שיפוט מתאם
שיפוט מתאם[א] או שיפוט קשר[1][2] (באנגלית: Correlation Judgment או Covariation Judgment) הוא אמידה אינטואיטיבית אנושית, המבוססת על נתונים, של חוזק הקשר בין שני משתנים. הסוגייה נחקרה רבות בתחום הפסיכולוגיה הקוגניטיבית, במסגרת מחקר בסיסי, שכן קיום מתאם נחשב לאחד הקריטריונים העיקריים להיסק על קיום קשר סיבתי.[3]
לנושא שיפוט מתאם יש משמעויות כיוון שמדובר בידע המתקבל ממחקר בסיסי. לכן הידע המופק ממחקרים אלה מסייע להתוויית מדיניות בתחומים מעשיים כמו רפואה, ניהול, שיווק, התנהגות צרכנים, כלכלה התנהגותית, חינוך, משפטים ועוד. לדוגמה, בתקשורת השיווקית, בני אדם נחשפים לעיתים קרובות לטיעונים סיבתיים שלפיהם צריכת מוצר מסוים גורמת לתוצאה כלשהי.[4] למשל, צרכנים עשויים להיחשף לפרסומת שלפיה צריכת תוסף מזון צמחי תוביל לריפוי אקנה. לעיתים הצרכן אף נחשף לנתונים באשר למתאם או לקשר בין צריכת המוצר לבין התוצאה. דיוק אומדן המתאם שאליו יגיע הצרכן עשוי להשפיע על החלטת הקניה שלו, למשל האם לרכוש את תוסף המזון הצמחי.
הרוב המכריע של מחקרים בתחום התמקדו בשיפוטי קשר בין שני משתנים דיכוטומיים, למשל, קשר בין נטילה או אי נטילה של טבליה להפגת חרדה לבין הפגה או אי הפגה של החרדה. מקצת המחקרים עסקו גם בסוגיה הנוגעת לשיפוטי מתאם ביחס לקשרים בין משתנים רציפים, למשל נתונים באשר לקשר בין פרסום כמות הקלוריות שיש במוצר לבין כמות הקלוריות שנצרכו בפועל על ידי הצרכן[5], או נתונים באשר לקשר שבין מחיר של מוצר לבין הערכת איכותו.[6]
לוחות קשר בין שני משתנים דיכוטומיים
נהוג להציג את הנתונים הנוגעים לקשר בין שני משתנים דיכוטומיים, בלוחות קשר של 2X2. לוחות אלה מציגים את הנתונים המסכמים הנוגעים לארבעת הצירופים של ערכי שני המשתנים. הבסיס לחישוב המתאם בין המשתנים הוא המידע המופיע בלוחות הללו.
דוגמה
משווק טוען כי שתיית משקה אנרגיה 'בום' (הסיבה) גורמת להצלחה במבחני אינטליגנציה (התוצאה או האפקט). על מנת לחזק את טענתו המשווק מציג נתונים לגבי מחקר שערך על 40 מתנדבים: "20 מהם שתו את משקה האנרגיה 'בום' ו-20 שתו מים. אחר-כך ביצעו כל המשתתפים מבחן אינטליגנציה. הנתונים העלו כי הצליחו במבחן 15 מבין שותי ה'בום' ו-10 מבין שותי המים". הנתונים המספריים הללו מסוכמים בטבלת 2X2. האותיות המופיעות בטבלה הם סימונים מקובלים לתאי הלוח:[2][7][1]
סך הכל | אפקט (הצלחה במבחן IQ) | |||
---|---|---|---|---|
לא הצליחו (ef-) | הצליחו (ef) | |||
20 משתתפים | 5 (תא b) | 15 (תא a) | שתו 'בום' (ca) | הסיבה (שתית ה'בום') |
20 משתתפים | 10 (תא d) | 10 (תא c) | לא שתו 'בום' (ca-) | |
40 משתתפים | 15 מתנדבים | 25 מתנדבים |
הסימון ca (קיצור של cause) פירושו שהסיבה נוכחת, ca- פירושו הסיבה נעדרת; ef (קיצור של effect) פירושו שהתוצאה התרחשה ו-ef- פירושו שהתוצאה לא התרחשה. תאים a ו-d הם תאים המאשרים את הטיעון הסיבתי: מספר האנשים שצרכו את ה'בום' והצליחו במבחן (תא a), ומספר האנשים שלא צרכו את ה'בום' ולא הצליחו במבחן (תא d).
תאים b ו-c הם תאים המפריכים את הטיעון הסיבתי: מספר האנשים שצרכו את ה'בום' ולא הצליחו במבחן (תא b), ומספר האנשים שלא צרכו את ה'בום' והצליחו במבחן (תא c).
מדד נורמטיבי
מדד ה- הוא המדד האובייקטיבי או הנורמטיבי לחישוב ערך המתאם בין הסיבה (נוכחת או נעדרת) לאפקט (התרחש או לא התרחש), והוא מתקבל באמצעות חישוב הפער בין שתי הסתברויות מותנות:
- ההסתברות להתרחשות האפקט בנוכחות הסיבה. הסתברות זאת נקראת רמת המספיקות של הסיבה ביצירת האפקט: . הסתברות זו מחושבת באמצעות חלוקת מספר המקרים בתא a במספר המקרים בתאים .
- ההסתברות להתרחשות האפקט בהיעדר הסיבה. הסתברות זו נקראת רמת ההכרחיות של הסיבה ביצירת האפקט:. הסתברות זו מחושבת באמצעות חלוקת מספר המקרים בתא c במספר המקרים בתאים.
ערך הוא אפוא הפער בין רמת המספיקות לבין רמת ההכרחיות: .
כאשר , אין קשר בין שני המשתנים ולכן הסיבה לא גורמת לתוצאה, כאשר , הסיבה מקדמת או מקלה על יצירת האפקט וכאשר , הסיבה מונעת או מעכבת את יצירתו.[8]
מדד התקבל כהגדרה הפורמלית וכמדד הנורמטיבי לחשוב עוצמת הקשר בין שני משתנים דיכוטומיים.[1][2][9]
בדוגמה שהובאו בלוח, . פירושו הוא שטענת המשווק נכונה, אכן שתיית ה'בום' בסמוך למבחן מעלה את הסיכוי להצליח במבחן האינטליגנציה.
מחקרים
מרבית המחקרים העוסקים בשיפוט מתאם בוצעו על נתונים הנוגעים לקשר בין משתנים דיכוטומיים. בדרך כלל, בשלב הראשון של הניסויים, הנחקר מקבל מידע על שכיחות ארבעת התאים, כאשר השכיחות מסוכמת בטבלת 2×2[7][9] או שהיא ניתנת על בסיס כל מקרה בנפרד.[10][11] לאחר מכן, הנחקר מתבקש לדרג את חוזק הקשר ואת כיוונו. תהליך זה נעשה מספר פעמים, בכל פעם על נתונים שמבטאים עוצמות שונות וכיווני קשר שונים.
במחקרים נמצא שהמשקל הניתן לתאים השונים אינו זהה לזה שמתחייב מהמודל הנורמטיבי – מדד . בני אדם נוטים לבצע "הטיית מספיקות" (סוג של הטיית אישוש). במילים אחרות, הם נוטים להתחשב יותר, או רק, במידע המופיע בתא a, כלומר מייחסים חשיבות בעיקר למידע הנוגע להתרחשות האפקט (הצלחה במבחן) בנוכחות הסיבה (שתיית 'בום'). הם נוטים פחות להתייחס למידע המפריך, כלומר להתרחשות האפקט (הצלחה במבחן) בהיעדר הסיבה (אי שתית ה'בום').[12] עם זאת, בני אדם כן רגישים לגודלו של המתאם (ערכו של ), כך שככל שערך זה גדל במידע הניתן להם, כך המתאם נשפט כחזק יותר. כלומר, באופן כללי בני אדם נוטים לקחת בחשבון גם את המידע הנוגע להכרחיות – מה קורה להתרחשות התוצאה בהיעדר הסיבה, גם אם לא במידה האופטימאלית. כמו כן, הטיית המספיקות קטנה כשהתנאים מקלים על עיבוד המידע הנוגע לקשר, כלומר הנתונים שבהם הסיבה נעדרת נלקחים יותר בחשבון כשהנתונים מסוכמים בטבלה[9][13] או כשיש הסבר לאופן שבו הסיבה גורמת לתוצאה.[14]
השפעת אמונות קודמות על שיפוטי מתאם
במחקרים נמצא כי לעיתים אמונות קודמות לגבי הקשר בין המשתנים משפיעות על שיפוט הקשר בין הנתונים שהנחקר קיבל.[15] מרבית המחקרים מראים כי, אמונות קודמות יוצרות הטיה בעיבוד המידע, כך שעיבודו הוא סלקטיבי – ראיות המתיישבות עם אמונות קיימות מקבלות עדיפות בעיבוד, על חשבון התעלמות מראיות שאינן מתיישבות עמן.
בסדרת מחקרים שנעשו על פסיכולוגים קליניים, הקלינאים התבקשו לשפוט האם קיים מתאם בנתונים שהוצגו להם. הנתונים התייחסו למטופלים, וכללו צירופים שונים של מחלה שממנה סובל המטופל (למשל, יש/אין פרנויה) ושל תגובות המטופל למבחן כתמי הדיו של רורשאך (למשל, יש/אין תגובה של ראיית עיניים גדולות בכתמי הדיו). מן הממצאים עלה, כי כאשר לא היו אמונות קודמות על הקשר בין המחלה לבין תגובה מסוימת ברורשאך, אך בספרות המחקרית נמצא קשר כזה (למשל, ממחקרים ידוע כי קיים קשר בין פרנויה וראיית חיות ברורשאך), גם כשהיה מתאם בנתונים שהוצגו, נטו המטפלים לדווח על אי-קיום קשר. הממצא הדרמטי יותר התייחס למצב שבו היו אמונות קודמות חזקות לגבי קיום קשר בין תגובה מסוימת ברורשאך לבין קיום המחלה (למשל, עיניים גדולות ופרנויה). במצבים כאלה, גם כשהנתונים שסופקו היו של היעדר מתאם, המטפלים נטו לדווח על קיום מתאם. תופעה זו זכתה לכינוי "אשליית התוקף" (אנ').[16]
חוקרים אחרים מצאו שאמונה קודמת חלשה בקשר סיבתי ספציפי (למשל, בין חוסר ברזל וסרטן) צמצמה, אם כי לא ביטלה, את מידת השפעתו של נתון מתאמי המעיד על קשר חזק בין שני המשתנים הללו, על האמונה בטיעון הסיבתי (דוגמה לנתון כזה: "מבין 10 אנשים שסבלו מחוסר ברזל, 9 חלו בסרטן, ואילו מבין 10 אנשים שלא סבלו מחוסר ברזל, רק אחד חלה בסרטן").[17]
מחקר נוסף בספרות השיווקית שעסק בנושא הראה אף הוא כי אמונה קודמת הנוצרת באמצעות טיעון פרסומי גורמת לעיבוד סלקטיבי של מידע חדש. במחקר נמצא כי קיימת אינטראקציה בין פרסום לבין נתונים בהשפעתם על דירוגי אמינות שנותנים נבדקים. במחקר נבחנו דירוגי האמינות של נבדקים לגבי חברה מוכרת עם חשיפה לפרסומת וללא חשיפה כזאת. לאחר מכן נחשפו מחצית מהנבדקים לנתונים על האמינות של פורד, ומחציתם לא נחשפו לנתונים אלה. הנבדקים דירגו בשנית את אמינותה של פורד. החוקר מצא כי החשיפה לפרסומת השפיעה על השינוי בדירוגי האמינות רק כאשר סופקו לנבדקים נתונים. במילים אחרות, הנתונים עובדו באופן סלקטיבי בהשפעתם על דירוגי האמינות כשעובדה זו הייתה תלויה בשאלה האם הם נחשפו לפרסום או לא. במחקר זה הנתונים שסופקו לנבדקים היו קשים לעיבוד, כלומר המידע המספרי שניתן היה רב, לא-מסודר וכלל משתנים רבים.[18]
במחקרים אחדים נמצא כי צרכנים נוטים להערכת-יתר של הקשר בין איכות למחיר, כלומר מסתמכים מאוד על המחיר בהערכת האיכות.[6][19] הערכת-יתר זו הייתה חזקה בהרבה כאשר המידע הוצג בתנאים שעודדו עיבוד סלקטיבי, למשל: עומס מידע רב, פורמט הצגה לא-נוח ותנאי עיבוד המעודדים סגירות, כגון לחץ זמן או דרישה לדייק. מחקר אחר הראה כי ההשפעה של אמונות קודמות היא חיובית דווקא. במחקר נמצא כי קיום תאוריה אינטואיטיבית המסבירה את הקשר בין מחיר לאיכות, למשל, במוצרים איכותיים המרכיבים טובים יותר ולכן הם עולים יותר, הועילה מאוד בשיפוטי המתאם, אפילו במקרים בהם הנתונים סתרו את התיאוריה. ההסבר שהוצע לממצא זה היה כי שהציפיות האפריוריות מעודדות גישה אקטיבית של בדיקת השערות, המקלה את שיפוט המתאם.[20]
ביאורים
- ^ השימוש במילה שיפוט (באנגלית: judgment) עשוי להטעות, מכיוון שהיא בדרך כלל נתפסת כקשורה למערכת המשפט ולפעולה ששופטים מבצעים. בהקשר של החשיבה האנושית (הפסיכולוגיה הקוגנטיבית), המילה שיפוט מתייחסת להערכות, לאומדנים, ולהיסקים אינטואיטיביים שכל אדם מבצע. ביתר פרוט, היא מתייחסת לתוצרים של החשיבה האנושית האינטואיטיבית בתגובה לנתונים או לעדויות או לטענות שהאדם נחשף אליהם.
הערות שוליים
- ^ 1.0 1.1 1.2 Ward, W. C., & Jenkins, H. M. (1965). 231–241., The display of information and the judgment of contingency., . Canadian Journal of Psychology / Revue canadienne de psychologie,
- ^ 2.0 2.1 2.2 Patricia W. Cheng, Laura R. Novick, Covariation in natural causal induction., Psychological Review 99, 1992, עמ' 365–382 doi: 10.1037/0033-295X.99.2.365
- ^ Hillel J. Einhorn, Robin M. Hogarth, Judging probable cause., Psychological Bulletin 99, 1986-01, עמ' 3–19 doi: 10.1037/0033-2909.99.1.3
- ^ Kelly Saporta-Sorozon, Michael Bar-Eli, The effect of previous causal knowledge on the persuasive strength of confirming covariation data, Journal of Consumer Behaviour 17, 2018-01, עמ' e90–e100 doi: 10.1002/cb.1688
- ^ Pierre Chandon, Brian Wansink, The Biasing Health Halos of Fast-Food Restaurant Health Claims: Lower Calorie Estimates and Higher Side-Dish Consumption Intentions, Journal of Consumer Research 34, 2007-10, עמ' 301–314 doi: 10.1086/519499
- ^ 6.0 6.1 Cronley, M. L. et al, A selective hypothesis testing perspective on price-quality inference and inference-based choice., Journal of Consumer Psychology, 15(2), 2005, עמ' 159-169
- ^ 7.0 7.1 Shaklee, H., & Tucker, D.., A rule analysis of judgments of covariation between events, 8,Memory & Cognition, 1980, עמ' 459-467
- ^ Jonathan A. Fugelsang, Valerie A. Thompson, Kevin N. Dunbar, Examining the representation of causal knowledge, Thinking & Reasoning 12, 2006-02, עמ' 1–30 doi: 10.1080/13546780500145678
- ^ 9.0 9.1 9.2 Shu-Fang Kao, Edward A. Wasserman, Assessment of an information integration account of contingency judgment with examination of subjective cell importance and method of information presentation., Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 19, 1993-11, עמ' 1363–1386 doi: 10.1037/0278-7393.19.6.1363
- ^ Peter A. White, Causal judgment from contingency information: The interpretation of factors common to all instances., Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 26, 2000, עמ' 1083–1102 doi: 10.1037/0278-7393.26.5.1083
- ^ Lorraine G. Allan, Herbert M. Jenkins, The judgment of contingency and the nature of the response alternatives., Canadian Journal of Psychology / Revue canadienne de psychologie 34, 1980-03, עמ' 1–11 doi: 10.1037/h0081013
- ^ Jonathan A. Fugelsang, Valerie A. Thompson, Strategy selection in causal reasoning: When beliefs and covariation collide., Canadian Journal of Experimental Psychology / Revue canadienne de psychologie expérimentale 54, 2000-03, עמ' 15–32 doi: 10.1037/h0087327
- ^ Harriet Shaklee, Michael Mims, Sources of error in judging event covariations: Effects of memory demands., Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 8, 1982-05, עמ' 208–224 doi: 10.1037/0278-7393.8.3.208
- ^ Hal R. Arkes, Allan R. Harkness, Estimates of contingency between two dichotomous variables., Journal of Experimental Psychology: General 112, 1983-03, עמ' 117–135 doi: 10.1037/0096-3445.112.1.117
- ^ José C. Perales, Andrés Catena, Antonio Maldonado, Inferring non-observed correlations from causal scenarios: The role of causal knowledge, Learning and Motivation 35, 2004-05-01, עמ' 115–135 doi: 10.1016/S0023-9690(03)00042-0
- ^ Loren J. Chapman, Jean P. Chapman, Genesis of popular but erroneous psychodiagnostic observations., Journal of Abnormal Psychology 72, 1967-06, עמ' 193–204 doi: 10.1037/h0024670
- ^ Fugelsang, J. A., & Thompson, V. A.., A dual process model of belief and evidence interactions in causal reasoning., Memory and Cognition, 31,, 2003, עמ' 800-815
- ^ John Deighton, The Interaction of Advertising and Evidence, Journal of Consumer Research 11, 1984-12, עמ' 763 doi: 10.1086/209012
- ^ Kardes, F. R., et al.,, The role of selective information processing in price-quality inference, Journal of Consumer Research, 31(2),, 2004, עמ' 368-374
- ^ Hans Baumgartner, On the Utility of Consumers' Theories in Judgments of Covariation, Journal of Consumer Research 21, 1995-03, עמ' 634 doi: 10.1086/209424
36713551שיפוט מתאם