Wskazano już, że wiele zachowań i procesów myślowych określanych przez ekonomistów (behawioralnych) jako „irracjonalnych” lub „tendencyjnych” jest w rzeczywistości wysoce adaptacyjnych i skutecznych w świecie rzeczywistym. Niemniej jednak pytanie OP jest interesujące. Myślę jednak, że opłaca się odwoływać się do bardziej podstawowej, opisowej wiedzy o naszych procesach poznawczych, zamiast szukać konkretnych „uprzedzeń”, które odpowiadają tym omówionym w literaturze ekonomicznej (np. Niechęć do strat, efekt wyposażenia, podstawa zaniedbania itp.).
Na przykład ocena jest z pewnością problemem w analizie danych. Teoria oceny stwierdza, że przeważamy informacje, które uważamy za łatwe do interpretacji lub oceny. Rozważ przypadek współczynnika regresji. Ocena „rzeczywistych” konsekwencji współczynnika może być ciężką pracą. Musimy również rozważyć jednostki zmiennej niezależnej i zależnej, a także rozkłady naszej zmiennej niezależnej i zależnej, aby zrozumieć, czy współczynnik ma znaczenie praktyczne. Z drugiej strony ocena znaczenia współczynnika jest łatwa: po prostu porównuję jego wartość p z moim poziomem alfa. Biorąc pod uwagę lepszą ocenę wartości p w porównaniu z samym współczynnikiem, nie jest zaskakujące, że tak wiele składa się z wartości p.
(Standaryzacja zwiększa ocenę współczynnika, ale może zwiększyć niejednoznaczność : poczucie, że istotne informacje są niedostępne lub ukryte, ponieważ „oryginalna” forma przetwarzanych przez nas danych nie jest dla nas dostępna).
Powiązanym „uprzedzeniem” poznawczym jest zasada konkretności, tendencja do przeważania informacji, która jest „dokładnie tam” w kontekście decyzyjnym i nie wymaga wyszukiwania z pamięci. (Zasada konkretności stwierdza również, że prawdopodobnie będziemy wykorzystywać informacje w formacie, w jakim są podawane, i zwykle unikamy przeprowadzania transformacji). Interpretacji wartości p można dokonać, patrząc jedynie na wynik regresji; nie wymaga ode mnie żadnej wiedzy merytorycznej na temat tego, co modeluję.
Oczekuję, że wiele stronniczości w interpretacji danych statystycznych można prześledzić do ogólnego zrozumienia, że prawdopodobnie pójdziemy łatwą drogą przy rozwiązywaniu problemu lub formułowaniu osądu (patrz „skąpiec poznawczy”, „ograniczona racjonalność” i tak dalej) . W związku z tym robienie czegoś „z łatwością” zwykle zwiększa pewność, z jaką utrzymujemy wynikające z tego przekonania ( teoria płynności ). (Można również wziąć pod uwagę możliwość łatwiejszego wyrażenia danych- dla siebie lub innych - są przeważone w naszych analizach.) Myślę, że staje się to szczególnie interesujące, gdy weźmiemy pod uwagę możliwe wyjątki. Niektóre badania psychologiczne sugerują na przykład, że jeśli uważamy, że problem powinien być trudny do rozwiązania, wówczas możemy preferować podejścia i rozwiązania, które są mniej konkretne i trudniejsze, np. Wybranie bardziej tajemnej metody niż prostej.