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Titelaufnahme

Titel
Die Gewichtung von Wahrscheinlichkeitsinformationen in Abhängigkeit von deren Genauigkeit bei Entscheidungen unter Unsicherheit / von Johannes Hönekopp
AutorHönekopp, Johannes In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Erschienen2000
HochschulschriftPaderborn, Univ.-GH, Diss., 2000
SpracheDeutsch
DokumenttypDissertation
URNurn:nbn:de:hbz:466-2000010170 Persistent Identifier (URN)
Dateien
Die Gewichtung von Wahrscheinlichkeitsinformationen in Abhängigkeit von deren Genauigkeit bei Entscheidungen unter Unsicherheit [1.15 mb]
zusfasng [58.92 kb]
abstract [57.22 kb]
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Nachweis
Klassifikation

Deutsch

Oftmals müssen Menschen Entscheidungen treffen, von denen sie nicht genau absehen können, welche Konsequenzen diese haben werden. Man nennt solche „Entscheidungen unter Unsicherheit“. Mit ihnen befasst sich die vorliegende Arbeit. Theorien, die menschliches Verhalten in solchen unsicheren Situationen zu beschreiben suchen, legen einheitlich besonderen Wert auf zwei Aspekte. Diese sind, vereinfacht gesprochen, in zwei Fragen zu fassen: „Wie erstrebenswert wird meine Situation sein, falls meine Entscheidung zum erhofften Resultat führt?“ und „Wie groß ist die Chance dafür, dass das angestrebte Ergebnis eintritt?“. Die Erfolgswahrscheinlichkeit, der zweite Aspekt, kann dabei mehr oder minder genau bezifferbar sein. So lässt sich bei einer Wette auf einen Münzwurf die Gewinnwahrscheinlichkeit präzise angeben, bei einer Wette auf ein Fußballspiel nicht. Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit die Genauigkeit der beteiligten Wahrscheinlichkeiten Entscheidungen unter Unsicherheit beeinflusst. So erscheint es zunächst plausibel anzunehmen, dass diffuse Wahrscheinlichkeiten dazu führen, dass sich die Entscheidungen stärker auf den erstgenannten Wertaspekt stützen (Gewichtungshypothese). Tatsächlich wird diese Meinung in der Literatur vertreten (Wallsten, Budescu & Tsao, 1997). Die Untersuchungsmethodik, auf Grund derer die Autoren zu diesem Schluss kamen, ist jedoch, wie hier gezeigt wird, unbrauchbar. Eine angemessene Methodik wird entwickelt. Das experimentelle Paradigma sieht dabei so aus, dass die Vpn sechs gleichzeitig präsentierteLotterien, bei denen entweder ein Gewinn € mit einer Wahrscheinlichkeit P gewonnen wird oderandernfalls nichts passiert, gemäß ihrer Attraktivität in eine Rangfolge bringen müssen. Dabeiwird in drei Experimenten die Genauigkeit der Wahrscheinlichkeitsinformation variiert. Diesgeschieht in der Regel dadurch, dass die Gewinnwahrscheinlichkeiten in Form eines Glücksradesdargestellt sind – größere Gewinnflächen entsprechen dabei höheren Gewinnwahrscheinlichkeiten;bei einem Teil der Lotterien ist ein Stück des Glücksrades derart verdeckt, dass sich die Größe der Gewinnfläche nicht mehr genau einschätzen lässt. In Experiment III wird alternativdie Genauigkeit der Wahrscheinlichkeitsinformation auch dadurch herabgesetzt, dass dieGewinnwahrscheinlichkeiten in Worten beschrieben werden (etwa „eher geringe Wahrscheinlichkeit“),die nur einen ungenauen Rückschluss auf die tatsächlichen Wahrscheinlichkeitswerteerlauben.Aus den von den Vpn hergestellten Attraktivitätsrangfolgen lässt sich schätzen, wie stark siesich bei ihrer Entscheidung auf die Wert- und wie stark auf die Wahrscheinlichkeitsinformationstützen. Die Gewichtungshypothese kann nicht bestätigt werden; im Gegenteil stützen sich die Entscheidungenbei Gewinnaufgaben mit abnehmender Informationsgenauigkeit verstärkt auf dieWahrscheinlichkeitsinformation; eine schwache gegenläufige Tendenz bei Verlustaufgaben deutetdarauf hin, dass der Grund hierfür darin liegt, dass die Vpn bei sinkender Informationsgenauigkeitinsgesamt vorsichtiger entscheiden.Mit Hilfe einer Computersimulation, die eine Vielzahl unterschiedlicher Randbedingungenberücksichtigt, wird geklärt, welche Folgen für Entscheidungen unter Unsicherheit dieser Effektim speziellen und mangelnde Informationsgenauigkeit im allgemeinen hat. Es zeigt sich dabei,dass der gefundene Effekt von geringer praktischer Relevanz ist. Aus der Simulation ergeben sichjedoch ein Reihe wichtiger Ergebnisse und Schlussfolgerungen: (i) Entscheidungen unterUnsicherheit sind äußerst robust; sowohl unpräzise Information wie auch suboptimalesEntscheidungsverhalten beeinträchtigen die Entscheidungsgüte nur geringfügig. (ii) Eine einfacheEntscheidungsstrategie führt zu sehr guten Ergebnissen, wenn diese konsequent befolgt wird;Trainingsmaßnahmen sollten Entscheider daher weniger dazu ermutigen, eine besonders ausgefeilteund komplizierte Strategie zu entwickeln, als vielmehr einer Strategie mit handhabbarerKomplexität konsequent treu zu bleiben. (iii) Bemühungen, die Präzision von Wahrscheinlichkeitsinformationzu vergrößern, haben einen steil abfallenden Grenznutzen. (iv) Der Grad der Präzision der Wahrscheinlichkeitsinformation sollte bei der Entscheidung in der Regel nichtberücksichtigt werden.

English

Humans often have to make decisions although they can’t foresee which consequences they will show. Those choices are called “decisions under uncertainty” and they are the topic of this thesis. Theories, which seek to describe human behavior under uncertainty, usually emphasize two aspects. These can, somewhat simplified, be captured in two questions: “How desirable will my situation be if my decision works out well?” and “how likely will this occur?”. The last aspect, likelihood of success, can be more or less precise. It can be stated accurately for a bet upon the outcome of a coin flip but this is impossible for a bet upon a soccer play. This theses explores up to what extent precision of success probability effects decisions under uncertainty. It seems plausible to assume that imprecise (or ambiguous) probabilities will cause decision makers to base their choices more on the first mentioned value aspect (weighing hypothesis). Indeed, authors have argued for this point of view (Wallsten, Budescu & Tsao, 1997). However, research, on which this assumption was based, suffers from severe methodological problems as will be shown here. A proper method is developed. The chosen paradigm presents sets of six lotteries, which either pay some benefit € with the likelihood P or else nothing, to subjects which are required to rank order the lotteries in a set due to attractiveness. In three experiments the precision of likelihood information is varied. Usually each success probability is depicted as a wheel of fortune, larger winning areas indicating better chances. In this cases ambiguity of probabilities is varied by means of an occlusions which conceals some part of the spinners, with the effect that the size of the winning area (and thus the success probability) can not be judged precisely. Experiment III establishes ambiguity alternatively by describing chances with words (e. g. “rather low probability”) which allow only for an imprecise judgment of probabilities. It is possible to infer from the attractiveness rankings, which the subjects provide, how much they base their decisions on value information and how much on probability information. Data do not support the weighing hypotheses. On the contrary, decisions are found to be based more on probability information as it becomes less precise. A weak opposite tendency in the domain of losses indicates that this phenomenon is rooted in subjects’ acting more cautiously in the face of ambiguity. By means of a computer simulation, which considers a broad variety of ancillary conditions, I explore which effect this phenomenon in particular and imprecision of probability information in general have upon decision quality. It shows that the discovered effect has only very small consequences. The simulation allows to draw some important conclusions: (i) Decisions under uncertainty are very robust; imprecise information as well as suboptimal strategy curtail decision quality only little. (ii) A simple decision strategy may lead to very good results if it is followed strictly. Therefore, trainings in this domain should not emphasize the development of a complex and fine tuned strategy but it should highlight the need to strictly adhere to a policy of manageable complexity. (iii) Efforts directed towards increasing information precision will show steeply declining marginal returns. (iv) In very most cases the degree of information precision should not be taken into account at all.