आत्मज्ञान में पूर्वाग्रह

अपने स्वयं के कौशल, क्षमताओं और परीक्षा के प्रदर्शन के लोगों के आत्म-मूल्यांकन, यथोचित सटीक हैं। ज़ेल एंड क्रिजन (2014) 0.3 के समग्र औसत सहसंबंध की रिपोर्ट करते हैं। क्या यह मान लेबल 'उचित सटीक' के योग्य है, यह मानदंडों की एक मेजबान, माप के संदर्भ, और सहसंबंध गुणांक के नमूने वितरण पर निर्भर करता है (यहां अधिक जानकारी के लिए)। सहसंबंध गुणांक एक सांख्यिकीय सूचकांक है जो संख्याओं के दो प्रोफाइल के बीच समानता को कैप्चर करता है: व्यक्तियों के नमूने के स्वयं-आकलन और उनके संबंधित सच स्कोर (या इसके श्रेष्ठ वैज्ञानिक उपाय)। चूंकि गैलटन (1886) ने सहसंबंध गुणांक आर (जो प्रतिगमन के लिए खड़ा है) पेश किया, यह सर्वव्यापी हो गया है जेएल एंड क्रिजन द्वारा सारांशित लोगों जैसे मेटा-विश्लेषण, अनुभवजन्य प्रभाव के आकार का अनुमान लगाने और व्यक्त करने के लिए नियमित रूप से इसका इस्तेमाल करते हैं (या वे कोहेन डी जैसे सूचकांकों का उपयोग करते हैं, जो मानक इकाइयों में दो तरीकों के बीच का अंतर होता है और यह आसानी से में अनुवाद योग्य होता है आर ) माप में, विश्वसनीयता और वैधता भी आर के संदर्भ में व्यक्त की जाती है।

प्रोफाइल समानता के एक माप के रूप में, आर अंकों के दो सेट के बीच एक प्रकार की समानता पर केंद्रित है। स्व-मूल्यांकन भी सही स्कोर से अधिक चर हो सकता है, या वे समग्र रूप से अधिक हो सकते हैं (कम)। ये अलग-अलग प्रकार के (डी) समानता आसानी से एक दूसरे से अलग हो सकते हैं (क्रोनबैच और ग्लेशर, 1 9 53, क्राउजर, 200 9)। ज़ेल एंड क्रिजन, डूनिंग एंड हेलजर (2014) पर एक टिप्पणी में यह तर्क दिया गया है कि आत्म-आकलन की सटीकता दांव पर होने पर स्कोर के इस तरह के पृथक्करण किए जाने चाहिए। वे कहते हैं कि स्वयं-मूल्यांकन में एक निरंतर पूर्वाग्रह होता है, जो कि अनुमान सही अंकों की तुलना में औसत पर अधिक है। अन्य आकलन, अर्थात्, साथियों या पर्यवेक्षकों द्वारा की गई भविष्यवाणियां, कम पक्षपाती हैं सहसंबंध गुणांक इस अंतर पर कब्जा नहीं करते

यह एक अच्छा मुद्दा है, लेकिन Dunning और हेल्जर अधिक चाहते हैं। वे हमें आग्रह करते हैं कि पूरी तरह से उपन्यास उपायों [और पूछना] का उपयोग करके सटीकता और त्रुटि की खोज करें [क्या पूछें] कि आत्मनिर्भरता के लिए व्यक्तिपरक पूर्वानुमान या उद्देश्य प्रदर्शन सबसे अधिक समस्याग्रस्त है क्या आत्म-ज्ञान में त्रुटियों का भविष्य पूर्वानुमान के रूप में बदलता है? या क्या स्वयं की सटीकता में असली समस्या उद्देश्य प्रदर्शन के साथ होती है? "(पृष्ठ 128) वे भूखंड (चाहे ये अनुभवजन्य आंकड़े हैं, वे नहीं कहते हैं) पूर्ण त्रुटियों (अनुमानित – वास्तविक स्कोर |) अनुमानित प्रदर्शन के खिलाफ ( जो अनुमानित स्कोर पर वास्तविक प्रतिगमन पर आधारित है), और फिर वास्तविक प्रदर्शन के खिलाफ पूर्ण त्रुटियों का प्लॉट करें। पूर्व मामले में, उन्हें एक फ्लैट क्षैतिज रेखा मिलती है; उत्तरार्द्ध मामले में, वे बाएं (कम वास्तविक स्कोर) पर एक उच्च शाखा के साथ एक विषम यू-आकार का कार्य पाते हैं।

Dunning और Helzer लगता है कि वे कुछ महत्वपूर्ण खोज की है "स्वयं भविष्यवाणी की त्रुटियां भविष्यवाणी के एक समारोह नहीं हो सकती हैं बल्कि वह अंतर्निहित घटना है जो लोग बाद में मुठभेड़ करेंगे। यही है, क्या कोई व्यक्ति कम से कम की भविष्यवाणी कर रहा है या नहीं, शोधकर्ता को यह नहीं बताएगा कि क्या यह व्यक्ति त्रुटि में होने की अधिक संभावना होगी "(पृष्ठ 128-129)। आइए हम पहले स्पष्ट करें कि संभवत: गलत छाप क्या है कोई भी लोगों की भविष्यवाणियों से अनुमान लगा सकता है कि वे त्रुटि में हैं या नहीं। उच्च भविष्यवाणियाँ कम पूर्वानुमान से कम होने की संभावना में अधिक होने की संभावना है। डिनिंग एंड हेलरर द्वारा खुद पर जोर दिया गया मतलब-स्तर overestimation पूर्वाग्रह, यह इतना बनाता है। क्या Dunning और हेल्जर शायद लिखने के लिए मतलब है कि भविष्यवाणी की भविष्यवाणी से भविष्यवाणी की त्रुटियों का अनुमान नहीं लगाया जा सकता है, वैसे ही वे क्या हैं। हालांकि, ग्राफ़ सिर्फ यह दिखाता है कि खोज के बजाय प्रतिगमन के तर्क से अपेक्षा की जा सकती है। सर्वोत्तम-योग्य रिग्रेसन लाइन भविष्यवाणी त्रुटियों को कम करता है (| वास्तविक स्कोर – अनुमानित स्कोर |) यह गणितीय संभव है कि जब अनुमान लगाया गया कि स्कोर कम हैं, तो वास्तविक स्कोर जितने अनुमानित स्कोर उच्च हैं, वे जितने अधिक चर होंगे। यह मामलों की संभावना नहीं है, और यहां तक कि अगर यह देखा गया, तो इसका मनोवैज्ञानिक अर्थ अपारदर्शी होगा।

डिनिंग एंड हेल्जर का दूसरा दावा है कि वास्तविक प्रदर्शन भविष्यवाणी त्रुटियों का अनुमान लगाता है। यह या तो समाचार नहीं है यह जानना कि अनुमानित और वास्तविक स्कोर के बीच के संबंध सही नहीं हैं (देखें ज़ेल और क्रिजन), और यह जानकर कि अनुमान समग्र रूप से अधिक हैं, हम यह भी जानते हैं कि कम स्कोरर्स की भविष्यवाणियां त्रुटियां उच्च स्कोरर (क्रूजर & म्यूएलर, 2002) यद्यपि परिणामों के इस पैटर्न के प्रतिगमन के तर्क और आत्म-निष्पादन के लिए समग्र प्रवृत्ति से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है, हालांकि, यह एक कुख्यात के रूप में जाना जाता है जो संभवतः डनिंग-क्रुगर प्रभाव के रूप में जाना जाता है। एक सूई-जनरेशन घटना के रूप में एक व्युत्पन्न पैटर्न के इस उपचार में उल्लेखनीय नहीं होगा, यह इसके प्रभाव के लिए नहीं थे। डिनिंग एंड हेल्जर का सुझाव है कि लोगों को बेहतर भविष्यवाणियों की मदद से स्वयं-सटीकता में सुधार नहीं किया जा सकता, बल्कि उनके वास्तविक स्कोर को बढ़ाकर। इस दावे का पहला भाग गलत है। डुनिंग और हेल्जर स्वयं परमाणु के समग्र, समूह-स्तर पूर्वाग्रह पर जोर देते हैं। यह निम्नानुसार है कि अगर लोगों को एक निश्चित स्थिरांक के द्वारा अपने स्वयं के मूल्यांकन को कम करने की सलाह दी गई, तो उनकी पूर्ण त्रुटियां कम हो जाएंगी।

दावे का दूसरा हिस्सा भी समस्याग्रस्त है। यह सच है कि अगर आत्म-भविष्यवाणियां स्थिर रहती हैं, जबकि असली स्कोर बढ़े हैं, पूर्ण त्रुटियां कम होती हैं यह, हालांकि, टेक्सास शार्पशूटर अव्यवस्था का एक उदाहरण है । भविष्यवाणियों को ये बताएं कि वे क्या हैं, हम मानदंड लाएंगे – कि, जो भविष्यवाणी की जानी चाहिए – इस तथ्य के बाद, भविष्यवाणी के अनुसार। Dunning-Kruger प्रभाव से पता चलता है कि विशेष रूप से कम कलाकारों को बेहतर करने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। जब वे करते हैं, पूर्ण त्रुटियां कम हो जाती हैं, लेकिन ऐसा सटीकता के संबंध में होगा। चूंकि सच्चे स्कोर की श्रेणी कम हो जाती है, शेष यादृच्छिक त्रुटि सच स्कोरों में व्यवस्थित परिवर्तनशीलता से अपेक्षाकृत बड़ी होगी। जब एक प्रकार की सटीकता स्कोर दूसरे में कमी की कीमत पर सुधार होता है तो क्या प्राप्त होता है? एक स्थिति, जिसमें हर कोई अच्छी तरह से (अमीर, स्वस्थ और खुश है) सामाजिक रूप से वांछनीय है, लेकिन यह माप के मूल्य को कम करता है। मापन (और विज्ञान) में परिवर्तनशीलता की आवश्यकता है

यह विचार है कि स्व-सटीकता को कम करके (कम) प्रदर्शन करने वाले गुणों में सुधार किया जा सकता है एक कारण का दावे दर्शाता है डूनिंग एंड हेलरजर को लगता है कि कम प्रदर्शन के बारे में कुछ ऐसा है जो लोगों को उनके प्रदर्शन के बहुत अधिक उल्लास देखने से रोकता है। "गरीब कलाकार अपने प्रदर्शन की कमियों को पहचानने की स्थिति में नहीं हैं" (पृष्ठ 12 9) उन्हें बेहतर प्रदर्शन करने के लिए "उन्हें उन प्रकार के नतीजे से बचने में मदद मिलती है जो वे अनुमान लगाने में असमर्थ हैं" (पृष्ठ 12 9)। इस कारणात्मक मॉडल से, ऐसा लगता है कि जब लोग बेहतर प्रदर्शन करते हैं, तो वे अधिक सटीक भविष्यवाणियां देंगे। अलग-अलग तरीके से बताया गया है, यदि कम प्रदर्शन का भविष्यवाणी त्रुटियों का कारण बनता है, तो उच्च प्रदर्शन के लिए एक स्विच त्रुटियों को समाप्त करेगा। यह एक तार्किक रूप से वैध मोड टोलेंस अनुमान होगा, यह इस तथ्य के लिए नहीं थे कि कम प्रदर्शन स्वयं ही त्रुटि की परिभाषा (त्रुटि = अनुमानित – वास्तविक प्रदर्शन) का हिस्सा है। प्रदर्शन बढ़े जाने के बाद त्रुटियां कम होनी चाहिए, भले ही कोई कारण प्रभाव न हो जो भी हो

स्वयं की वृद्धि जैसे न्यायिक त्रुटियों को अक्सर माना जाता है जैसे कि वे दृश्य भ्रम के बराबर संज्ञानात्मक भ्रम थे अधिकांश नहीं हैं, हालांकि (क्रूजर एंड फंडर, 2004), और डिनिंग एंड हेलरर को सहमत होना होगा। यदि वे सहमत नहीं थे, तो उन्हें वास्तविकता को बदलकर दृश्य भ्रम को सही करना होगा। इनबाउंड तीरों के साथ लाइन से बाहर जाने वाले तीरों के साथ लाइन बनाकर उन्हें म्यूलर-लियर भ्रम को दूर करना होगा; वे एक बौना और एम्स के कमरे में एक विशाल डाल दिया होगा; जब भी धारणाएं अलग-अलग स्थानिक व्याख्या में बदल जाती हैं तो उन्हें नेकर घन को फ्लिप करना होगा इन भ्रम की जड़ें झूठ हैं कि दृश्य प्रणाली एक अस्पष्ट वास्तविकता की व्याख्या कैसे करती है। शोधकर्ताओं ने धारणा के बारे में कम सीखा होगा, क्योंकि उन्हें चकरा देने के तरीके कभी नहीं मिलते थे।

क्रोनबैक, एलजे, और ग्लॉसेर, जीसी (1 9 53) प्रोफाइल के बीच समानता का आकलन मनोवैज्ञानिक बुलेटिन, 50 , 456-473

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