The ultimate sampling dilemma in experience-based decision making


Fiedler, Klaus


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/2517
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-25172
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2007
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Rationalitätskonzepte, Entscheidungsverhalten und ökonomische Modellierung
Band/Volume: 07-51
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Rechtswissenschaft und Volkswirtschaftslehre > Sonstige - Fakultät für Rechtswissenschaft und Volkswirtschaftslehre
MADOC-Schriftenreihe: Sonderforschungsbereich 504 > Rationalitätskonzepte, Entscheidungsverhalten und ökonomische Modellierung (Laufzeit 1997 - 2008)
Fachgebiet: 150 Psychologie
Normierte Schlagwörter (SWD): Entscheidung bei Unsicherheit , Lernen , Informationsverhalten , Auswahlverfahren , Statistik , Bias
Abstract: Computer simulations and two experiments are reported to delineate the ultimate sampling dilemma, which constitutes a serious obstacle to inductive inferences in a probabilistic world. Participants were asked to take the role of a manager who is to make purchasing decisions based on positive versus negative feedback about three providers in two different product domains. When information sampling (from a computerized data base) was over, they had to make inferences about actual differences in the data base from which the sample was drawn (e.g., about the actual superiority of different providers, or about the most likely origins of negatively valenced products). The ultimate sampling dilemma consists in a forced choice between two search strategies that both have their advantages and their drawbacks: natural sampling and deliberate sampling of information relevant to the inference task. Both strategies leave the sample unbiased for specific inferences but create errors or biases for other inferences.
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