Alışıldık Kalıp Tahminlerimizin Ne Kadarı Doğru?

Günlük hayatımızda birçok şeyi tahmin ediyoruz, birçok olasılık arasından deneyimlerimiz sayesinde biz en yüksek olasılığı veren sonuca hep daha yakın hissediyoruz kendimizi. Peki ya bu 'alışıldık kalıp' tahminlerimiz ne kadarı tutarlı? İşte burada sorunun çözümünde 'Temel Oran Yanılgısı' kavramı bizlere yardımcı oluyor.

Temel oran yanılgısının ne olduğunu daha iyi anlayabilmek adına somut bir soru ile ilerleyelim ve yazının sonunda bu örnek ile tekrardan tahminlerimizi gözden geçirelim. 

Ali; Shakespeare okuyan, uzun boylu ve gözlüklü bir adam olduğuna göre hangi seçenek daha olasıdır? 

A) Ali, bir şofördür. 

B) Ali, Ankara’daki bir ortaokulda müzik öğretmenidir. 

Cevabınızı belirledikten sonra konuya devam edelim...

Temel oran yanılgısı nedir sorusuna değinmek önemli olacaktır. Zihnimiz deneyimleri ışığında bazı kalıpları hafızaya kaydeder ve çeşitli durumlar karşısında bu deneyimler ile durumlara çeşitli tepkiler gösterir veyahut tahminlerde bulunur.

1970’lerden başlayarak davranışçı psikologlar, insanların hangi temel kestirmeleri kullandıklarını, bunların nasıl çalıştığını ve ne gibi düşünce hatalarına yol açtığını incelediler. Bu ve benzeri olasılık yanılgılarının “temsiliyet kestirmesi” (representativeness heuristics) denen bir zihinsel şemadan kaynaklandığı düşünülüyor.

Temsiliyet kestirmesi, gördüğümüz bir numunenin, verilen bir açıklamaya uyma olasılığının tahmin edilmesidir. Şöyle açıklayalım: Diyelim Cüneyt 32 yaşında, atletik, motosiklete biniyor, güzel bir sarışınla çıkıyor. Şunlardan hangisi daha muhtemel? (a) Cüneyt bir öğretmen (b) Cüneyt bir futbolcu.

Çoğunluk, Cüneyt’in futbolcu olduğunu söyleyecektir. Ama şunu düşünün: Yüzbinlerce öğretmene karşılık sadece yüzlerce futbolcu var. Temel oranları ihmal yanılgısına düşüyoruz. Cüneyt’in öğretmen olma ihtimali, futbolcu olma ihtimalinin belki bin katı.

Bu yanılgıya düşmemizin nedeni de kafamızda öğretmenler ve futbolculara dair oluşturduğumuz kalıplar. Örneğin yukarıdaki tarif kafalarımızdaki futbolcu kalıbına uygun. Tarifi “saçı dökülmüş, evli, bilim kurgu okuru” şeklinde değiştirirsek muhtemelen cevapların çoğu değişir. Çünkü bu yeni tarif kafamızdaki öğretmen kalıbını daha iyi temsil ediyor.

Biri yeşil diğeri mavi arabalara sahip iki taksi işletmesinin olduğu bir kasabada gece meydana gelen bir vur-kaç kazası düşünelim. Kazayı gören bir tanık taksi maviydi demiş ve rengi ne kadar iyi algılayabileceği konusunda yapılan bilimsel testler tanığın % 80 doğru olduğunu göstermiş olsun. Eğer, taksilerin % 15’i maviyse. tanığın taksinin rengi konusundaki tahmini ne kadar doğrudur?

Temel oran yanılgısı hakkında hiçbir şey bilmiyorsak, cevabı % 80 diye veririz. Oysa cevap bundan çok daha düşüktür. Sonuçta tanığımız %20 oranında hatalı gözlem yapmış olabilir. Bunun anlamı 85 tane yeşil taksi var ise 17 tanesini yanlışlıkla mavi olarak görmesi demektir.

Yazının başında sorduğumuz soruya dönelim. Çoğunuz bu soruya “B şıkkı daha olasıdır.” demiş olabilirsiniz. Fakat bu tahmin yanlıştır. Türkiye’de şoför olarak çalışan kişi sayısının, Ankara’daki bir lisede müzik öğretmeni olarak çalışan kişi sayısından kat be kat fazla olduğu aşikârdır. Bu durumda Ali’nin Shakespeare okuyan bir şoför olması olasılığı, Shakespeare okuyan bir müzik öğretmeni olması olasılığından -dahası Ankara’da bir ortaokulda görev yapmasından- fazladır.

Bilgileri daha doğru yorumlamanıza izin verdiği için en azından temel bir istatistik bilgisine sahip olmak faydalıdır. Diğer şeylerin yanı sıra, yeni araştırmanın sonuçlarını anlamanız, bir çalışmanın iyi tasarlanmış olup olmadığını değerlendirmeniz için sizi donatır. Temel oranlar hakkında bilgi sahibi olmak, ister piyangoyu kazanma ihtimali olsun, ister belirli bir koşulu geliştirme olasılığı olsun, hayatınızda meydana gelen belirli olayların olasılığını daha iyi anlamanızı sağlayacaktır.

Yararlanılan Kaynak: Matematiksel