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支持理论在不同因素影响下的可加性研究浙江大学硕士学位论文 摘要 a m o st v e r s k y 和d e r e kj k o e h l e r 在1 9 9 4 年提出支持理论( s u p p o r tt h e o r y ) ， 认为概率判断不是建立在事件之上而是依赖于对事件的描述。本研究依据此理论 对在不确定情况下的主观概率判断进行研究，采用3 ( 拆包方式) 3 ( 问题类 别) 3 ( 情境类别) 2 ( 被试类别) 4 变量混合析因设计。拆包方式有打包、 典型拆包、非典型拆包3 个水平，问题类别有专业、购物、游玩3 个水平，情境 类别有专业、商场、公园3 个水平，被试类别有职员和学生2 个水平。拆包方式 和问题类别采用组内设计，情境类别和被试类别采用组间设计。因变量为各种条 件下的概率判断估计值。 通过问卷调查和数据分析，得出以下结论： 1 、拆包方式主效应显著，典型拆包方式条件下的概率估计值显著高于打包方 式，打包方式概率估计值显著高于非典型拆包方式。 2 、问题分类主效应显著，对专业问题的概率估计显著高于游玩问题的概率估 计，对游玩问题的概率估计显著高于购物问题的概率估计。 3 、情境分类主效应显著，在专业情境下的概率估计显著高于公园情境下的概 率估计，在商场情境下的概率估计显著高于公园情境下的概率估计。 4 、被试分类主效应显著，职员对不确定情况的概率估计显著高于学生在同样 情况下的概率估计。 5 、以下两因素之间的交互作用显著： 5 1 问题类别与情境类别交互效应显著，其中专业问题在专业情境条件下的 概率估计值最大( m = 5 3 5 1 ) ，购物问题在公园情境中的概率估计值最小 ( m = 3 7 3 4 ) 。 5 2 被试类别与情境类别交互效应显著，其中职员在商场情境中的概率估计 值最大( m = 5 0 5 6 ) ，学生在公园情境中的概率估计值最d , ( m = 4 1 4 9 ) 。 5 3 拆包方式与问题类别交互效应显著，其中专业问题在典型拆包方式条件 下的概率估计值最大( m = 6 2 4 1 ) ，购物问题在非典型拆包方式条件下的概率估计 值最d , ( m = 3 2 钔。 5 4 拆包方式与情境类别交互效应显著，其中典型拆包方式在专业情境中的 用概率估计值最大( m = 5 7 2 9 ) ，非典型拆包方式在公园情境中的概率估计值最小 2 支持理论在不同因素影响下的可加性研究浙江大学硕士学位论文 ( m = 3 4 9 8 ) a 5 5 被试类别与拆包方式交互效应显著，其中职员在典型拆包方式下的概率 估计值最大( m - - s 7 5 6 ) ，学生在非典型拆包方式下的概率估计值最小( m = 3 3 3 1 ) 。 关键词：支持理论可加性情境 3 支持理论在不同因素影响下的可加性研究 浙江大学硕士学位论文 a s t u d yo r lt h ea d d i t i v i t yo ft h es u p p o r tt h e o r y u n d e rt h ee f f e c to j fd i f f e r e n tf a c t o r s a b s t t a c t a r g o st v e r s k ya n dd e r e kj k o e h l e rd e v e l o p e dt h es u p p o r tt h e o r yi n1 9 9 4 t h et h e o r yi n d i c a t e dt h a tp r o b a b i l i t yj u d g m e n t sd e p e n d e dn o to ne v e n t sb u t o nd e s c r i p t i o n so fe v e n t s t h i ss t u d yi st oi n v e s t i g a t et h ep r o b a b i l i t yj u d g m e n tu n d e ru n c e r t a i n t y c o n d i t i o n sb a s e do nt h et h e o r y t h es t u d yu s e dm i x e d3 ( u n p a c k i n g ) 3 ( q u e s t i o n ) 3 ( s i t u a t i o n ) 2 ( s u b j e c t ) f a c t o r i a l d e s i g n n e f o u r i n d e p e n d e n t v a r i a b l e sa r ea sf o l l o w s ：t h eu n p a c k i n gm a n n e r sc o n s i s to f t h r e el e v e l s ， i n c l u d i n gp a c k e d ，t y p i c a lu n p a c k i n g , a t y p i c a lu n p a c k i n g ；t h eq u e s t i o n c a t e g o r i e sc o n s i s to ft h r e el e v e l s , i n c l u d i n gp r o f e s s i o n a lq u e s t i o n s ，s h o p p i n g q u e s t i o n s , e n t e r t a i n m e n tq u e s t i o n s ；t h es i t u a t i o nc a t e g o r i e sc o n s i s to ft h r e e l e v e l s , i n c l u d i n gp r o f e s s i o n a ls i t u a t i o n , s h o ps i t u a t i o n , p a r ks i t u a t i o n ；a n dt h e s u b j e c t sc o n s i s to ft w ol e v e l s , i n c l u d i n go f f i c ec l e r ka n ds t u d e n t t h ep a c k i n g m e t h o d sa n dt h eq u e s t i o nc a t e g o r i e su s ew i t h i n - s u b j e c td e s i g n , a n d ，t h e s i t u a t i o nc a t e g o r i e sa n dt h es u b j e c t sc a t e g o r i e su s eb e t w e e n - s u b j e c td e s i g n t h ed e p e n d e n tv a r i a b l ei st h ep r o b a b i l i t ye s t i m a t i o nf o rd i f f e r e n te x p e r i m e n t s i t u a t i o n s b yq u e s t i o n n a i r es u r v e y i n ga n dd a t aa n a l y s i s , w eg e tt h er e s u l t sa sf o l l o w s ： 1 t h em a i ne f f e c to fu n p a c k i n gm a n n e ri ss i g n i f i c a n t t h ep r o b a b i l i t y e s t i m a t i o nf o rt y p i c a lu n p a c k i n gs i t u a t i o ni sh i g h e rt h a nt h o s ef o r p a c k e ds i t u a t i o n , a n dt h ep r o b a b i l i t ye s t i m a t i o nf o rp a c k e d s i t u a t i o ni s h i g h e rt h a nt h o s ef o ra t y p i c a lu n p a c k i n g s i t u a t i o n 2 t h em a i ne f f e c to fq u e s t i o nc a t e g o r i e si ss i g n i f i c a n t t h ep r o b a b i l i t y e s t i m a t i o nf o rp r o f e s s i o n a lq u e s t i o ni sh i g h e rt h a nt h o s ef o r e n t e r t a i n m e n tq u e s t i o n s ，a n dt h ep r o b a b i l i t ye s t i m a t i o nf o r e n t e r t a i n m e n tq u e s t i o ni sh i g h e rt h a nt h o s ef o rs h o p p i n gq u e s t i o n 3 t h em a i ne f f e c to fs i t u a t i o nc a t e g o r i e si ss i g n i f i c a n t t h ep r o b a b i l i t y e s t i m a t i o nf o rp r o f e s s i o n a ls i t u a t i o ni sh i g h e rt h a nt h o s ef o rp a r k s i t u a t i o n , a n dt h ep r o b a b i l i t ye s t i m a t i o nf o rs h o ps i t u a t i o ni sh i g h e r t h a nt h o s ef o rp a r ks i t u a t i o n 4 t h em a i ne f f e c to fs u b j e c tc a t e g o r i e si ss i g n i f i c a n t t h ep r o b a b i l i t y e s t i m a t i o nf o ro f f i c ec l e r ki sh i g h e rt h a nt h o s ef o rs t u d e n tu n d e rt h e s a m ec o n d i t i o n s 5 t h ef o l l o w i n gi n t e r a c t i v ee f f e c t sa r es i g n i f i c a n t 4 支持理论在不同因素影响下的可加性研究 浙江大学硕士学位论文 a ) t h e i n t e r a c t i v ee f f e c tb e t w e e nt h eq u e s t i o nc a t e g o r i e sa n dt h e s i t u a t i o nc a t e g o r i e si ss i g n i f i c a n t t h ep r o b a b i l i t ye s t i m a t i o nf o rt h e p r o f e s s i o n a lq u e s t i o nu n d e rp r o f e s s i o n a ls i t u a t i o ni st h eh i g h e s t ( m = 5 3 5 1 ) ，a n dt h o s ef o rs h o p p i n gq u e s t i o nu n d e rp a r ks i t u a t i o ni s t h el o w e s t ( m = 3 7 3 4 ) b ) t h ei n t e r a c t i v ee f f e c tb e t w e e nt h es i t u a t i o nc a t e g o r i e sa n dt h es u b j e c t c a t e g o r i e si ss i g n i f i c a n t t h ep r o b a b i l i t ye s t i m a t i o nf o ro f f i c ec l e r k u n d e rs h o ps i t u a t i o ni st h eh i g h e s t ( m = 5 0 5 6 ) ，a n dt h o s ef o rs t u d e n t u n d e rp a r ks i t u a t i o ni st h el o w e s t ( m - - 4 1 4 9 ) c ) t h e i n t e r a c t i v ee f f e c tb e t w e e nt h eu n p a c k i n gm a n n e ra n dt h e q u e s t i o nc a t e g o r i e si ss i g n i f i c a n t t h ep r o b a b i l i t ye s t i m a t i o nf o r p r o f e s s i o n a lq u e s t i o nu s i n gt y p i c a lu n p a c k i n gm a n n e r i st h eh i g h e s t ( m = 6 2 4 1 ) ，a n dt h o s ef o rs h o p p i n gq u e s t i o nu s i n ga t y p i c a lu n p a c k i n g m a n n e ri st h el o w e s t ( m = 3 2 4 ) d ) t h ei n t e r a c t i v ee f f e c tb e t w e e nt h eu n p a c k i n gm a n n e r sa n dt h e s i t u a t i o nc a t e g o r i e si ss i g n i f i c a n t t h ep r o b a b i l i t ye s t i m a t i o nf o r t y p i c a lu n p a c k i n gm a n n e ru n d e rp r o f e s s i o n a ls i t u a t i o ni st h eh i g h e s t ( m = 5 7 2 9 ) ，a n dt h o s e f o ra t y p i c a lu n p a c k i n gm a n n e ru n d e rp a r k s i t u a t i o ni st h el o w e s t ( m = 3 4 9 8 ) e ) t h e i n t e r a c t i v ee f f e c tb e t w e e nt h eu n p a c k i n gm a n n e r sa n dt h e s u b j e c tc a t e g o r i e si ss i g n i f i c a n t t h ep r o b a b i l i t ye s t i m a t i o nf o ro f f i c e c l e r ku s i n gt y p i c a lu n p a c k i n gm a n n e ri st h eh i g h e s t ( m = 5 7 5 6 ) ，a n d t h o s ef o rs t u d e n tu s i n ga t y p i c a lu n p a c k i n gi st h el o w e s t ( m = 3 3 3 1 ) k e yw o r d s ：s u p p o r tt h e o r 3 6a d d i t i v i t y , s i t u a t i o n s 5 支持理论在不同因素影响下的可加性研究 浙江大学硕士学位论立 1 研究背景 1 问题的提出 6 0 年代后期和7 0 年代，a m o st v e r s k y 、d a n i e lk a h n e m a n 在人类判断的学 术研究中发表了一系列革命性的论文，集中收录在8 2 年出版的书中不确定情 况下的判断一启发与偏差。 不确定是人类环境不可避免的一个方面。很多选择都是判断类似美元走势、 手术结果或者他人反应的这样一个不确定事件的可能性。由于一般没有充分的正 式模型来计算这些事件的可能性，因此直觉判断就常常作为评估不确定事件唯一 可用的方法。 任何讨论日常判断的研究都会意识到理性选择经典模型的巨大阴影。根据这 个模型，理性经济人做出任何选择，都要评估每个可能结果的概率，辨别每个可 能结果所能得到的效用，以及综合评估这两者。虽然概率计算和效用的多种归因 可以使做出的判断更有力，但是理性选择假定人们可以这样做并且可以做得很 好。这种理论的倡导者也不否认人们在计算时会犯错误，但他们认为这些错误是 不系统的。这个模型假设理性经济人在计算的时候遵循概率的基本原则。但是普 通人并不一定习惯正式的理性公理。大量的现代判断研究的历史归纳出以下几 点：首先，证据显示人们的可能性和风险的评估并不遵守概率法则。其次，在人 类理性的倡导者和经验实证的支持者之间关于理性实例的争论依然存在。这场争 论的三个早期贡献依然很有影响，即经验主义、方法论和理论上的。 经验主义的贡献由p a u l m e e h l ( 1 9 5 4 ) 提出，他积累了大量的专家临床诊断 和实际方法之间的比较发现，实际的方法或者公式总是更有效。他的研究也揭示 了一个临床诊断绩效评估和实际成功记录间的显著差异。 w a r de d w a r d s 通过把贝耶斯统计引进心理学而做出了方法论上的贡献，因 而可以在日常判断比较中提供规范化的标准。从他自己的( 】9 6 8 ) 研究和随后的 研究中可以清楚地看出可能性的直觉判断并非完全符合这个“理想的”规范标准。 在这个领域最显著的方法论上的贡献是h e r b e r ts i m o n 的观点，他认为理性 选择模型的完全合理性意味着这是人类判断的不现实标准。他提出了著名的有限 理性( b o u n d e dr a t i o n a l i t y ) 作为实际效果的更有限的标准，以此承认人类思维过 程的局限性。人们理性的推理和选择，但是只是约束在他们有限的观察和计算能 程的局限性。人们理性的推理和选择，但是只是约束在他们有限的观察和计算能 支持理论在不同因素影响下的可加性研究 浙江大学硕士学位论文 力以内。s i m o n ( 1 9 5 7 ) 也认为简单化启发能够帮助人们有效克服这种局限性。 既然人们在日常生活中无法全面了解事态的所有环节，所以在作判断时，就 不免带有一定的不确定性。其实在现实生活中又何尝不是如此呢? 在生活中，所 谓的确定性都是相对的，只有不确定性才是绝对的。但生活又不允许将所有的信 息都收集全再开始作选择或者决策，况且有些信息是无法在采取行动之前获得 的。 g o l d s t o n e 和g e n t n e r ( 1 9 9 3 ) 发现同样的判断会受到结构关系的强烈影响，这 一点被t v e r s k y 和k a h n e m a n ( 1 9 8 3 ) 认同，认为提供一个偶然的关系可以增加 可代表性的表达力度。他们的实验参与者认为，与约翰不太可能杀害他的一个雇 员相比，约翰更可能因为防止他通知警察而杀害他( 合取谬误) 。这种由于偶然 关系而增加的动机使假设表述看起来更可能。这种偶然的状况比杀人犯的标准模 式中的非偶然状况更具代表性。一般倾向于认为杀人犯具有某种动机。简而言之， 人们在形成联系思维时对层级和偶然两者之间的结构更敏感。从代表性假设预测 的结果是“代表性是一种对相似程度的评价，评价样本和整体之间的相似性，样 例和种类之间，行为和行动者之间。更普遍的情况，在结果和模式之间的评价。” t v e r s k y ( 1 9 7 7 ) 显示出给结果o ( o u t c o m e ) 增加一个符合模式m ( m o d e l ) 的特征 f ( f e a t h e o 会增强结果和模式之间的匹配程度。换句话说，0 和f 对m 的符合程 度高于。对m 的符合程度。 析取谬误，众所周知，当在确定条件下区分事物时，人们倾向于基本层次的 种类而不是他们的上一级种类。如果在不确定条件下区分时也产生同样的偏好， 就产生了析取谬误。这不仅是合取谬误的扩展，而且也依赖于不同于代表性唤醒 的认知机制。外延法则可能是概率理论中最简单和最透明的法则，甚至一个不太 熟练和精通的人都可以接受和使用它。因此合取谬误的现象才会如此的引人注 目。 合取谬误的例子经常被用下列为人们所熟悉的例子来显示：琳达，3 1 岁， 单身，坦率，相当聪明。她主修过哲学。学生时期，她曾全身心投入识别力及社 会公正的论辩中，并且参加过反核示威。请在下列句子中选取较可能的一句：( a ) 琳达是银行出纳；( b ) 琳达是银行出纳且热衷于女权运动。标准的发现是，大部 分人会判断( b ) 更具可能性。 支持理论在不同因素影响下的可加性研究浙江大学硕士学位论文 琳达问题中c ：女权主义者，f ：银行柜员，h ：积极参与女权运动的银行 柜员。1 9 8 3 年有8 5 的实验参与者认为h 的可能性高于f 。研究所关心的是这 个问题中模糊的语言和语法特征引导参与者去评估备选答案。例如，h i l t o n ( 1 9 9 5 ) 认为给出目标的详细信息意味着实验者了解琳达的很多情况，因此可以合理假设 短语“琳达是银行柜员”不包含“同时对女权运动不积极”。如果“琳达是银行 柜员”可以按照这种方式解释，那么认为h 比f 更可能的排列就不再代表一个 合取谬误。实际上t v e r s k y 和k a h l e m a n ( 1 9 8 3 ) 自己也注意到“琳达是银行柜 员”的备择方案的解释，因此在这个备选方案中设定条件重新解释为“琳达是一 个银行柜员，不论她是否积极参与女权运动”。他们发现这样一来，样本中合取 谬误由8 5 下降到5 7 ，一些其他研究者也发现在琳达问题中语法的引导会导 致对概率理论逻辑的明显违背( a d l e r , 1 9 9 1 ) 这些批评都意味着合取谬误的实际 结果反映了关于琳达问题不同状况下对备选方案的合理反映。 在很多情况下，很难明确的鉴别一个判断错误的产生，因此部分由于这个原 因，在偶然判断和可代表性方面的实证研究少于基率和忽视方面的研究。而且在 可代表性为基础的偶然判断进行的研究比明确的判断更有建设性，而且建设性的 证据更有冲击力。 表面看来，k a h r l e m a n 关于真实社会中的人的假设，好象是在否认人的理性， 正如他的许多论敌所指出的那样，如“是心理学家自己出了问题，而不是被试出 了问题”( m a r g o l i s1 9 8 7 ，l e v i1 9 8 3 ，a y t o n h a r d m a n1 9 9 7 ) ，但是从严格的科学 研究来说，这样的假设更符合真实的人，科学研究的目的就是要揭示是什么的问 题，而不是应该是什么的问题，这就是描述研究与规范研究的巨大分歧之所在。 当规范与人们的实际行为发生冲突时，作为科学家应该调整规范，而不是去调整 人们的行为。 目前的结果显示相反的模式：人们总是在笼统的模式下接受合取法则，而在 详细范例条件下，例如琳达和比尔问题中违反法则，在这当中合取法则和直觉表 达发生了冲突。研究注意到合取谬误只是一个更复杂综合现象的外在症状：人们 总是过高估计代表性( 可得性) 事件的可能性而降低了低代表性事件的可能性， 这是支持理论的早期表达雏形。 贝叶斯及其修正理论基本假设是外延性( e x t e n t i o n a l i t y ) 原则：具有同一范 支持理论在不同因素影响下的可加性研究 浙江大学硕士学位论文 围的事件被认为具有相同的概率。但是由于同一事件的备择假设总是系统性的产 生不同的判断，所以这个外延性的假设是描述无效的。下面的三个例子阐明了这 一现象和激发了一个解除外延性假设的描述性理论的发展： 1 、f i s c h o f f , s l o v i c 和l i c h t e n s t e i n ( 1 9 7 8 ) 要求汽车修理工和普通人评估汽车启 动失败的各种原因的概率，他们发现当假设被分解成更详细的原因( 启动系统、 点火系统) 时，被分配在剩余假设上( 除了电池、油路和引擎之外的其他失败原 因) 的平均概率从2 2 上升到4 4 。而有1 5 年经验的修理工虽然了解这些可能性， 但假设折扣没有被明显提及。 2 、t v e r s k y 和k a h n e m a n ( 1 9 8 3 ) 仓l j 建了许多概率和频率判断与集包含的不一 致问题。例如，两组被试分别评估四页小说中七字母单词以i n g 和n 结尾的数 量，结果前者( 1 3 4 ) 的平均估计值几乎是后者( 4 7 ) 的- - - 倍。看起来大多数人评估 第二类时候没有考虑到事实上它包含着第一类。 3 、违反外延性不光在概率判断，而且在不确定前景的评估上也被观察到。 j o h n s o n 等人( 1 9 9 3 ) 发现被试在为健康保险支付费用的时候，与囊括任何原因的 保险品种相比，更愿意为覆盖所有疾病和事故的保险品种支付更多的费用。很明 显，疾病和事故的外显注意增加了知觉住院治疗的机会，因此也增加了保险的吸 引力。 综上所述，这里区分了两种非外延性的产生来源：首先，记忆的有限性导致 外延性的失效。一个外显的描述可以提醒人们那些可能会从他们头脑中减弱的相 关案例。其次，由于同一事件的不同描述可能唤起人们对结果的不同方面注意从 而影响他们各自相关的显著性，所以也可以导致外延性的失效。这种效果即使当 没有新例子和新证据出现在头脑中时也可能影响概率判断。 a m o st v e r s k y 和d e r e kj k o e h t e r ( 1 9 9 4 ) 认为这些外延性的普遍失效不只是 一些孤立例子的集合，而是代表了一种人类判断上的本质特征。它们显示了概率 判断不是建立在事件之上而是依赖于对事件的描述( d e s c r i p t i o n so fe v e n t s ) 。这 种分析称之为支持理论( s u p p o r tt h e o r y ) 。 支持理论在不同因素影响下的可加性研究浙江大学硕士学位论文 1 - 2 支持理论( s u p p o r t t h e o r y ) 内容 1 2 1 概念 1 、事件( e v e n t s ) ：t 是至少包含两个成分的有限集合，用来解释世界的状态， t 的子集就称作事件。假设( h y p o t h e s e s ) ：事件( e v e n t s ) 的描述就称为假设。 2 、h 是描述t 中事件的一些假设的集合，假定每一个假设a 6 h ，对应的 有唯一的事件a ，e t 。因为不同的假设a 和b 可能有同样的范围( 岔= b 1 ，所以 这是一个多对一的映射。如果事件a ，和b 相交等于空集，则a 和b 排他 ( e x c l u s i v e ) 。如果a 和b 属于h 且排他，那么它们的外显析取假设( e x p l i c t d i s j u n c t i o n ) ，表示为a v b ，也属于h 。假定v 是结合的和可交换的，那么阻v 劭= a ，u b 。 3 、内隐与外显析取假设的区别：如果a 是“安主修自然科学”，b 是“主 修生物学”，c 是“安主修物理学”。外显的析取假设b v c ( 安主修生物或者主 修物理) 与a 有同样的范围，但a 是内隐析取假设( i m p l i c td i s j u n c t i o n ) ，或简单 说是内隐假设。 4 、焦点假设和备择假设的区别：一个评价结构( 气b ) 包括了一对排他假设： 第一个成分a 是焦点假设( f o c a lh y p o t h s i s ) ，第二个成分b 是备择假 设( a l t e m a t i v e h y p o t h s i s ) 。以上边的例子说明，我们可以假定判断者知道遗传学属于生物学， 天文学属于物理学，生物学和物理学都是排他的，但我们不能假定判断者能列出 所有的生物学或是物理学课程。 5 、打包方式是指对于一个给定的自然状态下的不确定判断，如“学生在学 习时熬夜的可能性有多大? ”典型拆包方式是指对于上述给定的不确定判断拆 解成具有高代表性的焦点假设和一个内隐的各择假设组合，如“学生在考试或其 他期间学习时熬夜的可能性有多大? ”非典型拆包方式是指对于上述给定的不 确定判断拆解成具有低支持力度的焦点假设和一个内隐的备择假设组合，如“学 生在放假或其他期间学习时熬夜的可能性有多大? ” 6 、假定p 他b ) 是个人的概率判断，那么当且仅当a = 0 时p ( 气b ) = o ，当且仅 当b = 0 时p ( 气b ) = 1 。如果a 、b 都不为零且假定两者只有一个有效，那么p ( a ，b ) 就代表a 支持的判断概率而不是b 控制的判断概率。而且很明显，a 、b 可能各 自代表一个外显或内隐的析取假设。p ( a ，b ) 在标准理论中外延相对应的是条件概 1 0 支持理论在不同因素影响下的可加性研究浙江大学硕士学位论文 率p ( a ，lau b ) ，但由于假定概率判断依赖于a 和b 的描述而不是事件a ，和 b ，所以目前的处理是非外延性的。 7 、下级可加性( s u b a d d i t i v i t y ) 分为内隐下级可加性和外显下级可加性。内隐 下级可加性是指打包的假设比相应的已拆包的假设产生的概率判断值小。外显下 级可加性是指已拆包假设的概率判断值小于或等于单个成分的概率判断值之和。 8 、上级可加性( s u p e r a d d i t i v i t y ) ：直接拆包非代表性范例导致内隐上级可加 性。导致上级可加性概率判断的一个条件集合是：a 、对提出的问题拥有低水平 的知识，b 、伴随着一个描述和它的否定的不对称过程。 1 2 2 公式 1 、支持理论假定存在一个比例标尺s ( 作为支持的程度) 分派给h 中的每 一个假设一个非负实数( an o n n e g a f i v er e a ln u m b e r ) 。那么对于排他假设a b e h ， s ( a ) p ，8 ) 。丽i 两 f 1 ) 这是支持理论的第一个基本假定，在焦点和备择假设的支持方面提供了一个 主观概率的表征。 2 、支持理论区分了两种假设：列出其组成成分的外显假设和没有列出的内 隐假设。如果a 是一个事件的内隐析取假设( 例如邦尼台风沿着美国东海岸登 陆) ，a 1 和a 2 是同一事件的互斥性外显假设( 例如a 1 v a 2 表示邦尼台风将沿 美国东北海岸或者是东南海岸登陆) ，那么 s ( a ) 冬s ( a 1va 2 ) 曼s ( aj ) + s ( a 2 ) 。翻 内隐析取假设a 的支持小于或等于外显析取假设a l v a 2 的支持，而a 1 v a 2 小于或等于个别评估其成分的支持之和。前半部分称作内隐下级可加性 ( i m p l i c i ts u b a d d i f i v i t y ) ，即复合的假设比相应的己拆包( u n p a c k e d ) 的假设产生的支 持要小。后半部分称作外显下级可加性f e x p l i c i ts u b a d d i t i v i t y ) ，即己拆包假设的 支持小于或等于单个成分的支持之和。同一事件的细节描述则有助于判断的提 高。 很多描述依赖的例子都来自于行为科学。例如皮亚杰保守任务的失败就可以 看成是这个观点的阐释。决策框架效应可能是在概率判断中最类似于描述依赖 支持理论在不同因素影响下的可加性研究浙江丈学硕士学位论文 的。描述依赖的一个关键因素是当人们没有主动把问题转化成一些标准的规范表 征时典型的接受和处理问题的想法。例如风险选择的案例中，人们没有典型的把 提供的赌博转化成最终财富状态的分布。同样人们在不确定判断的案例中也没有 典型映射一个假设成为一些不变的样本空间。应该说，框架效应是支持理论关于 描述依赖特性的一个方面，决策框架只是向被试展示了一个焦点假设，而将备择 假设隐含了起来，这使得人们在决策是没有形成相应的备选假设而产生了偏好的 反转。以著名的“传染病”例子来看，决策偏好的反转实质上是出现了可加性现 象，即以“得救人数”作为焦点假设时出现下级可加性，以“死亡人数”作为焦 点假设时出现上级可加性。 根据这个观点，概率判断直接对假设进行操作而不是通过事件的一些表征作 为中介( 言辞的理论理解) 。g i g e r e n z e r ( 1 9 9 1 ) 认为产生规范表征的描述模式可能 被不恰当的概括成预测和解释行为的标准模式的一个重要方面。事实上概率理论 中的事件的观点是模糊和非直觉的概念。概率理论中事件的抽象性是非常有价值 的，因为人们不会自然的注意这些抽象本身。 对描述依赖的消极和积极分析：消极分析集中在包含不太要紧的描述差异中 保持不变判断的失误上，而积极分析则提供了一些能够用来预测描述依赖发生、 方向和幅度的论述。例如儿童的保守性失误的积极分析时认为他们在判断容量的 时候主要关注容器的高度。而支持理论提供了描述依赖在概率判断的积极分析： 拆包假设为成分产生更大的可能性。然而拆包原则在原始公式中强调支持理论只 是描述依赖众多可能性之一。 1 2 3 公式推论 下级可加性( s u b a d d i t i v i t y ) ：假定a 是一个内隐假设，与基本假设a l 一a n 的外显析取假设具有相同的范围，那么事件a ，= f a v a n ) 。有 s ( 爿) = w l j 一i ) + 十忡“s 纠h ) ，0sw - sl ， f = l 。付， ( 3 ) w 庶示局部权重 每一个基本假设的支持被它各自的权重“打折”，反映了判断者注意假设在 问题中的程度。又有 支持理论在不同因素影响下的可加性研究浙江大学硕士学位论文 s ( 4 ) = w a s a l ) + + s 联。懿，0 婚董1 ( 4 ) w 。表示总体权重。 t v e r s k y 和k o e h l e r ( 1 9 9 4 ) 推测下级可加性的程度受几个因素的影响，其中之 一就是概率标尺的解释。而且作为一个个案的倾向进行解释时比作为相对概率进 行评估下级可加性会更显著。例如人们考虑个体死于事故的可能性，备择假设就 是死于这一事故在人群中的百分比( 相对频率) ，那么判断者更容易在考虑全部 群体时将内隐析取假设“事故”拆包成它的成分( 如汽车事故、飞机坠毁、火灾、 水灾等) ，而不是在考虑单个个人时。因为各种死亡的原因总是出现在人口死亡 率统计上，而不是在单个个体上出现。所以在分配模式下的拆包倾向比单个模式 下更强烈，即出现更低的折扣和更高的比例权重。 下级可加性意味着总和( s u m ) 总是大于或等于1 ，增强效应( e n h a n c e m e n t e f f e c t ) 显示当证据与研究的假设更谐调时，总和会相应增加。 举例说明，假设一个谋杀案由几个嫌疑犯中的一个且只有一个做出，在缺少 任何相关证据的情况下，每个人都有同样的可能做这个案子。根据贝叶斯模式， 所有嫌疑人的作案概率在新证据没有提供更多线索的时候保持不变。s h a r e r 的信 任函数理论认为随着证据的增加，一个嫌疑犯与其他人相比的判断概率在调查后 要高于调查前。而增强效应产生了不同的模式：二元概率( 一个嫌疑犯相对于其 他人) 被认为在调查前后大约会是贝叶斯模式的一倍半。 记忆和注意可能对这个效应起了较大的作用，把一个总的类别拆包 ( u n p a c k i n g ) 成它的组成成分，可以提醒人们注意以前没有考虑到的一些可能性。而 且明显的提到结果会导致加强它的显著性和增强它的支持。支持理论反映了判断 者偏爱问题中的假设的原因，因为基于印象和原因的判断总是非外延性的，支持 功能相对于集包含性是非单调性的。支持理论提供了一个主观概率相对支持的解 释。 1 2 4 研究发现 k o e h l e r , b r e n n e r t v e r s k y ( 1 9 9 7 ) 发现下级可加性在概率判断中比在频率判 断中更显著，而且在一致性的证据中会加强效果。b r e n n e r & r o t t e n s t r e i c h ( 1 9 9 9 、 的研究发现，下级可加性的程度随着外显析取的数量而增加。d e r e kj 支持理论在不同因素影响下的可加性研究浙江大学硕士学位论文 k o e h l e r ( 2 0 0 0 ) 在类别学 - j 研究中发现总体概率的估值受提示冲突和冗余的影响， 但是不受提示频率的影响。 b o v e n & e p l e y ( 2 0 0 3 ) 用提供、产生、启动等条件研究了拆包效应，进一步阐 述了支持理论的几个可能的机制，同时提出该分析对应用于感情预测、原因归因、 个人知觉、行为预测、以及其他社会判断有帮助。m u i p h y ( 2 0 0 3 ) 认为对一个范畴 的支持判断是基于最有代表性的范畴例子，范畴总是在某种方式上与他们最典型 的范例相一致。 综上所述，影响因素包括成分数量、成分彼此和对证据的相似性、焦点的力 度、提示的冲突和概率与相关频率的判断。这些都影响着假设被分解的难度和作 为析取假设的成分被支持的范围。 大量的心理学研究提出了关于可能性的人类直觉判断的本质和特点。支持理 论通过支持结构提供了组合不同启发式到一个共同论述的机会。这个理论的三个 主要方面包括： 1 、描述依赖( d e s c r i p t i o n d e p e n d e n c e ) ： 在大多数主观概率的理论中( 包括标准和描述) ，概率被直接分配给事件， 因此围绕同一事件的不同描述都是不变的。然而直觉判断是受事件描述方式影响 的。例如“你的房屋将因自然灾害而损坏”的判断概率必然不同于“你的房屋将 受火灾、水灾、台风、闪电、雷击或其他自然灾害”的判断概率。 为了与观察到的同一事件的不同描述产生不同概率判断相适应，支持理论把 事件描述而不是事件本身作为判断的基本元素。描述依赖的原理和启发传统一 致，因为事件的不同描述将影响不同启发的操作和输出。例如，可得性启发的运 用受到假设形式的影响：一个更详细的假设可以比一个不太详细的假设更容易回 想起范例、样本。 2 、概率判断作为证据平衡的一个评估： 支持理论假定支持结构是判断的中介成分( 假设一支持一概率) 。每一个假 设a 被指派了一个支持估值s ( 舢，用来解释假设证据的力度。在这个 s ( a ) p ( a 雳2 i 忑，丽+ 表达式中，可能性判断反映了评估偏好焦点假设而不 是备择假设的证据之间的平衡。 1 4 支持理论在不同因素影响下的可加性研究浙江大学硕士学位论文 3 、支持的特性( p r o p e r t i e so fs u p p o r t ) 5 ( a ) ss ( a lv a 9 s ( aj ) + s ( a 2 ) 左不等式的内隐下级可加性，意味着复合的假设比相应的己拆包的假设产生 的支持要小。右不等式的外显下级可加性，意味着已拆包的假设可能在判断时被 重新打包成一个复合假设( r o t t e n s t e i c h t v e r s k y ，1 9 9 7 ) ，所以己拆包假设的支持 小于或等于单个成分的支持之和。不同的支持特性反映了不同判断过程或启发的 操作。例如，内隐下级可加性可以很自然的用可得性启发解释：已拆包的假设比 打包的假设更容易回想起范例，因而更容易增加知觉的支持。支持的动机和解释 特性在各种心理过程中允许支持理论把启发法和其他假设机制整合到一个框架 中去。 总之，描述依赖的观察说明判断依赖假设，支持作为两者的中介：上述第二 方面说明支持和概率的特殊关系，概率对应于互相竞争的假设之间支持的平衡。 掷硬币的概率是一定的，但不同前提下的判断概率不一定，如以前几次都是正面， 那么被试判断反面的概率应该大于正面。第三个方面关注了支持比例的系统特 性：比例展示了下级可加性的不同形式。 1 3 支持理论进展 支持理论的估值测试就是检验直接支持等级是否能预测判断概率。它的成功 说明主观概率实际上能被分解成焦点和备择假设进行各自评估。而且，支持等级 和可能性判断之间的紧密关系说明概率判断的研究可能得益于证据评估研究的 发展。b r i g g s & k r a n t a ，( 1 9 9 2 ) ；m a c c h i ，o s h e r s o n & k r a n t z ，( 1 9 9 9 ) 支持的决定因素 取决于很多因素，包括判断的范围，判断者的专门知识以及不同种类证据的接近 程度。支持的评估也可以随着它所依赖的证据类型和它所引起的认知过程的种类 而改变。t v e r s k y & k o e h l e r ( 1 9 9 4 ) 虽然支持的直接