Monty Hall 문제

문항 배열 효과?

Red

Black

염소가 들어있는 문을 보여줌으로써 다른 문에 자동차가 들어 있을 확률은 2/3로 늘어나므로 바꾸는 것이 적절한 판단임. Red와 Black의 차이는 “바꾼다”와 “고수한다”의 순서를 바꾼 것으로 “바꾼다”를 앞에 놓은 Black 집단에서 바꾼다는 응답이 다소 높게 나왔으나 통계적으로 유의한 수준은 아님.

집계

  고수한다 바꾼다 결석 계
Red 26 11 3 40
Black 24 13 1 38
계 50 24 4 78
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
1.196 NA 0.6822

% 비교.

  고수한다 바꾼다 계
Red 70.3 29.7 100.0
Black 64.9 35.1 100.0

합산(%)

  고수한다 바꾼다 계
계 67.6 32.4 100.0

내가 살고 싶은 세상

내가 남보다, 혹은 남이 나보다

Red

Black

소득의 절대값이 아니라 상대 비교가 중요하다는 Solnick and Hemenway(1998)의 연구결과와 일치. 랜덤화하였지만 응답에는 차이가 없음.

집계

  내가 남보다 남이 나보다 결석 계
Red(‘내가 남보다’ 먼저) 30 7 3 40
Black(‘남이 나보다’ 먼저) 32 5 1 38
계 62 12 4 78

% 비교.

  내가 남보다 남이 나보다 계
Red(‘내가 남보다’ 먼저) 81.1 18.9 100.0
Black(‘남이 나보다’ 먼저) 86.5 13.5 100.0

합산(%)

내가 남보다 남이 나보다 계
83.8 16.2 100.0

Wason Selection

추상적 표현과 구체적 표현?

같은 내용의 문제를 추상적으로 물어볼 때와 구체적으로 사례를 들어서 물어볼 때의 정답률에 큰 차이가 있음에 유의. Red 집단에게는 추상적 질문을 먼저 던지고, 구체적 사례를 든 질문을 나중에 던졌으며 Black 집단에게는 구체적 사례를 든 질문을 먼저 던지고, 추상적 질문을 나중에 던졌다. 동일한 질문에 대해서 순서에 따른 차이는 거의 없지만 추상적이냐 구체적이냐에 따른 차이는 매우 높게 관찰된다. 추상적인 질문에 쩔쩔매는 게 정상이다.

Q3. Red에 추상적 문제 먼저 질문

집계

Wason Selection 1 in Red
  정답 오답 결석 계
Red(추상적 질문 먼저) 3 34 3 40
Black(구체적 질문 먼저) 27 10 1 38
계 30 44 4 78

% 비교

  정답 오답 계
Red(추상적 질문 먼저) 8.1 91.9 100.0
Black(구체적 질문 먼저) 73.0 27.0 100.0

Q4. Red에 구체적 문제 나중 질문

집계

Wason Selection 1 in Black
  정답 오답 결석 계
Red(구체적 질문 나중) 21 15 4 40
Black(추상적 질문 나중) 1 36 1 38
계 22 51 5 78

% 비교.

  정답 오답 계
Red(구체적 질문 나중) 58.3 41.7 100.0
Black(추상적 질문 나중) 2.7 97.3 100.0

합산

집계표

Wason Selection
  정답 오답 결석 계
Wason 1(추상적 질문) 4 70 4 78
Wason 2(구체적 질문) 48 25 5 78

% 비교

Wason Selection
  정답 오답 계
Wason 1(추상적 질문) 5.4 94.6 100.0
Wason 2(구체적 질문) 65.8 34.2 100.0

Cognitive Response Test

시스템1과 시스템2

Cognitive Response Test 의 원형으로 얼핏 10센트라고 하기 쉬우나 (시스템1의 작용) 신중하게 생각하면(시스템2의 작용) 5센트인 것을 알게 됨. 하버드, MIT, 프린스턴 대학 학생의 50% 이상이 직관적 오답을 말했던데 비하여 여러분은 매우 심사숙고함.

집계

  5센트 10센트 결석 계
Red 29 7 4 40
Black 28 7 3 38
계 57 14 7 78

% 비교.

  5센트 10센트 계
Red 80.6 19.4 100.0
Black 80.0 20.0 100.0

Prospect Theory

이득과 손실

Red

Black

이득은 완전히 하고, 손실은 피하고자 하는 경향 확인. Red는 이득을 완전히 확보하려는 게임(A)에, Black은 손실을 확률적으로 피하려는 게임(B)을 많이 선택.

집계

  확률 100% 확률 90% 결석 계
이득 게임 28 8 4 40
손실 게임 10 27 1 38
계 38 35 5 78

% 비교.

  확률 100% 확률 90% 계
이득 게임 77.8 22.2 100.0
손실 게임 27.0 73.0 100.0

Framing Effect

삶과 죽음

Red

Black

600명 중 200명이 사는 거나 400명이 죽는 것, 모두 살리는 거나 모두 죽지 않는 것이나 같은 내용임에도 반응이 다르게 나타남에 유의. 손실회피 경향과 같은 현상을 관찰할 수 있음.

집계

  확실히 확률적으로 결석 계
생존 프레임 23 13 4 40
사망 프레임 15 21 2 38
계 38 34 6 78
Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction: .
Test statistic df P value
2.731 1 0.09844

% 비교.

  확실히 확률적으로 계
생존 프레임 63.9 36.1 100.0
사망 프레임 41.7 58.3 100.0

디폴트 효과

표시하지 않으면 … 으로 간주합니다의 효과

Red

Black

표시하지 않으면 장기 기증의사가 있는 것으로 간주하는 경우(Red)와 표시하면 장기 기증의사가 있는 것으로 간주하는 경우(Black), 표시하지 않으면 기증 의사가 있다고 보는 질문지에 기증 의사 비율이 더 높게 나오는 것으로 알려져 있는데 숫자 상으로는 차이가 나지만 통계적으로 유의한 수준은 아닙니다.

집계

  있음 없음 불참 결석 계
Red 23 13 0 4 40
Black 20 17 0 1 38
계 43 30 0 5 78
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
0.7873 2 0.6746

% 비교.

  있음 없음 계
Red 63.9 36.1 100.0
Black 54.1 45.9 100.0

합산(%)

  있음 없음 계
계 58.9 41.1 100.0

Thinking, Fast and Slow

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