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Base rate fallacy (Oubli de la fréquence de base) définitions


La négligence de la taille d'échantillon se produit lorsque nous sommes trop rapides dans nos jugements, en oubliant les données et statistiques de base en faveur d'informations plus récentes. Voici un exemple connu qui illustre ce problème présenté par un lauréat du Prix Nobel d'économie, Daniel Kahneman, psychologue. 

Lors d'une expérience, deux statistiques sont données à un groupe d'individus : 85% des taxis sont bleus, et 15% verts. Puis, on leur donne une deuxième information : un piéton a vu un taxi bleu. Les participants sont aussi informés que le piéton est jugé fiable 80% du temps, et qu'il a tort 20% du temps. 

Une fois que ces éléments ont été présentés aux participants, on leur a demandé quelle était la probabilité que le taxi qui se retrouve accidenté soit bleu ou vert. Ignorant les statistiques données au début, la plupart ont répondu qu'il y a 80% de chance que le taxi soit bleu. Ceci est un exemple de l'oubli de la fréquence de base, i.e. que 85% des taxis sont bleus, et 15% sont verts. Ce problème peut être résolu en utilisant la règle de Bayes, qui démontre qu'en additionnant les deux probabilités, la bonne réponse est de 41%. 

Par conséquent, la négligence de la fréquence de base est notre tendance à juger incorrectement la probabilité d'un évènement, en ignorant les statistiques présentées et en se focalisant davantage sur la dernière information présentée. 

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