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Are people naive probability theorists? An examination of the probability theory + variation model.

Christopher, Fisher Ryan 31 July 2014 (has links)
No description available.
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Investigating Selected Behavioral Biases In Turkey: An Analysis Using Survey Data

Ozer, Gorkem Turgut 01 May 2011 (has links) (PDF)
It has been widely accepted that people do not always behave rationally when making decisions. However, cognitive biases are still of interest to a relatively small group (mostly working in the area of psychology) even though they have been introduced to a wider audience by Tversky and Kahneman&rsquo / s article in Science in 1974. It has already been shown that behavioral biases affect most decisions of people / therefore, they have an important role in a wide range of fields, from financial marketing to gambling. The purpose of this study is to investigate some cognitive biases (anchoring, reference point, probability judgment and risk propensity) in Turkey. In brief, anchoring bias is the fallacious effect of anchor values on decision making process, the presence of reference point bias proves that people are excessively affected by comparisons, probability judgment bias is the erroneous evaluation of probabilities, and risk propensity bias is the fallacious effect of the risk propensity levels on decision making processes. The relationships of these biases with individual cognitive ability levels and socioeconomic variables are also inspected. The data are collected by using a survey that is composed of the related measures which are taken from previous surveys in the literature. The sample is composed of a large number of participants (1575) from a wide range of socioeconomic statuses, from students to working professionals to retired individuals. The results lend support to the presence of a reference point bias, and an effect of risk propensity levels on decisions. However, an evidence which supports anchoring and probability judgment biases are failed to be found at a significant level. A significant relationship between cognitive ability level and risk propensity level is found. Moreover, demographic variables are also found to have an effect on the selected biases and cognitive ability.
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Exploring the conjunction fallacy in probability judgment: Conversational implicature or extension neglect?

Pagin, Amos January 2017 (has links)
According to the conjunction rule of probability theory, a conjunction of events cannot be more probable than either conjunct. However, participants often violate this rule in experimental settings, thus committing the conjunction fallacy. Why do participants commit this fallacy? One hypothesis suggests that participants interpret a task-critical statement designating the event A as designating the event A&notB. If so, participants do not commit the conjunction fallacy. Another hypothesis suggests that participants fail to take task-relevant relations of set inclusion into account when judging probabilities. Both hypotheses were tested in an experiment utilizing a between-subjects design with 145 participants. The results, analyzed using Bayes factors, provide evidence for the null hypothesis in both cases, thus suggesting that neither hypothesis explains the fallacy. However, the unexpectedly low prevalence of the fallacy in the baseline group may have masked the true effects of the manipulations.
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Three Studies Examining the Effects of Psychological Distance on Judgment and Decision Making in Accounting

Weisner, Martin 01 January 2015 (has links)
This dissertation comprises three studies, a literature review and two experimental studies, that center on the effects of psychological distance on judgment and decision-making in accounting. Construal level theory (CLT) of psychological distance (Liberman and Trope 1998; Trope and Liberman 2003), a framework recently developed in the field of social psychology, constitutes the theoretical foundation for each study. The first study reviews extant literature on CLT and illustrates the theory's potential for investigating previously unexplained phenomena within the accounting domain. Selected publications that apply CLT in contexts that are of particular interest to accounting researchers are emphasized and a series of broad, CLT-based research questions pertaining to various accounting domains are offered. The second study applies CLT to the audit context by investigating whether the performance of common auditing tasks that require varying degrees of abstract thinking affect decision-makers' overall mindset and hence their subsequent judgment. Results from the second study have important implications for audit practice as auditors work in environments that require frequent shifts in focus due to multiple client or project demands. The third study applies CLT to the enterprise risk management context by examining how spatial distance from a risk assessment object and risk category (i.e., the type of risk) affects decision-makers' assessment of the probability that the risk will materialize. The third study thus informs the corporate governance literature by identifying psychological distance as a potential source for judgment bias during the risk assessment process. Overall, the results reported in this dissertation suggest that psychological distance systematically affects individuals' judgment subject to the caveat that the judgment of concern falls within the domain of the decision-maker's routine cognition. By presenting empirical evidence from both the audit and the risk management domain, the studies contribute to our understanding of the heuristics and biases in judgment and decision-making in professional settings that are of interest to accounting research.
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Memory Processes in Frequency Judgment: The impact of pre-experimental frequencies and co-occurrences on frequency estimates.

Renkewitz, Frank 12 August 2004 (has links) (PDF)
Contemporary theories on frequency processing have been developed in different sub-disciplines of psychology and have shown remarkable discrepancies. Thus, in judgment and decision making, frequency estimates on serially encoded events are mostly traced back to the availability heuristic (Tversky & Kahneman, 1973). Evidence for the use of this heuristic comes from several popular demonstrations of biased frequency estimates. In the area of decision making, these demonstrations led to the conclusion that frequency judgments were generally error-prone. On the other hand, in memory literature detailed computational memory models are used to explain frequency estimates. Although these models to some degree differ evidently in their specific representational assumptions, they all arrive at the basic prediction that frequency estimates should usually be quite accurate but regressed. This prediction was confirmed in numerous studies. However, up to now there have been no systematic efforts in memory literature to identify factors that cause biases in frequency judgments and to explain the demonstrations of erroneous estimates in the area of decision making. The two studies presented in this thesis pursue the questions whether memory models are able to explain errors in frequency judgments and to generate new predictions about biasing factors. In the focus of the first series of experiments is the "famous-names effect": If participants are presented with a list of names of female and male persons, then the frequency of that sex is overestimated that was represented with more famous names on the list. As more famous names are additionally recalled better, this effect was usually explained with the availability heuristic. An alternative account was suggested within the framework of the associationist-model PASS (Sedlmeier, 1999) and the multiple-trace model MINERVA-DM (Dougherty et al., 1999). According to this, the effect is primarily caused by the different pre-experimental frequencies of famous and non-famous names. If this is correct, the famous-names effect should generalize to any stimulus material. This hypothesis was tested in four experiments. The predictions of the memory models were compared with the predictions of a recall-estimate version of the availability heuristic (e.g. Watkins & LeCompte, 1991). Contrary to the predictions of all tested approaches, the participants were mostly able to judge the frequencies of the presented categories approximately correctly. The results indicate furthermore that systematic biases only occurred if the participants based their judgments at least partially on the recall-estimate strategy. However, as the participants only did this in exceptional cases the entire result pattern is explained best within a multiple strategy perspective (Brown, 2002). A re-analysis of the data from all four experiments suggests that the size of the sample of retrieved exemplars is the crucial factor for the (additional) use of the recall-estimate strategy. In the second study new predictions about the influence of associations on frequency estimates are derived from the PASS-model and tested. In two experiments words that were either strongly or weakly associated with each other were presented to the participants. Predictions of the PASS model for the frequency estimates about this stimulus material were gained by means of simulations. In a first step PASS acquired associations between the stimulus words from a large text corpus. Subsequently, the model encoded the experimental study lists. PASS expects higher frequency judgments for associated than for non-associated words. The size of this effect should be independent of the actual presentation frequencies of the words. Finally, the model expects that the frequencies of associated words are discriminated slightly worse than the frequencies of non-associated words. These predictions were largely confirmed in both experiments. The decision times required by the participants to generate their estimates indicate here that they did not base their judgments on the recall-estimate strategy. The results thus strengthen the assumption that the encoding and representation of frequency information are based on associative learning. / Aktuelle Theorien zur Häufigkeitsverarbeitung wurden in unterschiedlichen Teilgebieten der Psychologie entwickelt und weisen erstaunliche Diskrepanzen auf. So werden Häufigkeitsschätzungen über seriell enkodierte Ereignisse in der Urteils- und Entscheidungsforschung zumeist auf die Verfügbarkeitsheuristik (Tversky & Kahneman, 1973) zurückgeführt. Evidenz für die Verwendung dieser Heuristik stammt aus einigen populären Demonstrationen fehlerhafter Häufigkeitsschätzungen. Diese Demonstrationen führten in der Entscheidungsforschung zu der Schlussfolgerung, dass Häufigkeitsurteile generell fehleranfällig seien. Demgegenüber wurden in der Gedächtnispsychologie detaillierte, computerimplementierte Gedächtnismodelle benutzt, um Häufigkeitsschätzungen zu erklären. Obwohl sich diese Modelle in ihren spezifischen Repräsentationsannahmen zum Teil deutlich unterscheiden, kommen sie alle zu der grundlegenden Vorhersage, dass Häufigkeitsschätzungen in der Regel recht genau, aber regrediert sein sollten. Diese Vorhersage wurde in zahlreichen Untersuchungen bestätigt. In der gedächtnispsychologischen Forschung hat es jedoch bisher kein systematisches Bemühen gegeben, Faktoren, die zu Verzerrungen in Häufigkeitsschätzungen führen, zu identifizieren und die Demonstrationen fehlerhafter Schätzungen aus der Entscheidungsforschung zu erklären. Die zwei in der vorliegenden Arbeit präsentierten Studien verfolgen die Fragestellung, inwieweit Gedächtnismodelle in der Lage sind, Fehler in Häufigkeitsurteilen zu erklären und neue Vorhersagen über verzerrende Faktoren zu generieren. Im Mittelpunkt der ersten Serie von Experimenten steht dabei der "Famous-Names Effekt": Nach der Präsentation einer Liste mit Namen weiblicher und männlicher Personen wird die Häufigkeit desjenigen Geschlechts überschätzt, das mit berühmteren Namen auf der Liste vertreten war. Da berühmtere Namen zudem besser erinnert werden, wurde dieser Effekt gewöhnlich auf die Verfügbarkeitsheuristik zurückgeführt. Eine Alternativerklärung wurde sowohl im Rahmen des assoziationistischen PASS-Modells (Sedlmeier, 1999) als auch innerhalb des Exemplarmodells MINERVA-DM (Dougherty et al., 1999) vorgeschlagen. Demnach wird der Effekt primär durch die unterschiedliche prä-experimentelle Häufigkeit berühmter und nicht-berühmter Namen verursacht. Ist diese Annahme korrekt, so sollte der Famous-Names Effekt auch auf anderes Stimulusmaterial generalisieren. Diese Hypothese wurde in vier Experimenten überprüft. Dabei wurden die Vorhersagen der Gedächtnismodelle mit den Vorhersagen einer "Recall-Estimate" Version der Verfügbarkeitsheuristik (z. B. Watkins & LeCompte, 1991) verglichen. Entgegen den Vorhersagen aller getesteten Ansätze waren die Teilnehmer in der Regel in der Lage, die Häufigkeit der verwendeten Kategorien recht gut einzuschätzen. Die Ergebnisse sprechen zudem dafür, dass systematische Fehler in den Häufigkeitsurteilen nur dann auftraten, wenn sich die Teilnehmer bei der Generierung ihrer Schätzungen zumindest teilweise auf die Recall-Estimate Strategie stützten. Da die Teilnehmer dies jedoch nur in Ausnahmefällen taten, kann das gesamte Ergebnismuster am besten innerhalb einer "Multiple Strategy Perspective" (Brown, 2002) erklärt werden. Eine Reanalyse der Daten aus allen vier Experimenten legt dabei die Schlussfolgerung nahe, dass die Stichprobengröße erinnerter Exemplare ausschlaggebend für die (zusätzliche) Verwendung der Recall-Estimate Strategie ist. In der zweiten Studie werden neuartige Vorhersagen über den Einfluss von Assoziationen auf Häufigkeitsschätzungen aus dem PASS-Modell abgeleitet und getestet. In zwei Experimenten wurden den Teilnehmern Wörter präsentiert, die untereinander entweder stark oder schwach assoziiert waren. Die Vorhersagen des PASS-Modells über die Häufigkeitsschätzungen zu diesem Stimulusmaterial wurden mit Hilfe von Simulationen gewonnen. In einem ersten Simulationsschritt erwarb PASS aus großen Textkorpora Assoziationen zwischen den Stimuluswörtern. Anschließend enkodierte das Modell die experimentellen Stimuluslisten. PASS erwartet, dass assoziierte Wörter höhere Schätzungen erhalten als nicht-assoziierte Wörter. Die Größe dieses Effekts sollte von der Präsentationshäufigkeit der Wörter unabhängig sein. Schließlich erwartet das Modell, dass die Häufigkeit assoziierter Wörter geringfügig schlechter diskriminiert wird als die Häufigkeit nicht-assoziierter Wörter. Diese Vorhersagen wurden in beiden Experimenten weitgehend bestätigt. Die Verwendung einer Recall-Estimate Strategie konnte dabei mit Hilfe von Reaktionszeitmessungen ausgeschlossen werden. Die Ergebnisse stützen damit die Annahme, dass die Enkodierung und Repräsentation von Häufigkeitsinformation auf assoziativem Lernen basiert.
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Memory Processes in Frequency Judgment: The impact of pre-experimental frequencies and co-occurrences on frequency estimates.

Renkewitz, Frank 22 March 2004 (has links)
Contemporary theories on frequency processing have been developed in different sub-disciplines of psychology and have shown remarkable discrepancies. Thus, in judgment and decision making, frequency estimates on serially encoded events are mostly traced back to the availability heuristic (Tversky & Kahneman, 1973). Evidence for the use of this heuristic comes from several popular demonstrations of biased frequency estimates. In the area of decision making, these demonstrations led to the conclusion that frequency judgments were generally error-prone. On the other hand, in memory literature detailed computational memory models are used to explain frequency estimates. Although these models to some degree differ evidently in their specific representational assumptions, they all arrive at the basic prediction that frequency estimates should usually be quite accurate but regressed. This prediction was confirmed in numerous studies. However, up to now there have been no systematic efforts in memory literature to identify factors that cause biases in frequency judgments and to explain the demonstrations of erroneous estimates in the area of decision making. The two studies presented in this thesis pursue the questions whether memory models are able to explain errors in frequency judgments and to generate new predictions about biasing factors. In the focus of the first series of experiments is the "famous-names effect": If participants are presented with a list of names of female and male persons, then the frequency of that sex is overestimated that was represented with more famous names on the list. As more famous names are additionally recalled better, this effect was usually explained with the availability heuristic. An alternative account was suggested within the framework of the associationist-model PASS (Sedlmeier, 1999) and the multiple-trace model MINERVA-DM (Dougherty et al., 1999). According to this, the effect is primarily caused by the different pre-experimental frequencies of famous and non-famous names. If this is correct, the famous-names effect should generalize to any stimulus material. This hypothesis was tested in four experiments. The predictions of the memory models were compared with the predictions of a recall-estimate version of the availability heuristic (e.g. Watkins & LeCompte, 1991). Contrary to the predictions of all tested approaches, the participants were mostly able to judge the frequencies of the presented categories approximately correctly. The results indicate furthermore that systematic biases only occurred if the participants based their judgments at least partially on the recall-estimate strategy. However, as the participants only did this in exceptional cases the entire result pattern is explained best within a multiple strategy perspective (Brown, 2002). A re-analysis of the data from all four experiments suggests that the size of the sample of retrieved exemplars is the crucial factor for the (additional) use of the recall-estimate strategy. In the second study new predictions about the influence of associations on frequency estimates are derived from the PASS-model and tested. In two experiments words that were either strongly or weakly associated with each other were presented to the participants. Predictions of the PASS model for the frequency estimates about this stimulus material were gained by means of simulations. In a first step PASS acquired associations between the stimulus words from a large text corpus. Subsequently, the model encoded the experimental study lists. PASS expects higher frequency judgments for associated than for non-associated words. The size of this effect should be independent of the actual presentation frequencies of the words. Finally, the model expects that the frequencies of associated words are discriminated slightly worse than the frequencies of non-associated words. These predictions were largely confirmed in both experiments. The decision times required by the participants to generate their estimates indicate here that they did not base their judgments on the recall-estimate strategy. The results thus strengthen the assumption that the encoding and representation of frequency information are based on associative learning. / Aktuelle Theorien zur Häufigkeitsverarbeitung wurden in unterschiedlichen Teilgebieten der Psychologie entwickelt und weisen erstaunliche Diskrepanzen auf. So werden Häufigkeitsschätzungen über seriell enkodierte Ereignisse in der Urteils- und Entscheidungsforschung zumeist auf die Verfügbarkeitsheuristik (Tversky & Kahneman, 1973) zurückgeführt. Evidenz für die Verwendung dieser Heuristik stammt aus einigen populären Demonstrationen fehlerhafter Häufigkeitsschätzungen. Diese Demonstrationen führten in der Entscheidungsforschung zu der Schlussfolgerung, dass Häufigkeitsurteile generell fehleranfällig seien. Demgegenüber wurden in der Gedächtnispsychologie detaillierte, computerimplementierte Gedächtnismodelle benutzt, um Häufigkeitsschätzungen zu erklären. Obwohl sich diese Modelle in ihren spezifischen Repräsentationsannahmen zum Teil deutlich unterscheiden, kommen sie alle zu der grundlegenden Vorhersage, dass Häufigkeitsschätzungen in der Regel recht genau, aber regrediert sein sollten. Diese Vorhersage wurde in zahlreichen Untersuchungen bestätigt. In der gedächtnispsychologischen Forschung hat es jedoch bisher kein systematisches Bemühen gegeben, Faktoren, die zu Verzerrungen in Häufigkeitsschätzungen führen, zu identifizieren und die Demonstrationen fehlerhafter Schätzungen aus der Entscheidungsforschung zu erklären. Die zwei in der vorliegenden Arbeit präsentierten Studien verfolgen die Fragestellung, inwieweit Gedächtnismodelle in der Lage sind, Fehler in Häufigkeitsurteilen zu erklären und neue Vorhersagen über verzerrende Faktoren zu generieren. Im Mittelpunkt der ersten Serie von Experimenten steht dabei der "Famous-Names Effekt": Nach der Präsentation einer Liste mit Namen weiblicher und männlicher Personen wird die Häufigkeit desjenigen Geschlechts überschätzt, das mit berühmteren Namen auf der Liste vertreten war. Da berühmtere Namen zudem besser erinnert werden, wurde dieser Effekt gewöhnlich auf die Verfügbarkeitsheuristik zurückgeführt. Eine Alternativerklärung wurde sowohl im Rahmen des assoziationistischen PASS-Modells (Sedlmeier, 1999) als auch innerhalb des Exemplarmodells MINERVA-DM (Dougherty et al., 1999) vorgeschlagen. Demnach wird der Effekt primär durch die unterschiedliche prä-experimentelle Häufigkeit berühmter und nicht-berühmter Namen verursacht. Ist diese Annahme korrekt, so sollte der Famous-Names Effekt auch auf anderes Stimulusmaterial generalisieren. Diese Hypothese wurde in vier Experimenten überprüft. Dabei wurden die Vorhersagen der Gedächtnismodelle mit den Vorhersagen einer "Recall-Estimate" Version der Verfügbarkeitsheuristik (z. B. Watkins & LeCompte, 1991) verglichen. Entgegen den Vorhersagen aller getesteten Ansätze waren die Teilnehmer in der Regel in der Lage, die Häufigkeit der verwendeten Kategorien recht gut einzuschätzen. Die Ergebnisse sprechen zudem dafür, dass systematische Fehler in den Häufigkeitsurteilen nur dann auftraten, wenn sich die Teilnehmer bei der Generierung ihrer Schätzungen zumindest teilweise auf die Recall-Estimate Strategie stützten. Da die Teilnehmer dies jedoch nur in Ausnahmefällen taten, kann das gesamte Ergebnismuster am besten innerhalb einer "Multiple Strategy Perspective" (Brown, 2002) erklärt werden. Eine Reanalyse der Daten aus allen vier Experimenten legt dabei die Schlussfolgerung nahe, dass die Stichprobengröße erinnerter Exemplare ausschlaggebend für die (zusätzliche) Verwendung der Recall-Estimate Strategie ist. In der zweiten Studie werden neuartige Vorhersagen über den Einfluss von Assoziationen auf Häufigkeitsschätzungen aus dem PASS-Modell abgeleitet und getestet. In zwei Experimenten wurden den Teilnehmern Wörter präsentiert, die untereinander entweder stark oder schwach assoziiert waren. Die Vorhersagen des PASS-Modells über die Häufigkeitsschätzungen zu diesem Stimulusmaterial wurden mit Hilfe von Simulationen gewonnen. In einem ersten Simulationsschritt erwarb PASS aus großen Textkorpora Assoziationen zwischen den Stimuluswörtern. Anschließend enkodierte das Modell die experimentellen Stimuluslisten. PASS erwartet, dass assoziierte Wörter höhere Schätzungen erhalten als nicht-assoziierte Wörter. Die Größe dieses Effekts sollte von der Präsentationshäufigkeit der Wörter unabhängig sein. Schließlich erwartet das Modell, dass die Häufigkeit assoziierter Wörter geringfügig schlechter diskriminiert wird als die Häufigkeit nicht-assoziierter Wörter. Diese Vorhersagen wurden in beiden Experimenten weitgehend bestätigt. Die Verwendung einer Recall-Estimate Strategie konnte dabei mit Hilfe von Reaktionszeitmessungen ausgeschlossen werden. Die Ergebnisse stützen damit die Annahme, dass die Enkodierung und Repräsentation von Häufigkeitsinformation auf assoziativem Lernen basiert.

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