Продолжение про Когнитивные искажения при работе с числами и статистикой.

3. Возврат к средним значениям

Данный эффект был открыт еще в конце 19 века при исследовании наследования детьми роста родителей. Оказалось, что, как правило, у очень высоких родителей дети будут ниже ростом (возврат к средним значениям), но выше среднего (наследственность).

👉 Возврат к среднему можно наблюдать в разных ситуациях, где есть значимая доля случайности / везения, то есть нет строгой зависимости результата от действий.

Сильный футболист показывает феноменальную игру, но в следующем матче он вряд ли это повторит. Игрок не перестает быть сильным, просто происходит возврат к средним значениям.

📊 Аналогично дело обстоит с финансовыми управляющими, трейдерами, выигрышами в лотерею и т.д. За экстремально хорошими или плохими результаты последуют более умеренные.

А если совместить возврат к средним и иллюзорную корреляцию, то можно наплодить мифов:
🔸Можно «перехвалить», если за отличный результат похвалишь, то работник потом хуже работает.

Продолжение про Когнитивные искажения при работе с числами и статистикой.

Иллюзия кластеризации – тенденция видеть закономерности там, где их на самом деле нет. 👀

Нашему мозгу гораздо комфортнее, когда есть четкие закономерности:
🔸Не суй пальцы в розетку – убьёт.
🔸Занимайся физкультурой – будешь чувствовать себя лучше.
🔸Если блеснула молния – значит скоро будет гром.

Закономерностями мы облегчаем нагрузку на мышление, не надо каждый раз выстраивать длинные умозаключения почему будет именно так.

Но такая удобная функция может сыграть и против нас. Например, вы опросили 10 своих друзей (8 парней и 2 девушки), понравился ли им новый фильм, если он понравился всем кроме 2 девушек, то можно прийти к выводу, что:
🔸Фильм не понравится почти всем девушкам.
🔸Фильм не понравится 20% зрителей.

Иллюзия вызвана склонностью недооценивать степень изменчивости, когда у нас мало данных. Статистика может очень сильно измениться, если вы опросите 1000 человек.

В сфере фондовых рынков аналогично примеров тоже много: