merBedömningar och beslutsfattande: Bedömningar 2
Bedömningar och beslutsfattande: Bedömningar 2 Teori (supportteori) som integrerar bedömningsheuristiker Underliggande kognitiva processer Emotioner och beslut/bedömningar 2010-09-01 Tommy Gärling 1 Brott
Läs merStatistiska analysmetoder, en introduktion. Fördjupad forskningsmetodik, allmän del Våren 2018
Statistiska analysmetoder, en introduktion Fördjupad forskningsmetodik, allmän del Våren 2018 Vad är statistisk dataanalys? Analys och tolkning av kvantitativa data -> förutsätter numeriskt datamaterial
Läs merBayesiansk sannolikhetsteori
Beviskraft Bayesiansk sannolikhetsteori villkorad sannolikhet P = sannolikhet H = hypotes E = evidens P(H E) P = sannolikhet T = bevistema F = bevisfaktum P(T F) Händelseträd H E -E -H E -E hypotesen är
Läs merMan kan lära sig att bli lycklig
Man kan lära sig att bli lycklig Lyckan är till stor del genetiskt programmerad. Men med lite övning går det att bli en lyckligare människa, visar ny forskning. - De flesta tänker att sådant som pengar,
Läs merOlika sätt att lösa ekvationer
Modul: Algebra Del 5: Algebra som språk Olika sätt att lösa ekvationer Cecilia Kilhamn, Göteborgs Universitet och Lucian Olteanu, Linnéuniversitetet Att lösa ekvationer är en central del av algebran, det
Läs merHur vårt tänkande begränsar vårt beteende och vad vi kan göra åt det. Göteborg, oktober 2018
Hur vårt tänkande begränsar vårt beteende och vad vi kan göra åt det Göteborg, oktober 2018 Vem är jag Nurit Nobel Doktorand vid Handelshögskolan i Stockholm Master i socialpsykologi vid London School
Läs merPsykologisk forskning om finansiellt beslutsfattande
Psykologisk forskning om finansiellt beslutsfattande Handelshögskolan I Stockholm Seminarium vid Finansdepartementet 2006-09-22 Syfte och disposition Att ge en översikt av intressanta forskningsresultat
Läs merSleipner-olyckan Tjernobyl-olyckan
Människor och teknik Människan som riskfaktor i komplexa system Anders Jansson IT/MDI Dagens föreläsning Vad händer när det går fel? Exempel på olyckor och incidenter Varför blir det fel? Kategorier av
Läs merTema Förväntat värde. Teori Förväntat värde
Tema Förväntat värde Teori Förväntat värde Begreppet förväntat värde används flitigt i diskussioner om olika pokerstrategier. För att kunna räkna ut det förväntade värdet så tar du alla möjliga resultat,
Läs merInformation till eleverna
Information till eleverna Här följer en beskrivning av det muntliga delprovet som ingår i det nationella provet. Delprovet genomförs i grupper om 3 4 elever som sitter tillsammans med läraren. Var och
Läs merde var svåra att implementera och var väldigt ineffektiva.
OBS! För flervalsfrågorna gäller att flera alternativ eller inget alternativ kan vara korrekt. På flervalsfrågorna kan man bara ha rätt eller fel, dvs frågan måste vara helt korrekt besvarad. Totalt kan
Läs merEXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204)
ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204) Examinationen består av 11 frågor, flera med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt
Läs merBehavioural Finance. (SwedSec, 12 juni 2007) Docent Adri De Ridder CeFin vid KTH samt Högskolan på Gotland
Behavioural Finance (SwedSec, 12 juni 2007) Docent Adri De Ridder CeFin vid KTH samt Högskolan på Gotland Disposition Vad inbegrips i begreppet? Några praktiska iakttagelser Avslutande iakttagelser Startläge
Läs merVarför öva tillsammans?
Varför öva tillsammans? - övningsverksamhet i Sverige Niclas Karlsson niclas.karlsson@msb.se Uppdrag Samordna, genomföra och stödja regionala, nationella och internationella övningar inom området samhällsskydd
Läs merINFOKOLL. Formulera frågor Söka information. Granska informationen Bearbeta informationen. Presentera ny kunskap
INFOKOLL Att söka, bearbeta och presentera information på ett effektivt sätt är avgörande när du arbetar med projekt, temaarbeten och fördjupningar. Slutmålet är att du ska få ny kunskap och mer erfarenheter.
Läs merB A R N E T S B Ä S T A K O L L E N
INSTRUKTION TILL B A R N E T S B Ä S T A K O L L E N UTDRAG: ALTERNATIV TOLKNINGSHYPOTES OCH FALSIFIERING 17 februari 2019 sida 2 (9) ALTERNATIVA TOLKNINGSHYPOTESER D E T T A Ä R A L T E R N A T I V A
Läs merFinns det vissa typer av människor som du inte gillar?
Finns det vissa typer av människor som du inte gillar? Oavsett hur våra fördomar ser ut så har vi preferenser om vad vi tycker om och vad vi inte riktigt gillar. De flesta skulle nog hålla med om att alla
Läs merValfritt läromedel för kurs Matematik B Exempel: Räkna med Vux B, Gleerups förlag. Tag kontakt med examinator om du har frågor
Våren 010 PRÖVNINGSANVISNINGAR Prövning i Matematik B Kurskod MA 10 Gymnasiepoäng 50 Läromedel Prov Muntligt prov Valfritt läromedel för kurs Matematik B Exempel: Räkna med Vux B, Gleerups förlag Skriftligt
Läs mer8. Moralpsykologi. Några klargöranden:
8. Moralpsykologi Några klargöranden: Det är vanligt att uttrycka MI/ME-debatten i termer av moraliska övertygelser (eller omdömen ), men detta är för generellt. MI är endast rimlig om den begränsas till
Läs merVad beror skillnaden på? Systematiska och slumpmässiga fel
Vad beror skillnaden på? Systematiska och slumpmässiga fel Typer av fel och rätt Verklig skillnad Stort slumpfel! En studie genomförs Vi observerar en skillnad! Vi observerar ingen skillnad Slumpfel Systematiska
Läs merVarför tror folk på konstiga saker?
Varför tror folk på konstiga saker? Berndt Brehmer Försvarshögskolan berndt.brehmer@fhs.se Shermer, M. Why people believe weird things. New York: W. H. Freeman and Company, 1997. Radner, D. & Radner, M.
Läs merKritiskt tänkande HTXF04:3 FTEB05. Irrationella övertalningstekniker och några vanliga informella felslut.
Kritiskt tänkande HTXF04:3 FTEB05 Irrationella övertalningstekniker och några vanliga informella felslut. Falsk självsäkerhet Folk tenderar att acceptera ett påstående om det presenteras av en person som
Läs merStatistik och epidemiologi T5
Statistik och epidemiologi T5 Anna Axmon Biostatistiker Yrkes- och miljömedicin Dagens föreläsning Fördjupning av hypotesprövning Repetition av p-värde och konfidensintervall Tester för ytterligare situationer
Läs merHandledarsida. Två remisser till arbetsprov
Handledarsida Två remisser till arbetsprov Del 1 Remisstexterna är generellt bra och fokuserade kring patientens besvär. Det finns en tydlig uppdelning mellan anamnes och status. I anamnesdelarna får man
Läs merMentala Representationer och Mentalt Innehåll
Mentala Representationer och Mentalt Innehåll Föreläsningsanteckningar 8 januari Representationer En grundläggande egenskap hos människan är att hon omger sig med representationer; hastighetsmätare, termometrar,
Läs merFöreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012
Föreläsning 1 Repetition av sannolikhetsteori Patrik Zetterberg 6 december 2012 1 / 28 Viktiga statistiska begrepp För att kunna förstå mer avancerade koncept under kursens gång är det viktigt att vi förstår
Läs merFörändrad skrivuppgift: pedagogiskt utvecklingsarbete kursvärderingar. Uppsats eller poster? Poster + uppsats!
Att skriva Förändrad skrivuppgift: pedagogiskt utvecklingsarbete kursvärderingar Uppsats eller poster? Poster + uppsats! Processinriktat skrivande Skrivande som tankeredskap Skrivande som yrkesförberedelse
Läs merVilket av följande alternativ är INTE ett sätt att kontrollera för möjliga ovidkommande gruppsskillnader i mellanpersonsdesign?
C Metodikuppgifter (C1), Svarsblankett (C2) C1 Metodikuppgifter Metodikfrågorna besvaras på Svarsblankett C2. Metodikuppgifterna baserar sig på boken Kjellberg, A och Sörqvist, P (2011, första upplagan).
Läs merMiljöhandlingar ur ett miljöpsykologiskt perspektiv. Chris von Borgstede Psykologiska institutionen, EPU Göteborgs universitet Betydelsen av attityder, normer och vanors. 1 2 Vem är jag? Chris von Borgstede
Läs merSF1901: Sannolikhetslära och statistik Föreläsning 2. Betingad sannolikhet & Oberoende
SF1901: Sannolikhetslära och statistik Föreläsning 2. Betingad sannolikhet & Oberoende Jan Grandell & Timo Koski 21.01.2016 Jan Grandell & Timo Koski Matematisk statistik 21.01.2016 1 / 39 Lärandemål Betingad
Läs merDifferentiell psykologi
Differentiell psykologi Tisdag 25 september 2012 Generalizability Theory Dagens agenda Repetition: Sensitivitet och specificitet Övningsuppgift från gårdagen Generalizability theory Kritik mot CTT/TST
Läs merBeslutsfattande. Berndt Brehmer Avdelningen för ledningsvetenskap Militärvetenskapliga institutionen Försvarshögskolan berndt.brehmer@fhs.
Beslutsfattande Berndt Brehmer Avdelningen för ledningsvetenskap Militärvetenskapliga institutionen Försvarshögskolan berndt.brehmer@fhs.se Det er et pussig fenomen detta med att ta bestemmelser. I det
Läs merUtvärdering Biologdesignern grupp 19
Utvärdering Biologdesignern grupp 19 Biologdesignern har: svara med svar 1-5 1=dåligt, 5=jättebra Poäng Antal 1. Jag är bättre på att förklara vad jag är bra på och vad jag tycker om att göra. 51 15 2.
Läs merTentamen på kurs Nationalekonomi (1-20 poäng), delkurs 1, Mikroekonomisk teori med tillämpningar, 7 poäng, måndagen den 15 augusti 2005, kl 9-14.
HÖGSKOLAN I HALMSTAD INSTITUTIONEN FÖR EKONOMI OCH TEKNIK Tentamen på kurs Nationalekonomi (1-20 poäng), delkurs 1, Mikroekonomisk teori med tillämpningar, 7 poäng, måndagen den 15 augusti 2005, kl 9-14.
Läs merTNK047 [TEN1] OPTIMERING OCH SYSTEMANALYS
TNK047 [TEN1] OPTIMERING OCH SYSTEMANALYS Datum: 7 april 2010 Tid: 8 12 Hjälpmedel: Ett A4-blad med text/anteckningar (båda sidor) samt miniräknare. Antal uppgifter: 5; Vardera uppgift kan ge 5p. Poängkrav:
Läs merF2 SANNOLIKHETSLÄRA (NCT )
Stat. teori gk, ht 2006, JW F2 SANNOLIKHETSLÄRA (NCT 4.1-4.2) Ordlista till NCT Random experiment Outcome Sample space Event Set Subset Union Intersection Complement Mutually exclusive Collectively exhaustive
Läs merKritiskt tänkande HTXF04:3 FTEB05. Induktiv argumentation
Kritiskt tänkande HTXF04:3 FTEB05 Induktiv argumentation En svaghet med deduktiv argumentation Vi har sagt att de bästa argumenten är de sunda argumenten, dvs de logiskt giltiga deduktiva argument med
Läs merÖversikt. Experimentell metodik. Mer exakt. Människan är en svart låda. Exempel. Vill visa orsakssamband. Sidan 1
Översikt Experimentell metodik Vad är ett kognitionspsykologiskt experiment? Metod Planering och genomförande av experiment Risker för att misslyckas Saker man måste tänka på och tolkning av data 2 Människan
Läs merGrundläggande matematisk statistik
Grundläggande matematisk statistik Grundbegrepp, axiomsystem, betingad sannolikhet, oberoende händelser, total sannolikhet, Bayes sats Uwe Menzel uwe.menzel@slu.se 23 augusti 2017 Slumpförsök Ett försök
Läs merKontrollskrivning 1 i EG2050 Systemplanering, 6 februari 2014, 9:00-10:00, Q31, Q33, Q34, Q36
Kontrollskrivning 1 i EG2050 Systemplanering, 6 februari 2014, 9:00-10:00, Q31, Q33, Q34, Q36 Instruktioner Studenter måste anlända till kontrollskrivningen inom 45 minuter efter skrivningens start. Ingen
Läs merMA 1202 Matematik B Mål som deltagarna skall ha uppnått efter avslutad kurs.
MA 202 Matematik B Mål som deltagarna skall ha uppnått efter avslutad kurs. Deltagaren skall kunna formulera, analysera och lösa matematiska problem av betydelse för tillämpningar och vald studieinriktning
Läs merMinnet - begrepp och principer
Minnet - begrepp och principer Ebbinghaus (1885)» nonsensstavelser» retention»test Två begreppsteorin för minnet» aktivitet»styrka bestämmer tillgängligheten hos ett minnesspår vid en viss tidpunkt bestämmer
Läs merdå ditt svar. Efter varje redovisning kan kamraterna ställa frågor, göra tillägg och argumentera
Information till eleverna Detta är en beskrivning av det muntliga delprovet som ingår i det nationella provet. m sitter tillsammans med läraren runt ett bord. och ett papper med en rad frågor och påståenden.
Läs mer1 Föreläsning I, Vecka I: 5/11-11/11 MatStat: Kap 1, avsnitt , 2.5
1 Föreläsning I, Vecka I: 5/11-11/11 MatStat: Kap 1, avsnitt 2.1-2.2, 2.5 Introduktion till kursen. Grundläggande sannolikhetslära. Mängdlära, händelser, sannolikhetsmått Händelse följer samma räkneregler
Läs merSTOCKHOLMS UNIVERSITET PSYKOLOGISKA INSTITUTIONEN
C-uppsats Påbyggnadskurs i psykologi Vårterminen 2006 Maria Ma Wendela Öberg Kan förankringseffekten minskas genom information om dess inverkan på beslutsfattande? Handledare: Birgitta Falk STOCKHOLMS
Läs merKognitionsvetenskap C, HT-04 Mental Rotation
Umeå Universitet 041025 Kognitionsvetenskap C, HT-04 Mental Rotation Grupp 3: Christina Grahn, dit01cgn@cs.umu.se Dan Kindeborg, di01dkg@cs.umu.se David Linder, c01dlr@cs.umu.se Frida Bergman, dit01fbn@cs.umu.se
Läs merTillämpad experimentalpsykologi [2] Tillämpad experimentalpsykologi [1] Empirisk forskningsansats. Tillämpad experimentalpsykologi [3] Variabler
Tillämpad experimentalpsykologi [1] Ett tillvägagångssätt för att praktiskt undersöka mänskliga processer Alltså inget forskningsområde i sig! (I motsats till kognitiv, social- eller utvecklingspsykologi.)
Läs merTentan ger maximalt 100 poäng och betygssätts med Väl godkänd (minst 80 poäng), Godkänd (minst 60 poäng) eller Underkänd (under 60 poäng). Lycka till!
Tentamen består av två delar. Del 1 innehåller fem multiple choice frågor som ger fem poäng vardera och 0 poäng för fel svar. Endast ett alternativ är rätt om inget annat anges. Fråga 6 är en sant/falsk-fråga
Läs merMedborgarpanelen. Kunskapsfrågor om politik och natur. Titel: Medborgarpanelen Kunskapsfrågor om politik och natur
Medborgarpanelen Kunskapsfrågor om politik och natur Titel: Medborgarpanelen Kunskapsfrågor om politik och natur LORE Laboratory of Opinion Research University of Gothenburg University of Gothenburg Sweden
Läs merKan vi handla omoraliskt mot. Är det rätt eller fel med abort?
Kan vi handla omoraliskt mot Ska vi kvotera för jämställdhet? Är det rätt eller fel med abort? djur och natur? Bör vi äta kött? Är det någonsin rätt att döda en annan människa? Hur mycket pengar bör vi
Läs merIBSE Ett självreflekterande(självkritiskt) verktyg för lärare. Riktlinjer för lärare
Fibonacci / översättning från engelska IBSE Ett självreflekterande(självkritiskt) verktyg för lärare Riktlinjer för lärare Vad är det? Detta verktyg för självutvärdering sätter upp kriterier som gör det
Läs merDaniel Schöld Doktorand. Institutionen för Beteendevetenskap och Lärande ( & Institutet för Handikappvetenskap (
Daniel Schöld Doktorand Institutionen för Beteendevetenskap och Lärande (www.ibl.liu.se) & Institutet för Handikappvetenskap (www.ihv.se) ÖGLAN Öva Grundläggande Aritmetik Och Numeriska Färdigheter Målsättning
Läs merNya Medier. Gränssnitt, Interaktivitet och Digital kod
Nya Medier Gränssnitt, Interaktivitet och Digital kod Människa-Dator: Gränssnittet Tre lager tas upp i boken: Fysiska apparaten som möjliggör för användaren att styra/använda datorn Mjukvara som organiserar
Läs merKan normer och attityder påverka vårt vardagliga beteende? Miljöhandlingar ur ett miljöpsykologiskt perspektiv.
Kan normer och attityder påverka vårt vardagliga beteende? Miljöhandlingar ur ett miljöpsykologiskt perspektiv. 2008-12-02 Chris von Borgstede Psykologiska institutionen, EPU Göteborgs universitet 1 Dagens
Läs merLinjärprogramming. EG2205 Föreläsning 7, vårterminen 2015 Mikael Amelin
Linjärprogramming EG2205 Föreläsning 7, vårterminen 2015 Mikael Amelin 1 Kursmål Formulera korttidsplaneringsproblem för vatten- och värmekraftsystem. 2 Tillämpad matematisk programming Korttidsplanering
Läs merBeräkning med ord. -hur en dator hanterar perception. Linköpings universitet Artificiell intelligens 2 2010-10-03 Erik Claesson 880816-1692
Beräkning med ord -hur en dator hanterar perception 2010-10-03 Erik Claesson 880816-1692 Innehåll Inledning... 3 Syfte... 3 Kan datorer hantera perception?... 4 Naturligt språk... 4 Fuzzy Granulation...
Läs merJag läser kursen på. Halvfart Helfart
KOD: Omtentamen Psykologi Kurskod: PC1206, Kurs 6: Individen i ett socialt sammanhang (15 hp) och PC1245 Datum: 25/8-2012 Hel- och halvfart VT 12 Provmoment: Socialpsykologi + Metod Tillåtna hjälpmedel:
Läs merFörra gången. Kognitiv design 2. Mina mål för er idag. Idag. En illustra+on Kognition i huvudet och i världen
Förra gången Kognitiv design 2 Representationer Förståelse Att undvika fel Vad är användbarhet? Hur gör användaren? Normans sjustegsmodell Hur kan du underlätta för användaren? Normans designprinciper
Läs merHare Del III (Syfte) Syftet med delen: att visa varför det finns anledning att använda metoden från del II. Två frågor:
Hare Del II (Metod) H intar en "innehållsneutral" attityd gentemot preferenser. Alla ska ges lika vikt, inklusive sadistiska preferenser. Här skiljer han sig från många andra U, som t.ex. Mill och Harsanyi.
Läs merUppgift a b c d e Vet inte Poäng 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
TENTAMEN: Dataanalys och statistik för I, TMS136 Onsdagen den 5 oktober kl. 8.30-13.30 på M. Jour: Jenny Andersson, ankn 5317 Hjälpmedel: Utdelad formelsamling med tabeller, BETA, på kursen använd ordlista
Läs merMänniskans förmåga kognition. Fö5. Kursinnehåll. Kognition och e-hälsa. ETIF20 E-hälsa. MEN kanske extra viktigt om man riktar sig till en
Termen kognition kommer från det latinska ordet cognitare (att tänka) Kognitionsvetenskapochkognitivpsykologi syftar till att beskriva och förstå hur tänkande går till. Kognition och e-hälsa Att ta hänsyn
Läs merKontrollskrivning 1 4 februari, 9:00 10:00, L44, L51
Avdelningen för elektriska energisystem EG2205 DRIFT OCH PLANERING AV ELPRODUKTION Vårterminen 2015 Kontrollskrivning 1 4 februari, 9:00 10:00, L44, L51 Instruktioner Skriv alla svar på det bifogade svarsbladet.
Läs merTAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS
Matematiska institutionen Optimeringslära TENTAMEN TAOP/TEN KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS Datum: 9 april 0 Tid: 8.00-.00 Hjälpmedel: Miniräknare Kurslitteratur: Kaj Holmberg: Optimering Anteckningar
Läs merObjektivitet. Är vetenskapen objektiv? Vad betyder objektivitet
Objektivitet Är vetenskapen objektiv? Vad betyder objektivitet Utgångspunkt Objektivitet och sanning: Är våra påståenden och tankar objektiva? I så fall handlar de om något som finns i världen om existerande
Läs merBussarna kommer gå (allting rullar på). Dagen då mitt hjärta slutar slå. Bussarna kommer gå (allting rullar på). Dagen då mitt hjärta slutar slå.
ALBUM: NÄR JAG DÖR TEXT & MUSIK: ERICA SKOGEN 1. NÄR JAG DÖR Erica Skogen När jag dör minns mig som bra. Glöm bort gången då jag somna på en fotbollsplan. När jag dör minns mig som glad inte sommaren då
Läs merSTOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson
1 STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson Skriftlig tentamen på momentet Statistisk dataanalys I (SDA l), 3 högskolepoäng ingående i kursen Undersökningsmetodik och statistisk
Läs mer