pythainlp/thai_wikipedia_clean_20230101 huggingface dataset:
ส่วนคำว่า "semi-empirical" (กึ่งประจักษ์) หมายถึงระเบียบวิธีในการคิดค้นทฤษฎีที่ใช้สัจพจน์พื้นฐาน หรือกฎวิทยาศาสตร์และผลทางการทดลอง
วิธีการเช่นนี้ไม่เหมือนกับวิธีที่เรียกว่า "ab initio" ซึ่งหมายถึงวิธีที่ใช้การให้เหตุผลแบบนิรนัย (Deductive reasoning) อาศัยปฐมธาตุ (first principle) ซึ่งทางวิทยาศาสตร์หมายถึงงานทฤษฎีทางวิทยาศาสตร์ที่มีฐานจากกฎวิทยาศาสตร์ที่มีหลักดีแล้ว ที่ไม่ต้องใช้ข้อสมมุติอย่างเช่นรูปแบบเชิงประจักษ์ (empirical model)
ในเรื่องการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ หลักฐานเชิงประสบการณ์เป็นเรื่องจำเป็นก่อนที่สมมุติฐานใดสมมุติฐานหนึ่งจะได้การยอมรับจากชุมชนนักวิทยาศาสตร์
ดังนั้น งานทางวิทยาศาสตร์จะต้องผ่านการตรวจสอบผ่านวงจรที่เป็นระเบียบวิธีทางวิทยาศาสตร์รวมทั้งการสร้างสมมุติฐาน การออกแบบการทดลอง การปริทัศน์จากผู้ชำนาญในสาขา (peer review) การปริทัศน์จากผู้มีความเห็นไม่ตรงกัน (adversarial review) การทำซ้ำผลการทดลอง (reproduction) การแสดงผลในงานประชุม และการตีพิมพ์ผลงานในวารสารวิทยาศาสตร์
เพื่อที่จะผ่านกระบวนการเช่นนี้ ผู้ทำงานจะต้องสื่อสารแสดงสมมุติฐานที่ชัดเจน (บ่อยครั้งแสดงเป็นสูตรคณิต) แสดงขอบเขตจำกัดของการทดลองและกลุ่มควบคุม (บางครั้งจำเป็นต้องแสดงว่าใช้เครื่องมืออะไรบ้าง) และใช้วิธีการวัดการตรวจสอบที่เป็นมาตรฐาน
ประพจน์ (statement) หรือข้ออ้าง (argument) ที่พิสูจน์อาศัยหลักฐานเชิงประสบการณ์เรียกได้อีกอย่างหนึ่งว่า a posteriori (แปลว่า มาจากทีหลัง) โดยเปรียบเทียบกับคำว่า "a priori" (แปลว่า มาจากก่อนหน้า)
ความรู้หรือการให้เหตุผลแบบ "a priori" ไม่ต้องอาศัยประสบการณ์ (ยกตัวอย่างเช่น "คนโสดทุกคนไม่มีคู่แต่งงาน") เทียบกับความรู้หรือการให้เหตุผลแบบ "a posteriori" ที่ต้องอาศัยประสบการณ์หรือหลักฐานเชิงประจักษ์ (เช่น "คนโสดบางคนมีความสุขมาก")
การแยกแยะระหว่างความรู้ที่เป็น "a priori" และ "a posteriori" ก็เป็นเช่นการแยกแยะระหว่างความรู้ที่ไม่อาศัยประสบการณ์ (ไม่อาศัยหลักฐาน) กับความรู้ที่อาศัยประสบการณ์ ซึ่งเป็นแนวคิดที่มาจากหนังสือ "Critique of Pure Reason (บทวิพากษ์ของการใช้เหตุผล)" ของนักปรัชญาทรงอิทธิพลอิมมานูเอล คานต์
มุมมองของปฏิฐานนิยม (positivism) ก็คือการสังเกตการณ์ ประสบการณ์ และการทดลอง เป็นตัวตัดสินที่เป็นกลางระหว่างทฤษฎีต่าง ๆ ที่แข่งขันกัน
แต่ว่า ตั้งแต่คริสต์ทศวรรษ 1960, ก็เกิดบทวิจารณ์ที่ยังไม่สามารถลบล้างที่เสนอว่า กระบวนการเหล่านี้ได้รับอิทธิพลจากความเชื่อและประสบการณ์ที่มีมาก่อน ๆ
ดังนั้น จึงไม่สามารถหวังได้ว่า นักวิทยาศาสตร์สองท่านที่มีการสังเกตการณ์ มีประสบการณ์ และทำการทดลองร่วมกัน จะสามารถทำการสังเกตการณ์ที่เป็นกลางต่อทฤษฎีต่าง ๆ โดยเหมือน ๆ กัน
นั่นก็คือ บทบาทของการสังเกตการณ์โดยเป็นตัวตัดสินที่เป็นกลางต่อทฤษฎีต่าง ๆ อาจจะเป็นไปได้ในเหตุการณ์ที่แตกต่างกัน
Empirical evidence
Empirical data
Sense experience
Empirical knowledge
A posteriori
หลักฐานโดยประสบการณ์
หลักฐานเชิงประจักษ์
ข้อมูลประจักษ์
ประสบการณ์ทางประสาทสัมผัส
ความรู้เชิงประจักษ์
ความรู้เชิงประสบการณ์
หลักฐานการทดลอง
หลักฐานเชิงการทดลอง
Semi-empirical
งานศึกษาแบบสังเกต
ในสาขาวิทยาการระบาดและสถิติศาสตร์ งานศึกษาแบบสังเกต
เป็นการศึกษาที่อนุมานผลของวิธีการรักษาที่เป็นประเด็นการศึกษาต่อคนไข้ ใช้เมื่อการจัดคนไข้เข้ากับกลุ่มทดลองหรือกลุ่มควบคุมไม่สามารถที่จะควบคุมได้
ซึ่งแตกต่างจากการทดลองเช่นการทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม ที่สามารถจัดผู้ร่วมการทดลองแต่ละคนให้อยู่ในกลุ่มทดลองหรือกลุ่มควบคุมโดยสุ่มได้
การจัดผู้ร่วมการทดลองให้อยู่ในกลุ่มต่าง ๆ อาจจะเป็นเรื่องที่ไม่สามารถทำได้เพราะเหตุหลายอย่างรวมทั้ง
ประโยชน์และความเชื่อถือได้.
แม้ว่างานศึกษาแบบสังเกตไม่สามารถใช้เป็นแหล่งความรู้ที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับ "ความปลอดภัย ประสิทธิผล และประสิทธิภาพ" ของการรักษาวิธีหนึ่ง
แต่ก็ยังสามารถใช้เป็นแหล่งข้อมูลบางอย่างได้ เช่น
ความเอนเอียงและวิธีแก้.
ในทุก ๆ กรณี ถ้าการทดลองแบบสุ่มไม่สามารถทำได้ การตรวจสอบที่ทำแทนจะมีปัญหาว่า บุคคลในกลุ่มทดลองจะไม่ได้รับเลือกโดยสุ่ม และดังนั้นอาจจะเป็นแหล่งกำเนิดความเอนเอียง
ความท้าทายสำคัญในการทำงานศึกษาแบบสังเกตก็คือการทำการอนุมานที่ปราศจากอิทธิพลจากความเอนเอียงที่เห็นได้ชัดในระดับที่ยอมรับได้ และการประเมินอิทธิพลของความเอนเอียงที่ซ่อนเร้น
ผู้สังเกตการณ์งานทดลองที่ควบคุมไม่ได้จะพยายามบันทึกทั้งข้อมูลและองค์ต่าง ๆ ที่อาจจะมีผลต่อข้อมูล เพื่อที่จะกำหนดว่าองค์เหล่านั้นมีผลอย่างไร
แต่ว่า บางครั้งองค์ที่บันทึกอาจจะไม่ได้มีผลโดยตรงต่อความต่างที่ได้ในข้อมูล
แต่อาจจะมีองค์อื่น ๆ ที่ไม่ได้บันทึกแต่เป็นเหตุของผลต่าง
นอกจากนั้นแล้ว องค์ต่าง ๆ จะบันทึกไว้ก็ดีไม่ได้บันทึกไว้ก็ดี ก็อาจจะมีสหสัมพันธ์ต่อกันและกัน ซึ่งอาจนำไปสู่การสรุปผิด ๆ
ยิ่งไปกว่านั้น ยิ่งมีจำนวนองค์ที่บันทึกมากขึ้นเท่าไร ความน่าจะเป็นว่าจะมีสหสัมพันธ์ระหว่างองค์ที่บันทึกกับข้อมูล ที่จริง ๆ เป็นเรื่องบังเอิญ ก็จะสูงขึ้นเท่านั้น
วิธีการทางสถิติที่ใช้หลายตัวแปร (Multivariate statistics) ซึ่งเป็นการควบคุมข้อมูลโดยสถิติ อาจจะใช้แทนที่การควบคุมที่พึงจะมีในการทดลองได้ เป็นวิธีที่กำจัดอิทธิพลขององค์ต่าง ๆ ที่จะมีผลต่อข้อมูลได้
เช่น ในสาขาเกี่ยวกับการแพทย์การพยาบาล และในสังคมศาสตร์ นักวิจัยอาจใช้เทคนิคการจับคู่ (Matching) ข้อมูลของกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมที่ไม่ได้มีการเลือกโดยสุ่มได้
วิธีการสามัญที่ใช้กันก็คือ propensity score matching ที่สามารถลดตัวแปรสับสนได้ (confounding)
รายงานปี ค.ศ. 2014 จากองค์กรความร่วมมือคอเครน สรุปว่า ผลงานศึกษาแบบสังเกตมีผลคล้ายคลึงกับที่ทำโดยการทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม (RCT)
คือ ไม่มีหลักฐานที่แสดงว่า มีการรายงานค่าประเมินผล (ที่ได้จากวิธีการรักษา) ที่มีความแตกต่างกันระหว่างงานศึกษาแบบสังเกตและ RCT
ไม่ว่าจะมีการออกแบบงานศึกษาแบบสังเกต หรือจะมีความหลากหลายของเหตุเกิดโรค (heterogeneity) อย่างไร หรือจะรวมงานที่ศึกษาผลของยาหรือไม่
ดังนั้น ผู้ทำรายงานจึงแนะนำว่า เมื่อตรวจสอบเหตุที่ผลของงานศึกษาแบบสังเกตและ RCT ไม่ตรงกัน ควรจะพิจารณาองค์ประกอบอื่น ๆ ที่อาจจะเป็นเหตุของความแตกต่าง ที่ไม่ใช่แบบของการศึกษา
ในปี ค.ศ. 2007 กลุ่มนักวิจัยการแพทย์ที่มีชื่อเสียงได้ออกคำแถลงการ "Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology (การเพิ่มประสิทธิภาพของรายงานการศึกษาแบบสังเกตในวิทยาการระบาด)" (STROBE)
ซึ่งแนะนำให้ผู้ทำงานศึกษาแบบสังเกตใช้หลัก 22 อย่างที่จะทำให้ข้อสรุปของงานสามารถเข้าใจและใช้โดยนัยทั่วไปได้ง่ายขึ้น
Observational study
การศึกษาแบบสังเกต
การศึกษาแบบสังเกตการณ์
งานศึกษาแบบสังเกตการณ์
การศึกษาเชิงสังเกต
งานศึกษาเชิงสังเกต
การศึกษาเชิงสังเกตการณ์
งานศึกษาเชิงสังเกตการณ์
การทดลองแบบบอด
วอลเลย์บอลชายชิงแชมป์โลก 2014 รอบคัดเลือก โซนยุโรป
วอลเลย์บอลชายชิงแชมป์โลก 2014 รอบคัดเลือก CEV หาสมาชิกทั้ง 8 ประเทศ เพื่อเข้าร่วมการแข่งขัน ที่โปแลนด์ ทั้งสองทีมที่ดีที่สุดการจัดอันดับจากปี 2013 วอลเลย์บอลชายชิงแชมป์ยุโรปบวกหกทีมจากการแข่งขันรอบคัดเลือกวอลเลย์บอลชิงแชมป์โลก
40 ทีมชาติ ซีอีวี เข้าคัดเลือก ทีมงานมีการกระจายไปตามตำแหน่งของพวกเขาใน ซีอีวี ชายทีมชาติ การจัดอันดับของสมาพันธ์ ณ 1 มกราคม 2013 (การจัดอันดับที่แสดงในวงเล็บ) องค์ประกอบของกลุ่มถูกกำหนดโดยคำนึงถึง - เท่าที่เป็นไป - ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ของประเทศต่าง ๆ ทีมอันดับ 1-12 ไม่ได้แข่งขันในรอบแรกและครั้งที่สองและจะมีคัดเลือกสำหรับรอบที่สาม (รัสเซียและอิตาลีได้ผ่านการแข่งขันวอลเลย์บอลชิงแชมป์ยุโรป)
20 ทีมที่เหลือมีการกระจายไปตามตำแหน่งของพวกเขา การจัดอันดับของสมาพันธ์ ณ 1 มกราคม 2013 (การจัดอันดับที่แสดงในวงเล็บ)
เหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐาน
เหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐาน  หรือ การละเลยอัตราพื้นฐาน (base rate neglect) หรือ ความเอนเอียงโดยอัตราพื้นฐาน (base rate bias) เป็นเหตุผลวิบัติรูปนัย (formal fallacy) ชนิดหนึ่ง
ที่เมื่อมีการแสดงทั้งข้อมูลเกี่ยวกับอัตราพื้นฐานที่อยู่ในประเด็นแต่ว่าเป็นข้อมูลแบบทั่ว ๆ ไป และทั้งข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงแต่กับบางกรณีเท่านั้น เรามักจะไม่สนใจข้อมูลทั่วไปแต่จะสนใจแต่ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น ซึ่งนำไปสู่การประเมินผลที่มีความเอนเอียง
ปฏิทรรศน์ผลบวกลวง.
ตัวอย่างหนึ่งของการใช้เหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐานคือปฏิทรรศน์ผลบวกลวง  คือการที่ผลการตรวจโรคให้ผลบวกลวงมากกว่าผลบวกแท้ เกิดจากการพิจารณาประชากรที่มีความชุกของโรคต่ำมาก แม้นำการตรวจที่มีคุณสมบัติดีมาก (ให้โอกาสเกิดผลบวกลวงต่ำ) มาตรวจ ผลที่ออกมาก็จะยังมีผลบวกลวงเป็นสัดส่วนที่สูง (เพราะความชุกหรืออัตราพื้นฐานต่ำมาก)
ถ้าถามคน (อย่างน้อยก็คนตะวันตก) ด้วยคำถามนี้ เขามักจะให้ค่าความน่าจะเป็นว่าจอห์นเป็นคริสต์ศาสนิกชนต่ำเกินไป และให้ค่าความน่าจะเป็นว่าเขาถือลัทธิซาตานสูงเกินไป
นี่เป็นเพราะว่า บุคคลเหล่านั้นมองข้ามอัตราพื้นฐานของความเป็นคริสต์ศาสนิกชน (ซึ่งมี 2,000 ล้านคนในโลก) ที่สูงกว่าอัตราพื้นฐานของคนถือลัทธิซาตาน (ประมาณว่ามีอยู่หลายพันคน) มาก
ดังนั้น ถึงแม้ว่า ลักษณะต่าง ๆ เช่นความนิยมชมชอบในแฟชั่นเป็นต้น อาจจะเป็นตัวชี้ที่เพิ่มความน่าจะเป็นว่าเป็นคนถือลัทธิซาตานเป็นสิบเท่า แต่ว่า ความน่าจะเป็นว่าจอห์นเป็นคริสต์ศาสนิกชนก็ยังสูงกว่ามาก
คนเป็นจำนวนมากจะตอบว่า มีความน่าจะเป็นสูงถึง 95% แต่ว่าความน่าจะเป็นจริง ๆ อยู่ที่แค่ 2%
เพื่อที่จะหาคำตอบที่ถูกต้อง เราควรจะใช้ Bayes' theorem
จุดมุ่งหมายก็คือเพื่อที่จะหาค่าความน่าจะเป็นว่าคนขับเป็นคนเมาเมื่อเครื่องวิเคราะห์ลมหายใจแสดงว่าคนขับเมา เมื่อหยุดคนขับรถโดยสุ่ม ซึ่งสามารถเขียนได้ว่า
ซึ่งเราได้ข้อมูลจากบทความตัวอย่างว่า
ดังที่เราเห็นได้จากสูตร ถ้าเราต้องการคำตอบ เราจะต้องหาค่า p (D) คือค่าความน่าจะเป็นที่เครื่องวิเคราะห์จะแสดงว่าคนขับเมาเมื่อหยุดคนขับโดยสุ่มโดยที่ไม่รู้ว่าคนขับเมาหรือไม่เมา ซึ่งหาได้จากค่าที่บอกมาแล้วดังนี้
ซึ่งได้
เมื่อใส่ค่านี้ลงในสูตรแรก ก็จะได้
คำอธิบายที่อาจจะเห็นได้ง่ายกว่าอย่างหนึ่งก็คือ โดยเฉลี่ยแล้ว สำหรับคนขับทุก ๆ 1000 คนที่หยุดตรวจ
และดังนั้น ในบรรดาคน 1,000 คนที่เครื่องวิเคราห์ะบอกว่าเมาคือ 50.95 คน จะมีคนเมาจริง ๆ 1 คน และดังนั้นความน่าจะเป็นที่จะตรวจจับคนเมาโดยสุ่มได้จริง ๆ คือ formula_9
แต่ว่า ความถูกต้องของคำตอบนี้ขึ้นอยู่กับข้อสมมุติเบื้องต้นว่า เจ้าหน้าที่หยุดรถโดยสุ่มจริง ๆ ไม่ใช่เพราะขับรถไม่ดี
แต่ว่า ถ้าใช้การขับรถไม่ดี (หรือเหตุผลอย่างใดอย่างหนึ่งอื่น) เป็นเหตุผลในการหยุดรถ การคำนวณก็จะต้องรวมเอาค่าความน่าจะเป็นของคนเมาขับรถดีไม่ดี และคนไม่เมาขับรถดีไม่ดีเข้าไปด้วย
ตัวอย่าง 3.
ในเมืองที่มีคนอาศัยอยู่ 1 ล้านคน สมมุติว่ามีผู้ก่อการร้าย 100 คน และผู้ไม่ใช่ผู้ก่อการร้าย 999,900 คน
เพื่อให้ง่าย ๆ ให้สมมุติด้วยว่าคนที่มีอยู่ทั้งหมดในเมืองเป็นผู้อาศัยในเมือง
ดังนั้น อัตราพื้นฐานของความน่าจะเป็นที่จะหยุดผู้ก่อการร้ายเมื่อหยุดคนในเมืองโดยสุ่มก็คือ 0.0001 (.01%)
และอัตราพื้นฐานของความน่าจะเป็นที่จะหยุดผู้ไม่ใช่ผู้ก่อการร้ายก็คือ 0.9999 (99.99%)
เพื่อจะพยายามจับผู้ก่อการร้าย เทศบาลได้ติดตั้งระบบเตือนภัย
ที่ใช้กล้องวงจรปิดพร้อมกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถรู้จำใบหน้าได้โดยอัตโนมัติ
โปรแกรมคอมพิวเตอร์มีอัตราความล้มเหลวที่ 1% คือ
สมมุติว่า ถ้ากล้องเจอบุคคลหนึ่งที่ทำให้เกิดการเตือนภัย
มีโอกาสเท่าไรที่คน ๆ นั้นจะเป็นผู้ก่อการร้าย
กล่าวอีกอย่างหนึ่งก็คือ อะไรเป็นค่า P (ก่อการร้าย | เตือนภัย) คือค่าความน่าจะเป็นว่าบุคคลนั้นเป็นผู้ก่อการร้ายเมื่อมีการเตือนภัย
ผู้ที่เกิดเหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐานจะอนุมานว่ามีโอกาส 99% ที่บุคคลนั้นจะเป็นผู้ก่อการร้าย
แม้ว่า ค่าอนุมานนั้นดูเหมือนจะมีเหตุผล แต่จริง ๆ แล้วเป็นเหตุผลที่ผิดพลาด และการคำนวณที่จะแสดงต่อไปจะชี้ว่า คน ๆ นั้นมีโอกาสเพียงเกือบ 1% เท่านั้นที่จะเป็นผู้ก่อการร้าย จะไม่ใกล้ 99% เลย
เหตุผลวิบัติเกิดขึ้นจากความสับสนเกี่ยวกับอัตราความล้มเหลวสองอย่าง
คือ "จำนวนการไม่เตือนภัยต่อผู้ก่อการร้าย 100 คน" (false negative) กับ "จำนวนผู้ไม่ใช่ผู้ก่อการร้ายต่อการเตือนภัย 100 ครั้ง" (false positive) เป็นค่าที่ไม่เกี่ยวข้องอะไรกันเลย
ค่าแรกไม่จำเป็นต้องเท่ากับค่าที่สอง ไม่จำเป็นที่จะต้องเกือบเท่ากันเลยด้วยซ้ำ
ลองพิจารณาอย่างนี้ว่า สมมุติว่า มีระบบเตือนภัยเช่นเดียวกันที่ติดตั้งในเมืองอีกเมืองหนึ่งที่ไม่มีผู้ก่อการร้ายอยู่เลย
และเหมือนกับในเมืองแรก มีการเตือนภัยทุก 1 ครั้งจาก 100 ครั้งที่พบผู้ไม่ใช่ผู้ก่อการร้าย
แต่ไม่เหมือนกับเมืองแรก จะไม่มีการเตือนภัยสำหรับผู้ก่อการร้ายเลย (เพราะไม่มีผู้ก่อการร้าย)
ดังนั้น 100% ของการเตือนภัยจะเป็นเพราะผู้ไม่ใช่ผู้ก่อการร้าย
ซึ่งก็คือ "จำนวนผู้ไม่ใช่ผู้ก่อการร้ายต่อการเตือนภัย 100 ครั้ง" สำหรับเมืองนี้จะเท่ากับ 100 ทั้ง ๆ ที่ P (ก่อการร้าย | เตือนภัย) = 0%
ซึ่งก็คือ มีโอกาส 0% ที่มีการตรวจจับเจอผู้ก่อการร้ายเมื่อเกิดการเตือนภัย
และสำหรับเมืองแรก ลองพิจารณาว่า ถ้าประชากร 1 ล้านคนทั้งหมดเดินผ่านกล้อง
ผู้ก่อการร้าย 99 คนจาก 100 คนจะทำให้เกิดสัญญาณเตือนภัย แต่ผู้ไม่ใช่ผู้ก่อการร้าย 9,999 จาก 999,900 คนก็จะทำให้เกิดการเตือนภัยเช่นเดียวกัน
ดังนั้น จะมีคนทั้งหมด 10,098 คนที่จะทำให้เกิดสัญญาณเตือนภัย โดยที่มี 99 คนเป็นผู้ก่อการร้าย
เพราะฉะนั้น ความน่าจะเป็นที่บุคคลที่ก่อให้เกิดสัญญาณเตือนภัยจะเป็นผู้ก่อการร้ายจริง ๆ เป็นเพียง 99 ใน 10,098 ซึ่งน้อยกว่า 1% และน้อยกว่าค่าที่เรา (ผู้ที่มีเหตุผลวิบัตินี้) เดาในเบื้องต้นที่ 99%
ความเห็นวิบัติโดยอัตราพื้นฐานทำให้เกิดการคลาดเคลื่อนอย่างไม่น่าเชื่อในตัวอย่างนี้เพราะว่า มีผู้ไม่ใช่ผู้ก่อการร้ายมากกว่าผู้ก่อการร้ายอย่างมหาศาล
ผลงานวิจัยทางจิตวิทยา.
งานทดลองต่าง ๆ พบว่า เราให้ความสำคัญกับข้อมูลเฉพาะมากกว่าข้อมูลทั่วไป ถ้ามีข้อมูลเฉพาะ
ในงานทดลองงานหนึ่งที่ให้นักศึกษาประเมินเกรดของนักศึกษาสมมุติ
พบว่า นักศึกษามักจะมองข้ามข้อมูลทางสถิติเกี่ยวกับการแจกแจงเกรด (grade distribution) ถ้ามีข้อมูลเฉพาะตัวเกี่ยวกับนักศึกษาสมมุติ
แม้ว่า ข้อมูลเฉพาะตัวนั้นอาจจะไม่มีความสำคัญอะไรเลยต่อการได้เกรดหนึ่ง ๆ
มีการใช้ผลงานวิจัยนี้ในการอ้างว่า การสัมภาษณ์ผู้สมัครเป็นนักศึกษา (ในมหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกา) ไม่จำเป็นในกระบวนการสอบรับนักศึกษา เพราะว่า ผู้สัมภาษณ์ไม่สามารถที่จะคัดเลือกผู้สมัครได้ดีกว่าค่าสถิติพื้นฐาน
นักจิตวิทยาชาวอเมริกันยุคต้น ๆ ที่ทำการศึกษาเช่นนี้คือ แดเนียล คาฮ์นะมัน และอะมอส ทเวอร์สกี้ ได้อธิบายปรากฏการณ์นี้ว่าเป็นการคิดหาคำตอบโดยใช้ฮิวริสติกโดยความเป็นตัวแทน
พวกเขาอ้างว่า มนุษย์ประเมินค่าความน่าจะเป็นหลายอย่าง หรือประเมินตัดสินเหตุและผล อาศัยว่าสิ่งหนึ่งมีความเป็นตัวแทน คือเหมือน กับอีกสิ่งหนึ่ง หรือกับประเภทหนึ่ง ๆ มากเท่าไร
ดร. คาฮ์นะมันพิจารณาว่า การละเลยอัตราพื้นฐานเช่นนี้ เป็นรูปแบบหนึ่งของ extension neglect
ส่วนนักจิตวิทยาริชาร์ด นิสเบ็ตต์ ที่มหาวิทยาลัยมิชิแกนเสนอว่า attribution bias เช่น fundamental attribution error เป็นรูปแบบอย่างหนึ่งของเหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐาน
คือ มนุษย์ไม่ใช้ข้อมูลที่ปรากฏโดยทั่วไป (คืออัตราพื้นฐาน) ว่าคนอื่น ๆ มีพฤติกรรมอย่างไรในสถานการณ์คล้าย ๆ กัน แต่กลับไปใช้ข้อมูลเฉพาะคือการแสดงเหตุโดยนิสัย (dispositional attribution) ซึ่งเป็นวิธีที่ง่ายกว่า
มีการถกเถียงอย่างพอสมควรในสาขาจิตวิทยาเกี่ยวกับสถานการณ์ที่เราจะให้ความสำคัญต่อข้อมูลอัตราพื้นฐาน
นักวิจัยในเรื่องฮิวริสติกและความเอนเอียงได้เน้นหลักฐานการทดลองที่แสดงว่า เรามักจะละเลยอัตราพื้นฐานและทำการอนุมานที่คลาดเคลื่อนไปจากหลักเหตุผลของความน่าจะเป็นเช่น Bayes' theorem
ข้อสรุปจากแนวทางของงานวิจัยเหล่านี้ก็คือ กระบวนการความคิดเกี่ยวกับความน่าจะเป็นของมนุษย์มีข้อบกพร่องและเกิดความผิดพลาดได้ง่าย
แต่ว่าก็มีนักวิจัยพวกอื่นที่เน้นความสัมพันธ์กันระหว่างกระบวนการทางประชานและรูปแบบของข้อมูล และเสนอว่า ข้อสรุปทั่วไปเช่นนี้ยังไม่สมควร เพราะว่าการแสดงปัญหาที่แสดงค่าทางสถิติเหล่านี้ โดยแสดงเป็นค่าอัตราส่วนตามธรรมชาติ แทนที่จะเป็นค่าเศษส่วนบรรทัดฐาน (เช่นค่าเปอร์เซ็นต์) หรือค่าความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข จะทำให้มีโอกาสมากขึ้นที่จะแก้ปัญหาได้อย่างถูกต้อง
ลองมาพิจารณาปัญหาตัวอย่างที่ 2 อีกครั้งหนึ่ง สิ่งที่ต้องการจะอนุมานก็คือค่าความน่าจะเป็นที่คนขับรถที่หยุดโดยสุ่มจะเมาเหล้าถ้าเครื่องวิเคราะห์แสดงว่าเมา โดยรูปนัยแล้ว ค่าความน่าจะเป็นสามารถคำนวณได้โดยใช้ Bayes' theorem ดังที่แสดงไว้แล้ว แต่ว่า ก็ยังมีวิธีการแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันในแบบอื่น ๆ ดังตัวอย่างดังต่อไปนี้ ซึ่งความจริงแล้วเป็นปัญหาเดียวกัน
ในรูปแบบการแสดงปัญหาเช่นนี้ ข้อมูลตัวเลขที่เกี่ยวข้องคือ "p" (เมา), "p" (เครื่องแสดงว่าเมา | เมา), และ "p" (เครื่องแสดงว่าเมา | ไม่เมา) เป็นการแสดงโดยอัตราส่วนที่มีตามธรรมชาติ
งานวิจัยโดยการทดลองพบว่า เราจะอนุมานใกล้เคียงกับกฎความน่าจะเป็นของ Bayes มากกว่าเมื่อแสดงปัญหาอย่างนี้ ซึ่งช่วยแก้ปัญหาการละเลยอัตราพื้นฐานทั้งในคนทั่วไป และทั้งในผู้ชำนาญการและนักวิชาการ
และดังนั้น องค์กรต่าง ๆ รวมทั้งองค์กรความร่วมมือคอเครนแนะนำให้ใช้รูปแบบเช่นนี้ในการสื่อสารบทความสุขภาพที่มีการกล่าวถึงค่าสถิติ
และการสอนให้คนแปลปัญหาที่ต้องใช้เหตุผลโดยกฎความน่าจะเป็นของ Bayes ให้เป็นปัญหาที่แสดงรูปแบบอัตราส่วนโดยธรรมชาติ เป็นวิธีการสอนที่ได้ผลดีกว่าสอนให้ใส่ตัวเลขค่าความน่าจะเป็น (หรืออัตราร้อยละ) เข้าไปใน Bayes' theorem
นอกจากนั้นแล้ว ยังมีงานวิจัยที่แสดงด้วยว่า การแสดงอัตราส่วนโดยใช้ตัวแทนสัญลักษณ์ (เช่น แสดงรูปคนตามจำนวนประชากร) จะช่วยเราให้สามารถทำการอนุมานได้ดีขึ้น
ทำไมการแสดงปัญหาเป็นอัตราส่วนโดยธรรมชาติจึงช่วยแก้ปัญหา เหตุผลสำคัญอย่างหนึ่งก็คือเพราะช่วยทำการคำนวณให้ง่ายขึ้น ซึ่งสามารถเห็นได้ถ้าใช้วิธีการคำนวณค่าความน่าจะเป็นที่ต้องการคือ "p" (เมา|เมื่อเครื่องแสดงว่าเมา) หรือ "p" (drunk|D)
โดยมี "N" (drunk ∩ D) หรือ "N" (เมา ∩ เครื่องแสดงว่าเมา) หมายถึงจำนวนคนขับที่เมาด้วยและเครื่องแสดงว่าเมาด้วย
และ "N" (D) หรือ "N" (เครื่องแสดงว่าเมา) หมายถึงจำนวนคนขับทั้งหมดที่เครื่องจะแสดงว่าเมา
สูตรนี้เท่าเทียมกับสูตรที่แสดงในตัวอย่างที่ผ่านมาแล้ว ซึ่งเป็นไปตามกฎของทฤษฎีความน่าจะเป็น
ว่า "N" (drunk ∩ D) = "p" (D | drunk) × "p" (drunk) คือ "N" (เมา ∩ เครื่องบอกว่าเมา) = "p" (เครื่องบอกว่าเมา | เมา) × "p" (เมา)
ที่สำคัญก็คือว่า แม้ว่าจริง ๆ แล้วสูตรนี้จะเท่าเทียมกับสูตรที่เป็นไปตามกฎของ Bayes โดยรูปนัย แต่ว่า ตามความรู้สึกหรือตามความคิดแล้ว จะไม่เท่าเทียมกัน
การใช้อัตราส่วนโดยธรรมชาติทำการอนุมานให้ง่ายขึ้น เพราะว่า
ถึงกระนั้น อย่าเข้าใจว่า รูปแบบอัตราส่วนทุก ๆ แบบจะช่วยในการคิดหาค่าความน่าจะเป็น
คือ อัตราส่วน "โดยธรรมชาติ" จะหมายถึงข้อมูลที่มีรูปแบบเหมือนกับการชักข้อมูล/การหาข้อมูลโดยธรรมชาติจริง ๆ (เช่นตัวอย่างที่สองในแบบปัญหาที่พึ่งแสดง) ไม่ใช่ค่าอัตราส่วนที่ได้มีการทำให้เป็นบรรทัดฐาน (normalized)
การละเลยอัตราพื้นฐาน
ความเอนเอียงโดยอัตราพื้นฐาน
Base rate bias
วอลเลย์บอลชายชิงแชมป์โลก 2014 รอบคัดเลือก โซนแอฟริกา
วอลเลย์บอลชายชิงแชมป์โลก 2014 รอบคัดเลือก (ซีเอวีบี) เป็นการแข่งขันวอลเลย์บอลชายชิงแชมป์โลกเพื่อหาสมาชิก 4 ประเทศ เข้าร่วมการแข่งขัน ที่ประเทศโปแลนด์
44 ทีมชาติสมาชิกซีเอวีบี จะเข้าร่วมการคัดเลือก (มี 11 ทีมที่ขอถอนทีมออกจากการแข่งขัน) โดยการแข่งของแต่ละทีมมีการกระจายไปตามตำแหน่งทางภูมิภาคต่างๆ
การแบ่งกลุ่มรอบสุดท้ายของการแข่งขันจะจัดขึ้นที่ไคโร ในวันที่ 9 ตุลาคม ค.ศ. 2013 โดยสามอันดับแรกจากอันดับโลกเอฟไอวีบี คือ ตูนิเซีย, อียิปต์ และ แคเมอรูน จะผ่านการคัดเลือกโดยอัตโนมัติ
ในสาขาจิตวิทยา คำภาษาอังกฤษว่า Anchoring (แปลว่า การตั้งหลัก) หรือ focalism หมายถึงความเอนเอียงทางประชานของมนุษย์ ความมีแนวโน้มที่จะอิงข้อมูลแรกที่ได้มากเกินไป (โดยเป็น anchor คือเป็นหลัก) เมื่อทำการตัดสินใจ
ปรากฏการณ์นี้จะเกิดขึ้นเมื่อเราพิจารณาข้อมูลแรกที่ได้ในการประเมินค่าที่ไม่รู้ ซึ่งจะกลายเป็นหลักที่จะใช้ต่อ ๆ มา
และเมื่อมีหลักตั้งขึ้นแล้ว การประเมินผลต่อ ๆ มาจะเป็นการปรับค่าใช้ข้อมูลที่เป็นหลักนั้น
ดังนั้น จึงอาจเกิดความความเอนเอียงเพราะตีความข้อมูลต่อ ๆ มาเป็นค่าใกล้ ๆ หลักที่อาจจะไม่ได้เป็นประเด็นที่เกี่ยวข้องกัน โดยไม่สมเหตุผล
ยกตัวอย่างเช่น ราคาที่เสนอเริ่มแรกในการซื้อขายรถมือสองจะกลายเป็นหลักที่ใช้ในการต่อราคาที่มีต่อ ๆ มา
ดังนั้น ราคาตกลงซื้อที่น้อยกว่าราคาเสนอเบื้องต้นอาจจะดูเหมือนดีกว่าถึงแม้ว่าจริง ๆ แล้ว อาจจะเป็นราคาที่สูงกว่ามูลค่าของรถจริง ๆ
ปรากฏการณ์เพ่งจุดสนใจ.
ปรากฏการณ์เพ่งจุดสนใจ (focusing effect) เป็นความเอนเอียงทางประชาน
ที่เกิดขึ้นเมื่อเราให้ความสำคัญกับลักษณะหนึ่ง ๆ ของเหตุการณ์มากเกินไป
ทำให้เกิดความผิดพลาดในการพยากรณ์อรรถประโยชน์ (utility) ของผลที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
คือ เราเพ่งเล็งความสนใจไปที่ความแตกต่างที่ชัดเจน โดยไม่สนใจความแตกต่างที่ไม่ชัดเจน เมื่อต้องทำการพยากรณ์เกี่ยวกับความสุขหรือความสะดวกสบายที่จะได้
ยกตัวอย่างเช่น เมื่อถามคนอเมริกันว่า เขาคิดว่าคนแคลิฟอร์เนียมีความสุขมากกว่าคนที่มาจากรัฐทางตอนกลาง (midwesterner) ของประเทศมากแค่ไหน ทั้งคนแคลิฟอร์เนียและคนที่มาจากรัฐทางตอนกลางกล่าวว่า คนแคลิฟอร์เนียจะต้องมีความสุขมากกว่าพอสมควร
เมื่อจริง ๆ แล้ว ในงานสำรวจจริง ๆ จะไม่มีความแตกต่างกันระหว่างคะแนนความสุขที่ตนได้ระหว่างคนแคลิฟอร์เนีย กับคนที่มาจากรัฐทางตอนกลาง
ความเอนเอียงเช่นนี้มีฐานมาจากการที่คนอเมริกันเพ่งความสนใจไปที่ภูมิอากาศที่แจ่มใสและรูปแบบชีวิตที่ดูเหมือนจะเป็นแบบง่าย ๆ สบาย ๆ ของคนแคลิฟอร์เนีย ซึ่งเป็นเรื่องที่คิดถึงได้ชัดเจนกว่า
และไม่ให้ค่าและความสำคัญกับการใช้ชีวิตและตัวกำหนดความสุขอย่างอื่น ๆ
เช่นการมีอาชญากรรมน้อย และความปลอดภัยจากภัยพิบัติทางธรรมชาติต่าง ๆ เช่นแผ่นดินไหว ซึ่งเป็นสิ่งที่คนแคลิฟอร์เนียไม่มี
อีกตัวอย่างหนึ่ง การมีรายได้เพิ่มขึ้นมีผลเพียงเล็กน้อยและชั่วคราวต่อความสุขและความเป็นอยู่ที่ดีในชีวิต แต่เราจะประเมินค่านี้สูงเกินไป
นักเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมชาวอเมริกันผู้ได้รับรางวัลโนเบล ดร. แดเนียล คาฮ์นะมันเสนอว่า นี้เป็นผลของการแปลสิ่งเร้าผิดโดยการเพ่งเล็ง (focusing illusion) ที่เราเข้าไปเพ่งเล็งสิ่งที่สังคมเห็นว่าเป็นความสำเร็จในชีวิต แทนที่จะใส่ใจกิจกรรมในชีวิตประจำวันของตัวเราเอง
Anchoring and adjustment heuristic.
Anchoring and adjustment heuristic (ฮิวริสติกการตั้งหลักและการปรับใช้)
เป็นฮิวริสติก (คือวิธีการคิดแก้ปัญหา) ที่มีอิทธิพลต่อการประเมินค่าความน่าจะเป็นแบบรู้เอง (intuitive) ของมนุษย์
โดยการใช้ฮิวริสติกนี้ เราจะเริ่มที่ค่าหลัก (anchor) ที่อาจจะมีการเสนอแบบอ้อม ๆ แล้วปรับใช้เป็นค่าประเมิน
คือเราจะมีหลักเป็นค่าประเมินเบื้องต้น (anchor) แล้วปรับค่าขึ้นลงอาศัยข้อมูลอื่น ๆ
แต่ว่าการปรับค่ามักจะไม่ได้ทำอย่างเพียงพอ ทำให้หลักเบื้องตนมีอิทธิพลมากเกิดไปในการประเมินค่า
ในปี ค.ศ. 1974 อะมอส ทเวอร์สกี้และแดเนียล คาฮ์นะมันได้คิดค้นทฤษฎีการตั้งหลักและการปรับใช้เป็นพวกแรก
ในงานศึกษาเบื้องต้นงานหนึ่งของพวกเขา มีการถามผู้ร่วมการทดลองให้คำนวณเลขภายใน 5 วินาที เป็นการคูณเลขตามลำดับตั้งแต่เลข 1 ถึง 8 โดยแสดงเป็น formula_1 หรือเป็น formula_2
แต่เพราะว่าผู้ร่วมการทดลองไม่มีเวลาพอที่จะคูณเลขทั้งหมด จึงต้องประเมินคือเดาคำตอบหลังจากคูณเลข 2-3 ตัวแรก
ถ้าผลคูณเลขตัวแรก ๆ มีค่าน้อย เพราะว่าเริ่มจากลำดับเลขน้อย ผลประเมินเฉลี่ยที่ผู้ร่วมการทดลองตอบจะอยู่ที่ 512 แต่ถ้ามีค่ามาก ผลประเมินเฉลี่ยก็จะอยู่ที่ 2,250
ส่วนในงานศึกษาอีกงานหนึ่งของพวกเขา มีการให้ผู้ร่วมการทดลองสังเกตดูล้อรูเล็ตต์ที่กำหนดไว้ก่อนตั้งแต่ต้นให้ตกอยู่ที่เลข 10 หรือ 65
แล้วให้ผู้ร่วมการทดลองเดาเปอร์เซ็นต์ของประเทศสมาชิกสหประชาชาติที่เป็นประเทศในแอฟริกา
ผู้ร่วมการทดลองที่ลูกรูเล็ตต์ตกลงที่ 10 เดาค่าเปอร์เซ็นต์ที่ต่ำกว่า (25% โดยเฉลี่ย) ส่วนผู้ร่วมการทดลองที่ลูกรูเล็ตต์ตกลงที่ 65 เดาค่าเปอร์เซ็นต์ที่สูงกว่า (45% โดยเฉลี่ย)
รูปแบบเช่นนี้ปรากฏซ้ำ ๆ ในงานทดลองอื่น ๆ ที่เป็นการประเมินค่าอย่างอื่น ๆ มากมาย
อีกตัวอย่างหนึ่งเป็นงานศึกษาที่ให้ผู้ร่วมการทดลองเขียนเลขสองหลักสุดท้ายของเลขประกันทางสังคมของตน (ซึ่งโดยรวม ๆ แล้วเหมือนกับเป็นเลขสุ่มที่ให้แต่ละบุคคล) แล้วให้พิจารณาว่า ตนยินดีจะจ่ายเงินจำนวนเท่านี้ (เป็นดอลลาร์สหรัฐ) สำหรับสินค้าที่ตนไม่รู้มูลค่า เช่นไวน์ ช็อกโกแลต หรืออุปกรณ์คอมพิวเตอร์ หรือไม่
ต่อจากนั้นก็ให้ผู้ร่วมการทดลองประมูลสินค้าเหล่านี้
ผลปรากฏว่า ผู้ร่วมการทดลองที่มีค่าเลขสูงกว่าจะทำการประมูลสินค้ามีค่า 60-120% มากกว่าผู้ที่มีค่าเลขต่ำกว่า คือผู้ร่วมการทดลองมีการใช้ค่าเลขประกันทางสังคมของตนเป็นหลักในการประมูลสินค้า
ความยากที่จะหลีกเลี่ยงการตั้งหลัก.
งานวิจัยต่าง ๆ แสดงว่า การตั้งหลักเป็นเรื่องยากที่จะป้องกัน
ยกตัวอย่างเช่น ในงานวิจัยหนึ่ง มีการให้หลักที่ไม่สมเหตุสมผล
คือมีการถามนักศึกษาสองกลุ่มว่าท่านมหาตมา คานธีเสียชีวิตก่อนหรือหลังวัย 9 ขวบ หรือก่อนหรือหลังอายุ 140 ปี
เป็นเรื่องชัดเจนอยู่แล้วว่า เลขหลักเหล่านี้ไม่ใช่อายุที่ถูกต้อง แต่ว่า กลุ่มทั้งสองทำการเดาที่มีค่าต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ คือค่าเฉลี่ยที่ 50 ปี กับที่ 67 ปี
มีงานวิจัยอื่น ๆ ที่พยายามจะกำจัดการตั้งหลักอย่างตรง ๆ
ในงานวิจัยหนึ่งที่ศึกษาเหตุและลักษณะต่าง ๆ ของการตั้งหลัก มีการแสดงหลักให้กับผู้ร่วมการทดลองแล้วให้เดาว่า มีแพทย์กี่คนที่อยู่ในสมุดโทรศัพท์ (ขององค์การโทรศัพท์)
นอกจากนั้นแล้ว ยังมีการให้ข้อมูลตรง ๆ ว่า ปรากฏการณ์การตั้งหลักนั้นจะทำคำตอบของผู้ร่วมการทดลองให้เกิดความบิดเบือน และดังนั้น ผู้ร่วมการทดลองควรที่จะพยายามแก้ปัญหานั้น
ส่วนกลุ่มควบคุมไม่ได้ทั้งเลขหลักไม่ได้ทั้งข้อมูล
ไม่ว่าจะมีการให้ข้อมูลแก่ผู้ร่วมการทดลองอย่างไร ผู้ร่วมการทดลองในกลุ่มทดลองทั้งหมดล้วนแต่เดาจำนวนแพทย์ในสมุดโทรศัทพ์ ที่มีค่าสูงกว่ากลุ่มควบคุม
ดังนั้น แม้ว่าจะรู้ถึงปรากฏการณ์ตั้งหลัก แต่ผู้ร่วมการทดลองก็ยังไม่สามารถจะป้องกันความเอนเอียงที่เกิดขึ้นได้
มีงานใน ปี ค.ศ. 2010 ที่พบว่า แม้จะมีการให้รางวัลเป็นเงิน ผู้ร่วมการทดลองก็ยังไม่สามารถที่จะปรับค่าออกจากหลักให้เพียงพอ
ทฤษฎีที่อธิบายเหตุ.
มีการเสนอทฤษฎีหลายอย่างที่สามารถอธิบายเหตุของการตั้งหลัก ถึงแม้ว่า ทฤษฎีบางอย่างจะได้รับความนิยมกว่า แต่ก็ยังไม่มีความเห็นพ้องว่าทฤษฎีไหนดีที่สุด
ในงานวิจัยหนึ่งที่ศึกษาเหตุของการตั้งหลัก ผู้ทำงานวิจัยสองท่านพรรณนาการตั้งหลักว่า ง่ายที่จะแสดงหลักฐาน แต่ยากที่จะอธิบาย
มีนักวิจัยอย่างน้อยกลุ่มหนึ่งที่เสนอว่า มีหลายสาเหตุ และปรากฏการณ์ที่เรียกว่า "anchoring" จริง ๆ แล้วเป็นปรากฏการณ์ต่าง ๆ กันหลายอย่าง
ทฤษฎีการตั้งหลักและการปรับใช้.
ในงานศึกษาดั้งเดิม ทเวอร์สกี้และคาฮ์นะมันเสนอทฤษฎีที่มีชื่อว่า anchoring-and-adjusting
ตามทฤษฎีนี้ เมื่อเกิดการตั้งหลักแล้ว เราจะปรับค่าไปจากหลักนั้นเพื่อที่จะได้ค่าที่เป็นคำตอบ
แต่เนื่องจากว่า เราปรับค่าไม่เพียงพอ ดังนั้น ค่าการเดาที่ได้ในที่สุดจะอยู่ใกล้หลักโดยไม่สมเหตุผล
มีนักวิจัยอื่น ๆ ที่พบหลักฐานที่สนับสนุนทฤษฎีนี้
แต่ว่า นักวิจัยต่อ ๆ มาวิจารณ์ทฤษฎีนี้ เพราะว่าทฤษฎีใช้อธิบายได้แต่ในกรณีที่หลักแรกไม่ได้อยู่ในช่วงคำตอบที่พอรับได้ของผู้ทำการประเมิน
เช่น ในตัวอย่างท่านมหาตมา คานธี เนื่องจากการเสียชีวิตในวัย 9 ขวบเป็นหลักที่อยู่นอกช่วงคำตอบ เราจะปรับใช้ค่าจากหลักนั้น
แต่ว่า ถ้าให้ค่าที่ดูสมเหตุผล เราก็จะใช้ค่านั้นเลยโดยไม่ได้ปรับใช้
ดังนั้น ทฤษฎีนี้ไม่สามารถอธิบายปรากฏการณ์ตั้งหลักได้ทั้งหมด
มีงานวิจัยหนึ่งที่พบว่า ปรากฏการณ์ตั้งหลักเกิดขึ้นแม้เมื่อการรับรู้หลักเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นใต้จิตสำนึก
แต่ตามทฤษฎีการตั้งหลักและการปรับใช้ เรื่องนี้เป็นไปไม่ได้
เพราะว่าการปรับใช้ค่าเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นเหนือจิตสำนึก
เพราะเหตุผลที่ว่ามาดังกล่าวนี้ ทฤษฎี anchoring-and-adjusting เริ่มจะไม่ได้รับความนิยม
ทฤษฎี Selective accessibility.
ในงานศึกษาเดียวกันที่วิจารณ์ทฤษฎีการตั้งหลักและการปรับใช้ ผู้ทำงานวิจัยเสนออีกทฤษฎีหนึ่งเรียกว่า selective accessibility ซึ่งเป็นทฤษฎีดัดแปลงมาจากทฤษฎี "confirmatory hypothesis testing"
อย่างสั้น ๆ ก็คือ ทฤษฎี selective accessibility เสนอว่า เมื่อได้หลัก เราจะตรวจสอบสมมุติฐานว่า หลักนั้นเป็นคำตอบที่ดีหรือไม่
เมื่อคิดว่ามันไม่ใช่ ก็จะทำการเดาต่อไป แต่ว่าจะเดาหลังจากที่ได้ตรวจดูลักษณะต่าง ๆ ของหลักนั้นที่เข้าประเด็นกับคำตอบ
เพราะฉะนั้น เมื่อประเมินค่าคำตอบใหม่ เราก็จะค้นหาลักษณะที่เหมือนกันกับหลัก มีผลเป็นปรากฏการณ์ตั้งหลัก
มีงานวิจัยหลายงานที่แสดงหลักฐานการทดลองสนับสนุนสมมุติฐานนี้
ทฤษฎีนี้สมมุติว่า เราจะพิจารณาหลักว่าเป็นค่าที่อาจเป็นไปได้จึงไม่ได้ทิ้งค่านั้นไปตั้งแต่ต้น และการทิ้งจะขัดขวางการพิจารณาลักษณะที่เข้าประเด็นของหลักนั้น