Razonamiento inductivo

tema 9: RAZONAMIENTO INDUCTIVO
CaracterÃ−sticas del razonamiento inductivo
Desde una perspectiva amplia, los procesos inductivos son todos aquellos procesos que amplÃ−an el
conocimiento con incertidumbre (conclusiones de generalización). Desde una perspectiva más reducida,
Johnson-Laird lo define como un “proceso de pensamiento cuya conclusión incrementa la información
semántica incluida en las premisas, de forma que es un proceso de generalización desde experiencias
concretas a conclusiones posibles o plausibles, aunque no necesariamente válidas desde el punto de vista
formal”.
El razonamiento inductivo tiene dos caracterÃ−sticas fundamentales;
1-. Es un razonamiento que se basa en suposiciones
2-. Son razonamientos incompletos; cuantos más elementos encuentra el sujeto para concluir, más
posibilidades tiene de llegar a la conclusión.
Hay una teorÃ−a normativa que permite evaluar a un nivel formal la probabilidad de que una predicción se
cumpla: El Teorema de Bayes. Consiste en una fórmula matemática que calcula la probabilidad de que se
dé un conocimiento o una hipótesis a partir de una serie de parámetros que se conocen con el nombre de
probabilidad previa y probabilidad condicional.
Ej.
Probabilidad previa; ¿Qué probabilidad tengo de encontrar trabajo al acabar la carrera? Las estadÃ−sticas
de los últimos 5 años dicen que la probabilidad que tiene una persona de encontrar trabajo al acabar la
carrera es de .35. La probabilidad complementaria a la probabilidad previa (probabilidad de no encontrar
trabajo) serÃ−a de .65.
Probabilidad condicional; es el grado de asociación entre la hipótesis y un dato significativo observado,
como puede ser, por ejemplo, tener un buen expediente. AsÃ−, la probabilidad asociada serÃ−a;
P (E/H) = .90
Su probabilidad complementaria (probabilidad de no encontrarlo teniendo buen expediente) serÃ−a de;
P (E/H) = .10
P (H/E)=
El teorema de Bayes es una teorÃ−a normativa, pero nosotros, en la vida cotidiana, utilizamos otros
métodos no lógicos o atajos cognitivos para estimar la probabilidad de que ocurra un determinado suceso,
métodos que unas veces nos llevarán a razonamientos correctos y otros a razonamientos incorrectos. Esos
métodos no lógicos o atajos cognitivos serÃ−an los heurÃ−sticos.
Ej. ¿Cuál de los siguientes sucesos crees que es más probable?
• Que un hombre de más de 55 años sufra un ataque al corazón.
• Que un hombre sufra un ataque al corazón.
• Que un hombre fumador sufra un ataque al corazón.
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Si para tomar una decisión utilizásemos el teorema de Bayes posiblemente nuestra respuesta serÃ−a la dos,
puesto que es más probable que se de mayoritariamente ese suceso que los otros dos. Sin embargo, los
sujetos no respondÃ−an esto.
Sesgos y HeurÃ−sticos en Inferencias Inductivas
Kahneman y Tversky estudiaron cómo razonan los sujetos cuando se les pedÃ−a que estimasen una
probabilidad cualquiera, por ejemplo, que estimasen cuál era la probabilidad de que un determinado objeto
A perteneciese a una clase B. los autores observaron que los sujetos tenÃ−an a poner en marcha el
“heurÃ−stico de la representatividad”, es decir, en la medida en que A se parecÃ−a a B los sujetos juzgaban
que la probabilidad de que A perteneciese a B era alta; y en caso contrario baja.
Uno de los problemas más usados que ponÃ−a de manifiesto el uso del heurÃ−stico de representatividad fue
el problema de Linda. Este problema se le presentaba a los sujetos y, en función de la respuesta que ellos
daban, se estudiaba si se habÃ−an ajustado o no a la teorÃ−a normativa de la probabilidad. El problema es el
siguiente;
“Linda es cajera, tiene 31 años, está soltera, es una chica abierta y muy alegre. Se licenció en FilosofÃ−a.
Cuando era estudiante, estaba muy comprometida con la no discriminación y la justicia social, y también
solÃ−a participar en manifestaciones antinucleares.”
La tarea del sujeto era ordenar una serie de afirmaciones de acuerdo con su grado de probabilidad, usando el 1
para la más probable el 8 para la menos probable. La serie de afirmaciones eran:
-Linda es una profesora de enseñanza básica
-Linda trabaja en una librerÃ−a y asiste a clases de yoga.
-Linda está asociada al movimiento feminista.
-Linda trabaja en un centro de salud como psiquiatra.
-Linda es miembro del Partido Feminista.
-Linda es cajera de banco
-Linda es agente de seguros.
-Linda es cajera de banco y está asociada a l movimiento feminista.
Los sujetos solÃ−an elegir como más probable la alternativa de “Linda es cajera de banco y esta asociada al
movimiento feminista” que la alternativa “Linda es cajera de banco”. Con este resultado, los sujetos estaban
cometiendo un error denominado “Falacia de la Conjunción”, que supone una violación de la regla de la
conjunción. La regla de la conjunción dice que la conjunción de dos eventos no puede ser más probable
que el hecho de que se dé sólo uno de ellos.
AsÃ−, los sujetos no se planteaban la tarea como un cálculo estadÃ−stico, sino que evaluaban la
representatividad de los elementos de la tarea con respecto a un modelo, en este caso con respecto a la
personalidad de Linda. Los sujetos estaban usando el heurÃ−stico de la representatividad. Para comprobar
que esto era asÃ−, es decir, para comprobar que los sujetos estaban usando el heurÃ−stico de la
representatividad se les ponÃ−a el mismo problema sin que se destacasen rasgos de la personalidad de Linda.
Los sujetos en este caso, juzgaban como más probable que Linda fuese sólo cajera y no cajera y feminista a
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la vez.
Este heurÃ−stico, en algunas ocasiones, nos lleva a cometer sesgos:
• Falacia del jugador; Según esta falacia, una secuencia de pérdidas debe ir seguida de una
secuencia de victorias para compensar. Por ejemplo, si lanzas una moneda al aire 10 veces y, de esas
10 veces, nueve sale cruz; si tuvieses que apostar 10000 Ptas. a qué va a salir en la siguiente tirada,
posiblemente la mayorÃ−a de los sujetos contestarÃ−an que saldrÃ−a cara, aunque la probabilidad de
que salga cara sigue siendo la misma (0.5).
Normalmente, los sujetos tendemos a esperar que una secuencia de hechos, producidos a partir de un proceso
aleatorio, represente las caracterÃ−sticas que todos esperamos en un proceso aleatorio: que no se repita
muchas veces seguidas el mismo acontecimiento. Este hecho puede ser verdad si el tamaño de la muestra es
muy grande; pero puede no ocurrir cuando estamos basando nuestros juicios en unos pocos casos. Por
ejemplo, si lanzo una moneda al aire tres veces es probable que salga la combinación cara-cara-cara; pero
esto es más probable que si yo lanzo la moneda al aire 100 veces y, de esas 100 veces, tres salga cara y 97
salga cruz. AsÃ−, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más tiende a estabilizarse el resultado. Esto
es lo que se conoce como la ley de los grandes números.
• HeurÃ−stico de disponibilidad o accesibilidad; Consiste en evaluar la probabilidad de que se dé un
acontecimiento en función de la facilidad con la que pueden evocarse casos o ejemplos relacionados
con ese acontecimiento. La familiaridad de los acontecimientos o su saliencia pueden influir en los
juicios que hacemos sobre la frecuencia de acontecimientos. Una consecuencia de este heurÃ−stico es
el sesgo de correlación ilusoria de Chapman y Chapman; que consiste en sobreestimar la
frecuencia con la que dos acontecimientos ocurren simultáneamente en la realidad. Por ejemplo, si
tenemos comprado un billete de avión para ira a Valencia dentro de 15 dÃ−as y el dÃ−a anterior ese
avión se estrella y no quedan supervivientes, posiblemente no cojamos ese avión.
• HeurÃ−stico de anclaje y ajuste; Consiste en la tendencia de los sujetos a realizar estimaciones a
partir de un valor inicial o anclaje que se ajusta para generar la respuesta final. El anclaje es un efecto
particular de la accesibilidad de una información que es irrelevante que está presente en la
situación de prueba o que es generada por el propio sujeto a partir de un cómputo incompleto. Por
ejemplo, si a un grupo le mandamos que estime en cinco segundos el valor de un producto que vale
1*2*3*4*5*6*7*8; y a otro grupo le mandamos que estime en cinco segundos también el valor de
un producto que vale 8*7*6*5*4*3*2*1: posiblemente el primer grupo estime un valor más bajo del
producto que el segundo grupo. Los sujetos estiman el resultado final por ajuste, pero como los
ajustes son insuficientes, los sujetos del grupo 1 tienden a dar el valor más bajo.
Toma de decisiones
Es un proceso complejo que depende tanto de las creencias de los sujetos como de sus deseos, de manera que
este proceso estarÃ−a modulado por juicios de probabilidad y por deseos personales.
El proceso de toma de decisiones se divide en dos tipos de decisiones:
• Decisiones que conllevan riesgo; Son decisiones en las que se conoce la probabilidad de que se dé
un determinado resultado aunque el resultado concreto no se pueda predecir. La mayor parte de las
decisiones en la vida cotidiana son de este tipo.
• Decisiones bajo incertidumbre; No se puede conocer la probabilidad de un resultado porque no puedo
cuantificarlo.
Hay una teorÃ−a normativa sobre el proceso de toma de decisiones; la teorÃ−a de la utilidad subjetiva
esperada. Esta teorÃ−a fue propuesta por Savage y plantea una serie de axiomas rÃ−gidos o condiciones, no
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siempre aceptados, que aportan una base para poder maximizar cuál es la utilidad subjetiva de un resultado
para cada una de las alternativas en una decisión a tomar. Uno de los axiomas que propone esta teorÃ−a es el
axioma de las preferencias de los sujetos. Este dice que a la hora de tomar una decisión, las decisiones de
los sujetos son fijas, estables y están bien ordenadas.
Esta teorÃ−a ha recibido diversas crÃ−ticas, una de las cuales es que, realmente en la vida cotidiana, las
preferencias de los sujetos muchas veces no son fijas, sino que pueden depender de la forma en la que se
presenten las distintas opciones alternativas. Kahneman y Tversky, para explicar que las preferencias de los
sujetos no son siempre estables, ponen un ejemplo sencillo que consistÃ−a en lo siguiente; A los sujetos se les
daba dos argumentos; el primer argumento era “Usted tiene pensado ir al teatro y, de camino al teatro, se da
cuente de que ha perdido la entrada que valÃ−a 3000 Ptas.; ¿comprarÃ−a otra entrada?”. El segundo
argumento era “Suponga que le apetece ir al teatro. Entonces se encamina a comprar la entrada, pero de
camino al teatro se da cuenta de que ha perdido 3000 Ptas.; ¿cambiarÃ−a su decisión?”.
Los sujetos ante ambos casos contestaban con mayor frecuencia que comprarÃ−an la entrada en el caso B y
no en el A, aunque la realidad es que en ambas ocasiones se han perdido 3000 Ptas.
Kahneman y Tversky plantean que las teorÃ−as normativas son poco apropiadas para explicar la toma de
decisiones de la vida cotidiana. Ellos proponen otra teorÃ−a: la teorÃ−a de la perspectiva (Kahneman) y la
teorÃ−a del arrepentimiento (Bell). La lÃ−nea general de estas teorÃ−as es que ambas pretenden explicar
la importancia que tienen las variables psicológicas en el proceso de toma de decisiones.
Conclusiones
Los procesos de toma de decisiones están alejados de los procesos de toma de decisiones que se estudiaron
en el laboratorio. Además, en la vida cotidiana frecuentemente tomamos decisiones bajo situaciones de
incertidumbre. En estas condiciones, parece que los sujetos no razonan empleando teorÃ−as normativas,
como le teorema de Bayes; y, por lo tanto, más que utilizar estadÃ−sticos, lo que hacen es utilizar
heurÃ−sticos. Estos heurÃ−sticos a veces llevan a los sujetos a la respuesta correcta y otras veces los llevará
a cometer sesgos.
Los heurÃ−sticos estudiados por Kahneman y Tversky son el heurÃ−sticos de la representatividad, que
consiste en asignar a una persona o a un hecho A a una clase B tanto más cuanto más se parezca a B. este
heurÃ−stico, en ocasiones puede llevar a cometer sesgos como, por ejemplo, la falacia de la conjunción, la
falacia del jugador o sesgos asociados a la dificultad a la hora de comprender la ley de los grandes números.
Otro de los heurÃ−sticos estudiado por estos autores es el heurÃ−stico de accesibilidad o disponibilidad, que
consiste en considerar la probabilidad de que se dé un suceso en función de la facilidad con la que
podamos evocar desde la memoria ejemplos relacionados con ese suceso.
El tercer heurÃ−stico más estudiado es el de ajuste y anclaje.
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