样本量忽略

样本大小忽视是一种认知偏差，著名的研究阿莫斯Tversky和丹尼尔卡尼曼。当统计信息的使用者由于没有考虑所讨论数据的样本大小而做出错误结论时，就会发生这种情况。...

什么是样本量忽略(sample size neglect)？

样本大小忽视是一种认知偏差，著名的研究阿莫斯Tversky和丹尼尔卡尼曼。当统计信息的使用者由于没有考虑所讨论数据的样本大小而做出错误结论时，就会发生这种情况。

忽略样本量的根本原因是人们常常不理解高水平的方差更可能发生在小样本中。因此，关键是要确定用于产生给定统计数据的样本量是否足够大，以便得出有意义的结论。

对于那些对统计方法没有很好理解的人来说，知道样本量何时足够大是一个挑战。

关键要点

样本量忽视是阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼研究的一种认知偏差。
它包括从统计信息中得出错误的结论，因为没有考虑样本量的影响。
那些希望减少样本量忽略风险的人应该记住，样本量越小，统计结果越不稳定，反之亦然。

了解样本大小忽略

当样本量太小时，就不能得出准确可靠的结论。在金融领域，这可能以各种方式误导投资者。

例如，一位投资者可能会看到一则新投资基金的广告，吹嘘其自成立以来已创造了15%的年化回报率。投资者可能很快就会承认，这只基金是他们快速创造财富的门票。然而，如果该基金投资时间不长，这一结论可能会受到危险的误导。在这种情况下，结果可能是由于短期异常，与基金的实际投资方法关系不大。

样本量忽略常常与基本比率忽略相混淆，后者是一种独立的认知偏差。样本量忽略是指没有考虑样本量在确定统计数据可信度方面的作用，而基本比率忽略则是指人们在评估新信息时忽视对现象的现有知识的倾向。

样本量忽略的现实例子

为了更好地理解样本量忽略，请考虑以下示例，该示例来自Amos Tversky和Daniel Kahneman的研究：

A person is asked to draw from a sample of five balls, and finds that four are red and one is green. A person draws from a sample of 20 balls, and finds that 12 are red and eight are green. Which sample provides better evidence that the balls are predominantly red?

大多数人说，第一个较小的样本提供了更有力的证据，因为红色和绿色的比例远远高于较大的样本。然而，在现实中，较高的比例被较小的样本量所抵消。20人的样本实际上提供了更有力的证据。

Amos Tversky和Daniel Kahneman的另一个例子如下：

A town is served by two hospitals. In the larger hospital, an average of 45 babies are born each day, and in the **aller hospital about 15 babies are born each day. Although 50% of all babies are boys, the exact percentage fluctuates from day to day. During one year, each hospital recorded the days on which more than 60% of the babies happened to be boys. Which hospital recorded more such days?

当被问及这一问题时，22%的受访者表示，规模较大的医院会报告更多这样的日子，而56%的受访者表示，两家医院的结果是一样的。事实上，正确的答案是，规模较小的医院会记录更多这样的日子，因为规模较小的医院会产生更大的变**。

正如我们前面提到的，忽略样本量的根源在于人们往往无法理解高水平的方差更可能发生在小样本中。在投资方面，这确实是非常昂贵的。

发表于 2021-06-02 03:35
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分类：商业金融

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