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Cómo hacer predicciones precisas

Posted on julio 16, 2021 by admin

Creo que los juicios sumarios inexactos no incorporan (o aplican adecuadamente) un principio estadístico común: la regresión a la media. Debido a que los litigantes no se benefician de la exposición repetida a un conjunto completo de hechos, nos involucramos en un proceso llamado «intensidad-emparejamiento» que requiere que sopesemos la información limitada que tenemos para generar una evaluación del resultado (riesgo y recompensa). Se trata de una práctica peligrosa, ya que implica encontrar una respuesta a una pregunta sustitutiva en ausencia de otra información.

Según Kahneman, los ejercicios de emparejamiento de intensidad producen predicciones extremas cuando se basan en pruebas extremas, lo que lleva a las personas a dar la misma respuesta a dos preguntas diferentes. Kahneman ofrece el siguiente ejemplo:

Julie está en el último año de la universidad. A los cuatro años ya leía con fluidez. ¿Cuál es su promedio de calificaciones (GPA)?

Al desglosarlas, éstas son fundamentalmente dos preguntas:

1. ¿Cuál es el percentil de Julie? ¿Cuál es la puntuación percentil de Julie en precocidad lectora?

2. ¿Cuál es la puntuación percentil de Julie en el GPA?

Para ayudarnos a llegar a la respuesta correcta, hay que utilizar una fórmula esquemática:

Edad lectora = factores compartidos + factores específicos de la edad lectora = 100%

GPA = factores compartidos + factores específicos del GPA = 100%

Los factores compartidos incluyen la aptitud determinada genéticamente, el grado de apoyo de su familia a los intereses académicos y cualquier otro factor que lleve a las personas a ser lectores precoces de niños y adultos con éxito académico.

Ahora, debemos evaluar la correlación entre las dos medidas: la edad lectora y el GPA. Esta correlación es igual a la proporción de factores compartidos entre sus determinantes.

En este escenario, Kahneman asigna una estimación optimista del 30%.

Ahora tenemos todo lo que necesitamos para llegar a una predicción no sesgada:

1. Comience con una estimación del promedio de GPA.

2. Determine el GPA que coincide con su impresión de la evidencia.

3. Estime la correlación entre la precocidad lectora durante la infancia y el GPA.

4. Si la correlación es .30, desplaza el 30% de la distancia de la media al GPA coincidente.

El primer paso determina la línea de base, que es el GPA que habríamos predicho si no supiéramos nada más sobre Julie aparte de que estaba en el último año de la universidad.

El segundo paso implica nuestro juicio sumario, que es nuestro juicio intuitivo de la evidencia.

El tercer paso implica el proceso activo de alejarse de la línea de base hacia nuestra predicción intuitiva, pero sólo hasta un grado que coincida con nuestra estimación de la correlación.

El paso final nos proporciona nuestra respuesta: una predicción influenciada por nuestra intuición predicha en una tasa base no sesgada.

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