TEMA 5. EL RAZONAMIENTO INDUCTIVO 5.1. Razonamiento probabilístico. 5.2. La utilización de heurísticos para realizar juicios de probabilidad y causalidad. 5.2.1. El heurístico de representatividad. 5.2.2. El heurístico de accesibilidad o disponibilidad. 5.2.3. El heurístico de ajuste y anclaje.

5. 1. RAZONAMIENTO PROBABILÍSTICO Razonamiento deductivo vs. Razonamiento inductivo. De lo general a lo particular vs. De lo particular a lo general Explicativos y no-ampliadores vs. No explicativos y ampliadores. Necesidad deductiva vs. Fuerza inductiva. Ejemplo: Las mujeres embarazadas ganan peso Mary está ganando peso Luego, Mary está embarazada Necesidad deductiva Válida La condición de necesidad ha quedado establecida. Probabilidad inductiva No existe correlato formal. Inválida La necesidad no se ha establecido, con independencia de la fuerza inductiva de la conclusión. Aceptable Diferentes niveles de probabilidad: Apoyo inductivo fuerte. Apoyo inductivo moderado. Apoyo inductivo débil. Inaceptable

5. 1. RAZONAMIENTO PROBABILÍSTICO Un estadístico que viajaba mucho dando conferencias tenía miedo a volar. Después de escuchar varias noticias alarmantes sobre bombas a bordo de aviones, calculó la probabilidad de que hubiera una bomba en un avión y se sintió tranquilizado al comprobar que era razonablemente pequeña. Calculó después la probabilidad de que hubiera dos bombas a bordo de un avión y encontró que era infinitesimal. Desde entonces, viaja siempre con una bomba en su maleta. Adaptado de Howard Eves, 1958 (tomado de Fdez-Berrocal, 2004)

5. 1. RAZONAMIENTO PROBABILÍSTICO El razonamiento probabilístico consiste en la estimación de la probabilidad de ocurrencia de un evento en función de un conocimiento determinado. El razonamiento probabilístico responde a la necesidad de adaptarnos a un mundo siempre cambiante. El razonamiento probabilístico habría surgido como un proceso de selección y adaptación al medio. Por tanto animales humanos como no humanos desarrollarían cierta capacidad de razonamiento probabílístico. Distintas teorías de la probabilidad han intentado establecer la relación matemática entre las predicciones y el conocimiento previo (i.e., Teorema de Bayes).

Una necesidad básica e ineludible de los organismos (independientemente de la especie a la que pertenezcan y del medio ambiente en el que habiten) en su esfuerzo por sobrevivir es la de conocer las relaciones entre los eventos significativos de su entorno con el fin de llegar a ejercer el mayor grado de control posible sobre los mismos. Condicionamiento clásico e instrumental como procesos de razonamiento inductivo.

La Ley de la Contingencia de Rescorla (1968) El desarrollo del condicionamiento dependerá de dos probabilidades independientes: a) la probabilidad 1 (P1): probabilidad de que el EI ocurra en presencia del EC y b) la probabilidad 2 (P2): probabilidad de que el EI ocurra en ausencia del EC. La probabilidad global, de la que depende en última instancia el nivel de condicionamiento adquirido resulta de restar a la P1 la P2. P1>P2 P1= P2 P1(E2/E1) P1<P2 P2(E2/noE1)

La Ley de la Contingencia de Rescorla (1968) Diseño del experimento de Rescorla (1968): PREENTRENAMIENTO FASE EXPERIMENTAL PRUEBA GRUPO 1 RESP  COMIDA TONO TONO GRUPO 2 RESP  COMIDA TONO  DESCARGA TONO [P2 = 0] GRUPO 3 RESP  COMIDA TONO  DESCARGA TONO [P2 = 0,1] GRUPO 4 RESP COMIDA TONO  DESCARGA TONO [P2 = 0,2] GRUPO 5 RESP  COMIDA TONO  DESCARGA TONO [P2 = 0,4]

RESULTADOS EXPERIMENTOS DE RESCORLA

EXPERIMENTO DE HAMMOND (1980) SOBRE COND. INSTRUMENTAL El método es el mismo utilizado por Rescorla, pero haciendo variar ahora la probabilidad del EI (en este caso, reforzador) habiéndose dado con anterioridad o no la respuesta operante de las ratas. En concreto, Hammond utilizó un diseño intrasujeto en el que todos los animales pasaban por sucesivas fases ABAB. En la fase A los sujetos estaban expuestos a una probabilidad 1 [P (Resp/Ref)] igual a 0,05 mientras que la probabilidad 2 [P (No Resp/ Ref)] era igual a 0. En la fase B, sin embargo, ambas probabilidades, P1 y P2, eran exactamente iguales: 0,05.

Experimento de Dickinson Grupo 1: CONTINGENCIA POSITIVA (+0,50) Probabilidad de explosión dado el camuflaje (P1)= 0,75 Probabilidad de explosión dada la ausencia del camuflaje (P2)= 0,25 Grupo 2: CONTINGENCIA NULA (0) Probabilidad de explosión dada la ausencia del camuflaje (P2)= 0,75 Grupo 3: CONTINGENCIA NEGATIVA (-0,50) Probabilidad de explosión dado el camuflaje (P1)= 0,25

RESULTADOS DEL EXPERIMENTO DE DICKINSON

5.2. LA UTILIZACIÓN DE HEURÍSTICOS PARA REALIZAR JUICIOS DE PROBABILIDAD Y CAUSALIDAD. En los años 70 surgieron una serie de trabajos desarrollados por Tversky y Kahneman, que parecen que los sujetos se apartan de forma radical de las prescripciones de la teoría probabilística a la hora de emitir juicios de probabilidad, utilizando estrategias que poco o nada tienen que ver con la misma. Ejemplo: incumplimiento del teorema de Bayes P(D/H) x P(H) P(H/D) = P(D/H) x P(H) + P(D/ no H) x P(no H) Los heurísticos de Tversky y Kahneman (1974): El heurístico de representatividad. El heurístico de accesibilidad o disponibilidad. El heurístico de ajuste y anclaje.

5.2. LA UTILIZACIÓN DE HEURÍSTICOS PARA REALIZAR JUICIOS DE PROBABILIDAD Y CAUSALIDAD. 5.2.1. El heurístico de representatividad El heurístico de representatividad consiste en que la gente evalúa las probabilidades de pertenencia de elementos a clases o las relaciones de causalidad en función del grado de representatividad o parecido entre ambos. Sesgos producidos por el sesgo de representatividad: Insensibilidad a la probabilidad previa de los resultados. Insensibilidad al tamaño de la muestra. Concepciones erróneas sobre el azar. Concepciones erróneas sobre la regresión.. Falacia de la conjunción.

5.2. LA UTILIZACIÓN DE HEURÍSTICOS PARA REALIZAR JUICIOS DE PROBABILIDAD Y CAUSALIDAD. 5.2.2. El heurístico de accesibilidad o disponibilidad La probabilidad de pertenencia a una clase o de ocurrencia de un acontecimiento se evalúa en función de la facilidad con que podemos recordar casos o ejemplos de ese tipo de clase de acontecimiento. Sesgos: Facilidad para recuperar casos. Correlación ilusoria. Percepción del riesgo. Efecto del falso consenso.

5.2. LA UTILIZACIÓN DE HEURÍSTICOS PARA REALIZAR JUICIOS DE PROBABILIDAD Y CAUSALIDAD. 5.2.3. El heurístico de ajuste y anclaje En muchas de las situaciones en que los sujetos tienen que hacer una estimación sobre una cifra determinada, ésta suele tener un importante sesgo hacia los valores iniciales de los que parte el sujeto. Ej.: “8x7x6x5x4x3x2x1” en tan sólo 5 segundos. A otro grupo el cálculo que se le pidió fue el inverso “1x2x3x4x5x6x7x8”. Por supuesto, en tan sólo 5 segundos ningún sujeto fue capaz de completar el cálculo. Entonces, se pidió a los sujetos que estimasen de todas formas la cifra final. Mientras que la estimación media para la secuencia ascendente fue de 512, para la descendente fue de 2.250. El resultado correcto es de 40.320.

5.2. LA UTILIZACIÓN DE HEURÍSTICOS PARA REALIZAR JUICIOS DE PROBABILIDAD Y CAUSALIDAD. Conclusión Elstein, A.S. y Bordage, G. (1979) “Psicología del razonamiento clínico”.

BIBLIOGRAFÍA Elstein, A.S. & Bordage, G. (1992). Psicología del razonamiento clínico. En M. Carretero y J. A. García Madruga (comps.). Lecturas de Psicología del Pensamiento (pp. 255-266). Madrid: Alianza (1979). Garnham, A. & Oakhill, J. (1994). Manual de Psicología del Pensamiento (Cap. 9). Barcelona: Paidós. Tversky, A. & Kahneman D. (1992). Juicio en situación de incertidumbre: heurísticos y sesgos. En M. Carretero y J. A. García Madruga (comps.). Lecturas de Psicología del Pensamiento (pp. 169-181). Madrid: Alianza (1979).