線索效度間隔對“采納最佳”啟發(fā)式的影響(3)
4.2TTB啟發(fā)式只是個體決策策略之一
在本研究的環(huán)境中，具有區(qū)分性的線索可以分為兩類：一類是這些線索中效度最高的那條線索，也是TTB啟發(fā)式所使用的那條線索，稱為最佳線索；另一類是效度低于最佳線索的效度，且指向TTB啟發(fā)式非指向的選項，稱之為對立線索。根據(jù)TTB啟發(fā)式假設，只有最佳線索的信息影響個體的最終的選擇與決策，而對立線索的信息變化將不會影響個體的最終選擇與決策。在該研究中通過變化實驗材料中對立線索的信息考察上述假設，結果顯示，當對立線索的數(shù)量是3、效度高時，三種線索效度間隔下被試選擇TTB啟發(fā)式的次數(shù)均比較低，尤其是在線索效度間隔0.06的條件下，被試的選擇仍處于隨機水平。而當對立線索的數(shù)量是2、效度低時，被試在各種線索效度間隔條件下采用TTB啟發(fā)式次數(shù)均較多。這表明，對立線索的信息影響被試對TTB啟發(fā)式的使用，當對立線索信息越有利于其它策略的使用，被試采用TTB啟發(fā)式的次數(shù)越少。這說明，在決策中至少有一部分被試在某些條件下權衡對立線索的信息，使用了需要考慮線索數(shù)量和效度的策略。也就是說，在決策中除了TTB啟發(fā)式之外，人們還使用了其它的決策策略。因此，TTB啟發(fā)式只是個體決策策略之一[6,13]。
, 百拇醫(yī)藥
作為個體決策策略之一，TTB啟發(fā)式是一種非補償性的策略。計算機模擬研究發(fā)現(xiàn)，采用TTB規(guī)則與其它具有補償權重的線性規(guī)則所進行的推理的結果具有很大的重疊性(所有策略在92%的配對比較中獲得了相同的推理結果)[2]。Brder[6]認為產(chǎn)生這一結果的原因是，從決策結果來看(不是從決策過程)，TTB啟發(fā)式可以被界定成一個具有非補償權重的線性模型。由于線性模型的粗略性，在決策研究中，要想從個體所使用的策略中識別TTB啟發(fā)式，必須采用能夠明確區(qū)分TTB啟發(fā)式和其它決策策略的實驗材料或采用決策策略分類技術[14,15]。在該研究中，采用變化對立線索信息的方式選擇能夠將TTB啟發(fā)式與其它決策策略相區(qū)分的實驗材料，研究假設是建立在群體水平上的，無法探討決策策略運用的個體差異。但是，決策策略的運用確實存在著很大的個體差異，因此，若要對TTB啟發(fā)式進行更深入的研究，必須在個體水平上建立假設檢驗標準[15]。
5 結論
(1)線索效度間隔的大小影響被試在決策中對TTB啟發(fā)式的采用。當線索效度間隔為0.04時，被試采用TTB啟發(fā)式的次數(shù)處于隨機水平；而當線索效度間隔為0.06和0.08時，被試采用TTB啟發(fā)式的次數(shù)明顯高于隨機水平。
, 百拇醫(yī)藥
(2)對立線索信息不同，線索效度間隔對“采納最佳”啟發(fā)式的影響也不同，這說明TTB啟發(fā)式是個體決策策略之一。
參考文獻
1 Lagnado D A, Newell B R, Kahan S, et al. Insight and strategy in multiple-cue learning. Journal of Experimental Psychology: General, 2006, 135(2): 162~183
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3 Brder A, Schiffer S. Take the best versus simultaneous feature matching: Probabilistic inferences from memory and effects of representation format. Journal of Experimental Psychology: General, 2003, 132(2): 277~293
, 百拇醫(yī)藥
4 Gigerenzer G, Goldstein D G. Reasoning the fast and frugal way: Models of bounded rationality. Psychological Review, 1996, 103(4): 650~669
5 Rakow T, Hinvest N, Jackson E, et al. Simple heuristics from the adaptive toolbox: Can we perform the requisite learning? Thinking and Reasoning, 2004, 10(1): 1~29
6 Brder A. Assessing the empirical validity of the “take-the-best”heuristic as a model of human probabilistic inference. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 2000, 26(5): 1332~1346
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8 舒華. 心理與教育研究中的多因素實驗設計. 北京: 北京師范大學出版社, 1994
9 Gigerenzer G, Hoffrage U, Kleinblting H. Probabilisitic mental models: A Brunswickian theory of confidence. Psychological Review, 1991, 98(4): 506~528
, 百拇醫(yī)藥 10 Brunswik E. Representative design and probabilistic theory in a functional psychology. Psychological Review, 1955, 62(3): 193~217
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12 Gigerenzer G. Adaptive Thinking-Rationality in the Real World. New York: Oxford University Press, 2000
13 Newell B R, Weston N J, Shanks D R. Empirical tests of a fast-and-frugal heuristic: Not everyone °takes-the-best″. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 2003, 91(1): 82~96
14 Brder A, Schiffer S. Bayesian strategy assessment in multi-attribute decision making. Journal of Behavioral Decision Making, 2003, 16, 193~213
15 Brder A. Take the best, Dawes′ rule, and compensatory decision strategies: A regression-based classification method. Quality and Quantity, 2002, 36, 219~238, 百拇醫(yī)藥
在本研究的環(huán)境中，具有區(qū)分性的線索可以分為兩類：一類是這些線索中效度最高的那條線索，也是TTB啟發(fā)式所使用的那條線索，稱為最佳線索；另一類是效度低于最佳線索的效度，且指向TTB啟發(fā)式非指向的選項，稱之為對立線索。根據(jù)TTB啟發(fā)式假設，只有最佳線索的信息影響個體的最終的選擇與決策，而對立線索的信息變化將不會影響個體的最終選擇與決策。在該研究中通過變化實驗材料中對立線索的信息考察上述假設，結果顯示，當對立線索的數(shù)量是3、效度高時，三種線索效度間隔下被試選擇TTB啟發(fā)式的次數(shù)均比較低，尤其是在線索效度間隔0.06的條件下，被試的選擇仍處于隨機水平。而當對立線索的數(shù)量是2、效度低時，被試在各種線索效度間隔條件下采用TTB啟發(fā)式次數(shù)均較多。這表明，對立線索的信息影響被試對TTB啟發(fā)式的使用，當對立線索信息越有利于其它策略的使用，被試采用TTB啟發(fā)式的次數(shù)越少。這說明，在決策中至少有一部分被試在某些條件下權衡對立線索的信息，使用了需要考慮線索數(shù)量和效度的策略。也就是說，在決策中除了TTB啟發(fā)式之外，人們還使用了其它的決策策略。因此，TTB啟發(fā)式只是個體決策策略之一[6,13]。
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作為個體決策策略之一，TTB啟發(fā)式是一種非補償性的策略。計算機模擬研究發(fā)現(xiàn)，采用TTB規(guī)則與其它具有補償權重的線性規(guī)則所進行的推理的結果具有很大的重疊性(所有策略在92%的配對比較中獲得了相同的推理結果)[2]。Brder[6]認為產(chǎn)生這一結果的原因是，從決策結果來看(不是從決策過程)，TTB啟發(fā)式可以被界定成一個具有非補償權重的線性模型。由于線性模型的粗略性，在決策研究中，要想從個體所使用的策略中識別TTB啟發(fā)式，必須采用能夠明確區(qū)分TTB啟發(fā)式和其它決策策略的實驗材料或采用決策策略分類技術[14,15]。在該研究中，采用變化對立線索信息的方式選擇能夠將TTB啟發(fā)式與其它決策策略相區(qū)分的實驗材料，研究假設是建立在群體水平上的，無法探討決策策略運用的個體差異。但是，決策策略的運用確實存在著很大的個體差異，因此，若要對TTB啟發(fā)式進行更深入的研究，必須在個體水平上建立假設檢驗標準[15]。
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(1)線索效度間隔的大小影響被試在決策中對TTB啟發(fā)式的采用。當線索效度間隔為0.04時，被試采用TTB啟發(fā)式的次數(shù)處于隨機水平；而當線索效度間隔為0.06和0.08時，被試采用TTB啟發(fā)式的次數(shù)明顯高于隨機水平。
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(2)對立線索信息不同，線索效度間隔對“采納最佳”啟發(fā)式的影響也不同，這說明TTB啟發(fā)式是個體決策策略之一。
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