Raciocínio dedutivo e

tomada de decisão

Grupo: Tamara, Rita, Suzan e Dânya

Universidade Federal do Rio Grande

Curso de Psicologia

Usamos o raciocínio dedutivo e a tomada de decisões todos os dias.

O pensamento é definido como aquilo que ultrapassa as informações dadas.

Raciocínio dedutivo

No raciocínio dedutivo temos algumas temos algumas premissas específicas que nos permitem tirar alguma conclusão lógica.

Essas premissas são verdadeiras ou falsas, e a lógica formal especifica as regras a serem usadas para extrairmos conclusões.

Tomada de decisão

Na tomada de decisão estão em jogo o julgamento e a escolha entre diversas alternativas.

È muito mais ambígua e pode estar faltando grande parte das informações.

As consequências de uma decisão não parecem imediatamente.

Tarefas de raciocínio dedutivo:

Raciocínio condicional e silogismo

Problemas de raciocínio condicional

Informam sobre as relações entre condições (se... então...).

Exemplo: - Se a lua está brilhando, consigo enxergar sem

lanterna.- Não consigo enxergar sem lanterna.- Logo, a lua não está brilhando.

Silogismo

Consistem em duas afirmações que devemos aceitas como verdadeiras, mais uma conclusão.

Exemplo: Alguns banqueiros tem diploma superior. Algumas pessoas com diploma superior são

amáveis. Logo, alguns banqueiros são amáveis.

A conclusão é válida, inválida ou indeterminada?

Cálculo proposicional

Sistema de categorizações dos tipos de raciocínio empregados na análise de proposições ou afirmações.

Situações de raciocínio condicional:- A afirmação do antecedente- A afirmação do consequente- A negação do antecedente- A negação do consequente

Cálculo proposicional: os quatro tipos de raciocínio, com exemplo para a afirmação: “se isto é uma maçã, então é uma fruta”.

Parte da afirmação

Ação adotada

Antecedente Consequente

Afirme Isto é uma maçã; logo, é uma fruta. (válido)

Isto é uma fruta, logo, é uma maçã. (inválido)

Negue Isto não é uma maçã, logo, não é uma fruta. (inválido)

Isto não é uma fruta; logo, não é uma maçã. (válido)

Dificuldades com informações negativas

As pessoas lidam melhor com informações positivas do que com negativas.

Exemplo:- Se hoje não é sexta-feira, então hoje o pessoal do

escritório não pode usar traje esporte.- O pessoal do escritório não pode usar traje esporte hoje.- Logo, hoje não é sexta-feira

Tendemos a cometer um erro ao traduzirmos, seja a afirmação inicial, seja a conclusão, em formas positivas mais acessíveis.

Dificuldades com problemas de raciocínio abstrato As pessoas apresentam mais exatidão ao

resolverem problemas de raciocínio que empregam conceitos concretos sobre categorias quotidianas, e não problemas teóricos abstratos.

O desempenho é melhor se as proposições tiverem imagética elevada. Além disso, a exatidão aumenta quando as pessoas usam diagramas para tornar o problema mais concreto.

Contudo, o raciocínio pode ser mais difícil em problemas concretos se nossos conhecimentos do quotidiano interferirem nos princípios lógicos.

O efeito do viés da crença

Ocorre no raciocínio quando as pessoas fazem julgamentos com base naquilo em que já acreditavam, e não nas regras da lógica (top-down).

Nossos conhecimentos básicos nos ajudam a funcionar bem na vida cotidiana. No entanto, no interior do laboratório de Psicologia essas informações básicas são contraproducentes.

Exemplo:- Se corto o dedo, então ele sangra.- Meu dedo está sangrando.- Logo, cortei o dedo.

As pessoas costumam aceitar a lógica como correta quando há poucas explicações alternativas disponíveis e quando a conclusão corresponde ao “senso comum”.

Em contrapartida, as pessoas encontram o defeito da lógica quando há muitas explicações alternativas disponíveis.

Exemplo:- Se eu comer doces com frequência, vou ter cáries.- Tenho cáries.- Logo, como doces com frequência.

Conversão ilícita

Significa que uma parte do problema foi inadequadamente transformada em outra forma não equivalente.

Exemplo:- Se p, então q.- p não é verdadeiro.- Logo, q não é verdadeiro.

- Se q, então p.

Nas situações de raciocínio do dia-a-dia, costumamos usar conversão ilícita e, ainda assim, chegamos a conclusões corretas.

Suponha que cada quadrado represente um cartão. Imagine que você está participando de um estudo em que o pesquisador lhe diz que cada cartão tem uma letra de um lado e um número de outro.

Também é fornecida a seguinte regra: “Se o cartão tiver uma vogal de um lado, então terá um número par do outro”.

Qual cartão ou quais cartões, você precisa virar a fim de descobrir se essa regra é válida ou inválida?

E J 6 7

Viés da confirmação: As pessoas preferem tentar confirmar uma hipótese a tentar refutá-la.

As maior parte das pesquisas tem-se concentrado em versões em que os números e as letras nos cartões são substituídos por informações concretas.

O desempenho é muito melhor quando a tarefa é concreta.

Se a pessoa estiver bebendo cerveja deve ter mais de 19 anos.

Bebendo cerveja

Bebendo coca-cola

16 anos de idade

22 anosde idade

Tomada de decisão

Tomada de decisão

Não existe uma lista de regras para a tomada de decisões que possa ajudar a avaliar os méritos relativos de cada opção.

Na tomada de decisões utilizamos a heurística – estratégias que normalmente produzem uma solução correta, porém essas mesmas estratégias podem as vezes nos induzir a erro.

Examinaremos três heurísticas clássicas na tomada de decisão: representatividade, disponibilidade e ancoragem e ajuste.

Heurística da representatividade

Podemos citar o exemplo de uma coincidência notável: alguma coisa dar errado justamente na sexta-feira 13. Essas coincidências não parecem aleatórias o suficiente para serem atribuídas ao acaso.

Ao jogarmos uma moeda seis vezes, qual resultado parece mais provável?

CO – CA – CA – CO – CA - CO

CA - CA - CA - CO - CO - CO

A primeira ordem parece mais aleatória que a segunda. Ela pode ser considerada representativa por ter número igual de caras e coroas e porque a ordem parece aleatória e não uma seqüência.

Acreditamos que os resultados da aparência aleatória sejam mais prováveis que os ordenados.

Porém, em um processo aleatório ocasionalmente os resultados parecem ordenados demais.

As pessoas baseiam suas decisões na representatividade, e não na probabilidade que pode ocorrer.

Na maioria das vezes a heurística da representatividade é uma estratégia sensata.

Como Kunda (1999) destaca: “Qualquer coisa que pareça com um pato, caminhe como um pato e grasne como um pato tem grande probabilidade de ser um pato”.

Tamanho da amostra e representatividade

O problema em usar a heurística da representatividade é que ela é tão persuasiva que muitas vezes não tomamos conhecimento das informações que deveriam ser consideradas.

Em uma cidade existem duas revendas de automóveis. Todos os dias cerca de 45 carros 0 Km são vendidos na revenda maior; na revenda menor, vendem cerca de 15 carros 0 Km. Dado que, aproximadamente 50% dos carros vendidos são 0 Km, porém essa percentagem varia de um dia para outro. Em alguns dias, pode estar acima de 50% e, em outros, pode estar abaixo. Durante o período de um ano, tanto a revenda maior quanto a menor bateram o recorde de número de dias em que venderam mais de 60% de carros 0 Km. Qual revenda você acha que bateu o recorde nesses dias?

A revenda maior A revenda menor Mais ou menos o mesmo (com diferença inferior a

5%)

A tendência é que a maioria das pessoas acredite que a resposta seria “Mais ou menos igual”. Assim ignoraram o tamanho da amostra.

O tamanho da amostra é uma característica importante antes de tomarmos uma decisão.

Comparada com uma amostra menor, a amostra maior tem mais probabilidade de refletir as verdadeiras proporções de uma população.

Então, se 50% dos carros vendidos são 0 Km, é bem provável que uma amostra grande fique bem perto de 50% dos carros vendidos serem 0 Km. É pouco provável que 40 dos 45 carros da revenda sejam 0 Km.

Porém, é bastante provável que 90% dos carros da revenda menor sejam 0 Km: 13 carros 0 Km num total de 15.

Nem sempre as pessoas sabem que os desvios na proporção de uma população são muito mais prováveis nas amostras pequenas.

Levando em conta as amostras pequenas tomamos decisões incorretas.

Também somos prejudicados em situações sociais, quando tiramos conclusões duvidosas sobre um grupo de pessoas com base em um número pequeno de seus membros.

As pessoas com expertise em uma dada área são menos propensos a cometer esse tipo de erro.

Taxa de representatividade

As pessoas também não tomam conhecimento da taxa de base, ou seja, quantas vezes o item aparece na população.

Kahneman e Tversky (1973) afirmam que as pessoas se baseiam na representatividade quando são solicitadas a julgar os membros de uma categoria.

Estudo do esboço de personalidade:

Jorge é muito tímido e retraído, sempre prestativo, mas com pouco interesse nas pessoas e no mundo real. Pessoa pacata e organizada necessita ter tudo organizado e estruturado e é apaixonado por detalhes.

Lista de possibilidades: fazendeiro, vendedor, piloto de aviões, bibliotecário e médico.

A maioria das pessoas usou a heurística da representatividade ao supor que Jorge era bibliotecário.

Porém, as pessoas não atentaram para o fato de que os vendedores são mais comuns do que os bibliotecários.

Ao obedecermos ao Teorema de Bayes, fazemos julgamento relevando a taxa de base e a Razão de Verossimilhança.

Através da Razão de Verossimilhança avaliamos se a descrição tem maior probabilidade de ser aplicada à população A ou à população B.

A falácia da conjunção e a representatividade Linda tem 31anos, é solteira, franca e muito

inteligente. Formou-se em filosofia. Quando universitária, era profundamente preocupara com questões de discriminação e justiça social e também participava de protestos antinucleares.

Linda é professora primária Linda trabalha em uma livraria e faz ioga. Linda é feminista ativa. Linda é assistente social psiquiátrica. Linda é membro da Liga das Mulheres Eleitoras. Linda é caixa de banco. Linda é vendedora de seguros. Linda é caixa de banco e feminista ativa.

A regra de conjunção afirma que a conjunção de dois fatos não pode ser maior do que a probabilidade de cada fato que a constitui.

Ao caracterizar Linda como “feminista” à designação “caixa de banco” fez a descrição parecer mais representativa e plausível, mesmo que seja estatisticamente menos provável.

Heurística da disponibilidade Todas as vezes em que calculamos freqüência ou

probabilidade segundo a facilidade de pensar em exemplos de alguma coisa estamos usando a heurística da disponibilidade.

Por exemplo, se alguém lhe perguntou se sua sala de aula tem mais colegas de Rio Grande ou de fora. Provavelmente você não decorou as estatísticas geográficas, de modo que tentaria responder à pergunta em termos de disponibilidade relativa de exemplos de colegas de Rio Grande e de fora.

Talvez sua memória tenha guardado os nomes de vários colegas de outras cidades e assim você poderia encontrar seus nomes com facilidade.

Talvez sua memória tenha armazenado somente o nome de um colega de fora, de modo que é difícil pensar em exemplos dessa categoria.

Como os exemplos de colegas de Rio Grande são relativamente fáceis de encontrar, você conclui que na sua sala a maioria é de Rio Grande.

Ao usarmos a heurística da disponibilidade, recebemos uma categoria geral e devemos lembrar os exemplos específicos. Então tomamos decisões com base na facilidade com que os exemplos surgem à mente.

Para lembrar as duas heurísticas:

Se o problema exigir que você avalie semelhanças, você estará lidando com a heurística da representatividade.

Se o problema exigir que você lembre exemplos, você estará lidando com a heurística da disponibilidade.

Recenticidade e Disponibilidade 

Conforme aprendemos, lembramos dos itens recentes com mais exatidão.  

Sendo assim os avaliamos como mais prováveis do que realmente são.

As pesquisas confirmam a importância da heurística de disponibilidade nas tomadas de decisões pelos médicos: eles tendem a oferecer determinado diagnóstico se houverem lidado com um caso semelhante pouco tempo antes (Weber et al., 1993). 

Os psicoterapeutas talvez possam ser capazes de estimular os pacientes deprimidos a vislumbrarem um futuro mais esperançoso lembrando eventos agradáveis anteriores e concentrando-se neles.

Familiaridade e Disponibilidade 

Exemplo: Quem conhece muita gente divorciada costuma fornecer estimativas mais elevadas de índices nacionais de divórcio do que quem raramente encontra divorciados (Kozielecki, 1981). 

A familiaridade também contamina os julgamentos médicos. Eles costumam ter idéias distorcidas sobre os perigos de várias doenças discutidas com frequência nos periódicos médicos. 

Os jornalistas e os repórteres de notícias nos superexpõem a alguns fatos e nos subexpõem a outros (Breyer,1993; Dougherty et al., 1999; Slovic, 1992). 

Ex: Há cem vezes mais mortes por doenças do que por assassinato e, no entando, os jornais trazem o triplo de artigos sobre assassinato. 

A mídia também pode influir nas idéias do público no que tange à prevalência de pontos de vista diferentes (Ivins, 1999).

Correlação Ilusória e Disponibilidade 

Correlação é uma relação estatística entre duas variáveis, mesmo que não haja evidência real dessa relação. 

Ocorre uma correlação ilusória quando as pessoas acreditam que duas variáveis sejam estatisticamente relacionadas, mesmo não havendo evidência real dessa relação. 

Ex: Homossexuais masculinos e femininos têm problemas psicológicos.

Os teóricos tem proposto muitas explicações alternativas para as correlações ilusórias, inclusive a tenção irregularmente distribuída e as características de traços de memória (Kunda, 1999; Smith, 1991). 

Ex: Precisamos prestar atenção a quatro combinações possíveis: 

1) homossexuais que apresentam problemas psicológicos. 2) homossexuais que não apresentam problemas

psicológicos. 3) heterossexuais que apresentam problemas

psicológicos. 4) heterossexuais que não apresentam problemas

psicológicos.

6/60 (ou seja, 10 %)    8/80 (de novo, 10%)

Heurística da simulação e disponibilidade 

Refere-se a facilidade com que podemos imaginar exemplos ou situações (Poulton, 1994). 

Exemplos:  

Suponha que você queira julgar a probabilidade de tornar-se psicólogo clínico. 

Suponha que você queria julgar a probabilidade de tornar-se presidente do país.

A Heurística da Ancoragem e Ajuste 

De acordo com essa heurística iniciamos um evento com uma primeira aproximação – uma âncora – e depois fazemos ajustes com base em informações extras (Pulton, 1994; Slovic et al., 1974 ; Tversky & Kahneman, 1982). 

As pessoas costumam confiar excessivamente na âncora e seus ajustes são pequenos demais.

Aplicações da Heurística da Ancoragem 

Essa heurística não se limita a situações em que fazemos estimativas de números. Na realidade ela atua quando emitimos julgamentos sobre outras pessoas (kunda, 1999). 

Pesquisadores e teóricos fora da área da psicologia também têm sugerido numerosas aplicações para a heurística da ancoragem e ajuste. 

O efeito de Enquadramento 

Demonstra que o resultado de uma decisão pode sofrer influência de dois fatores:

- O contexto básico da escolha - A maneira de formular ou colocar a questão

Demonstração 

Problema I 

Imagine que você resolveu assistir a uma peça e pagou vinte reais pelo ingresso. Ao entrar no teatro descobre que o perdeu. Você pagaria outros vinte reais para ver a peça? 

46% dos entrevistados disseram que pagariam outra entrada.

54% não pagariam. 

Demonstração

Problema II 

Imagine que você resolveu assistir a uma peça cujo preço do ingresso é vinte reais. Ao entrar no teatro, descobre que perdeu uma nota de vinte reais. Ainda pagaria vinte reais por uma entrada para a peça? 

88% dos entrevistados disseram que comprariam a entrada para assistir a peça.

12% não comprariam.  

Tversky e Kahneman (1984) concluíram que vemos a ida ao teatro como uma transação em que o custo da entrada é trocado pela experiência de ver uma peça, entretanto se a pessoa comprar outra entrada, o custo de assistir a essa peça aumenta para um nível que muitos acham inaceitável. Já no problema dois, nós não computamos a perda da nota de vinte reais da mesma maneira; a perda é vista, em geral, sem a mesma importância. 

As informações básicas configuram contextos diferentes para os dois problemas e o contexto influi fortemente sobre a decisão.

Se os tomadores de decisões fossem perfeitamente “racionais”, responderiam de maneira idêntica aos dois problemas.  

Demonstração

Problema I 

Imagine que os EUA estejam preparando-se para a eclosão de uma doença asiática rara, que deverá matar seiscentas pessoas. Para combater essa doença, foram propostos dois programas alternativos. Suponha que as estimativas científicas exatas das conseqüências dos programas sejam as seguintes: 

Se for adotado o Programa A, serão salvas duzentas pessoas.

Se for adotado o Programa B, há um terço de probabilidade de que sejam salvas seiscentas pessoas e dois terços de que nenhuma seja salva.

Tversky e Kahneman (1981) Descobriram que 72% dos participantes escolheram o Programa A; somente 28% escolheram o Programa B. 

Os participantes desse estudo eram “avessos ao risco”, ou seja, preferiram a certeza de salvar duzentas vidas e não a perspectiva insegura de uma probabilidade em três de salvar seiscentas vidas. 

Problema II 

Imagine agora a mesma situação, com estas alternativas. 

Se for adotado o Programa C, morrerão quatrocentas pessoas.

Se for adotado o Programa D, há um terço de probabilidade de que ninguém morra e dois terços de que morram seiscentas pessoas.

22% preferiram o Programa C 78% preferiram o Programa D 

Neste caso, os participantes “assumiram riscos”; preferem a chance de duas em três de que seiscentas pessoas iriam morrer, e não a morte inevitável de quatrocentas. 

O modo como a questão é colocada - vidas salvas ou vidas perdidas, exerce efeito importante nas decisões das pessoas.

Essa contextualização faz as pessoas passarem do enfoque sobre a possibilidade de ganhos para o enfoque de possíveis perdas. 

Princípio importante: as pessoas tendem a evitar riscos quando lidam com possíveis ganhos; tendem a buscar riscos quando lidam com possíveis perdas. 

Superconfiança nas Decisões 

Superconfiança significa que os julgamentos de confiança das pessoas são mais elevados do que deveriam ser, tendo em vista seu verdadeiro desempenho na tarefa. 

As pessoas são mais constantes na confiança em suas decisões do que nas previsões baseadas em medidas estatisticamente objetivas 

Observa-se que as pessoas costumam ter excesso de confiança no testemunho ocular.

Alguns estudos sobre o tópico demonstram que o excesso de confiança é maior entre jogadores amadores de pôquer do que entre os veteranos (Keren 1987). 

Outras pesquisas demonstram que os homens têm mais tendência ao excesso de confiança sobre a exatidão de suas decisões do que as mulheres (Eccles et al 1998; Pulford & Colman 1997). 

O excesso de confiança dos estudantes em completar projetos no prazo. 

Segundo Buehler (1994) os estudantes costumam ser otimistas demais sobre a rapidez com que podem completar um projeto.

O fenômeno chamado falácia de planejamento, refere-se à observação de que as pessoas, em geral, subestimam o tempo (dinheiro) necessário para completar um projeto; calculam também que a tarefa será relativamente fácil de completar ( Taylor et al 1998) 

Razões da superconfiança 

1) As pessoas muitas vezes não sabem que seu conhecimento se baseia em pressuposições muito tênues e incertas ou11 inadequadas ( Griffin & Tversky 1992)

2) Os exemplo que confirmam nossas hipóteses estão disponíveis em abundância, ao passo que resistimos buscar contra-exemplos. Quando as pessoas são estimuladas a procurar outras hipóteses, seu excesso de confiança se reduz consideravelmente (Sanbonmatsu et al 1998; Sloman 1999).

3) As pessoas têm dificuldade em lembrar outras hipóteses possíveis, e a tomada de decisão depende da memória.

Baron (1998) emprega a expressão viés personalista para descrever essa superconfiança em que a pessoa considera seu ponto de vista correto. Sentem –se tão confiantes de que sua posição é apropriada que não conseguem levar em conta a possibilidade de que a posição do adversário possa ser , pelo menos parcialmente, correta. 

Viés Retrospectivo

É a nossa tendência equivocada a afirmar que poderíamos ter previsto com exatidão um resultado (Cannon & Quinsey 1995). 

O viés retrospectivo atua não apenas sobre as informações factuais, mas também sobre os nossos julgamentos em relação às pessoas ( Carli 1999).

Obrigada!!!