Qu'est-ce que la négligence du taux de base?
La négligence au taux de base est un terme utilisé en psychologie cognitive et en sciences de la décision pour expliquer comment les raisonneurs humains, en faisant des déductions sur les probabilités, ont souvent tendance à ignorer les fréquences de fond. Par exemple, si la probabilité qu'une femme donnée ait un cancer du sein est connue comme étant de 1/10 000, mais qu'un test sur 10 000 femmes donne 100 résultats positifs, les raisonneurs auront tendance à surestimer la probabilité que l'une des femmes séropositives soit réellement atteinte du cancer. plutôt que d’envisager la possibilité de faux positifs.
L'analyse de la négligence du taux de base est relativement récente en psychologie, souvent considérée comme faisant partie du domaine des heuristiques et des biais . Plutôt que de supposer que les êtres humains sont toujours des penseurs rationnels, les psychologues du domaine explorent en quoi les jugements humains dévient systématiquement des axiomes de la théorie des probabilités. Ces écarts sont dus au fait que les humains sont souvent obligés de porter des jugements rapides en se fondant sur peu d’informations et que les jugements les plus adaptatifs ou rapides ne sont pas toujours les plus corrects. Il semble que l'évolution de notre espèce n'ait pas été conçue pour produire systématiquement des inférences mathématiquement exactes basées sur un ensemble de données observées.
Le phénomène de la négligence du taux de base est également considéré comme faisant partie de la théorie descriptive de la décision, qui étudie comment les humains raisonnent réellement, par opposition à la théorie de la décision normative, qui étudie les meilleures procédures possibles pour prendre une décision donnée. Il a été constaté que les raisonneurs humains ignorent souvent le taux de base même lorsque les informations sont facilement disponibles. Cela a donné des résultats importants pour les sciences sociales et l'économie, entre autres domaines.
La négligence du taux de base est souvent mentionnée conjointement avec la règle de Bayes, procédure de décision qui découle rapidement des axiomes de la théorie des probabilités. Cette règle montre comment intégrer correctement les taux de base dans les nouvelles observations afin de fournir des probabilités mises à jour de manière cohérente et précise. Par conséquent, un écart par rapport aux taux de base est également appelé un écart par rapport à la règle de Bayes.
Un autre exemple de négligence du taux de base dans un contexte expérimental serait la présentation à un groupe de sujets de test d’une liste de dix étudiants et d’une description de leurs habitudes et de leur personnalité. La présentation est suivie d'une question sur la moyenne pondérée probable d'un élève donné. Ces informations sont présentées avec des informations de taux de base sur les performances académiques des étudiants, ce qui devrait guider les sujets de test dans leurs suppositions, mais ne le fait pas régulièrement. Sur dix descriptions médiocres des élèves, les sujets de test attribueront des estimations de la moyenne cumulative largement différentes des taux de base. Sur dix descriptions positives, le biais se produit dans la direction opposée. Vraisemblablement, ces estimations de probabilité biaisées apparaissent chaque jour dans des milliards d'esprits humains, ce qui a des conséquences importantes sur le mode de fonctionnement de notre société.