The natural selection of prediction heuristics: Anchoring and adjustment versus representativeness

Benjamin Czaczkes, Yoav Ganzach

פרסום מחקרי: פרסום בכתב עתמאמרביקורת עמיתים

18 ציטוטים ‏(Scopus)

תקציר

There are several heuristics which people use in making numerical predictions and these heuristics compete for the determination of prediction output. Some of them (e.g. representativeness) lead to excessively extreme predictions while others (e.g. anchoring and adjustment) lead to regressive (and even over-regressive) predictions. In this paper we study the competition between these two heuristics by varying the representation of predictor and outcome. The results indicate that factors which facilitate reliance on representativeness (e.g. compatibility between predictor and outcome) indeed lead to an increase in extremity, while factors that facilitate reliance on anchoring and adjustment (e.g. increased salience of a potential anchor) lead to a decrease in extremity.

שפה מקוריתאנגלית
עמודים (מ-עד)125-139
מספר עמודים15
כתב עתJournal of Behavioral Decision Making
כרך9
מספר גיליון2
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 1996
פורסם באופן חיצוניכן

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'The natural selection of prediction heuristics: Anchoring and adjustment versus representativeness'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי