כשל הסתברות קודמת
מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית
כשל הסתברות קודמת, המכונה גם הזנחת הסתברות קודמת הוא כשל לוגי המתרחש כאשר מידע לא רלוונטי משמש כדי לערוך שיפוט הסתברותי, במיוחד כאשר מצויים ממצאים סטטיסטיים ביחס להסתברות (המכונים גם הסתברות קודמת או base rate).
בניסויים מסוימים, מתבקשים הסטודנטים להעריך את ממוצע הנקודות של סטודנטים היפותטיים. כאשר ניתנו להם נתוני הממוצע של הסטודנטים, נטו הסטודנטים להתעלם מהם אם ניתן להם מידע תיאורי אודות הסטודנט, אפילו אם המידע החדש לא היה קשור כלל לביצועים הלימודיים שלו. ממצא זה שימש כדי לטעון כי ראיונות הם חלק לא נחוץ בהליך הקבלה של תלמידים למכללות, משום שהממצאים האמפיריים מראים כי הראיונות אינם מסוגלים לברור מועמדים מוצלחים יותר מאשר סטטיסטיקה בסיסית. באופן דומה, טוענים כלכלנים כי סוחרי בורסה שוגים כאן משום שביצועי השוק והביצועים של מניה מסוימת אינם ניתנים להבחנה מתנודה אקראית, ותיק מניות שנבחר על ידי מקצוען אינו יותר מוצלח מכזה שהורכב באופן אקראי.
הפסיכולוגים דניאל כהנמן ועמוס טברסקי ניסו להסביר ממצא זה במונחים של היוריסטיקת ייצוגיות. ריצ'רד ניסבט, לעומת זאת, טען כי הטיות ייחוס כמו שגיאת הייחוס הבסיסית הם מקרים של כשל כזה: אנשים עושים שימוש חסר ב"נתוני הקונצנסוס" (ה"הסתברות הקודמת") ביחס לאופן התנהגותם של אחרים במצבים דומים ומעדיפים במקומם נטייה ייחוסית.
