Base Rate Fallacy einfach erklärt: Warum wir grundlegende Wahrscheinlichkeiten ignorieren

Stell dir vor, du bist auf einer Party und triffst eine neue Person. Diese Person trägt dicke Brillengläser, hält ein Mathematikbuch in der Hand und spricht begeistert über die neuesten Entwicklungen in der Quantenphysik. Ohne groß nachzudenken, ordnest du sie sofort als Physikerin ein. Aber hast du dabei die Grundwahrscheinlichkeit, wie viele Physiker es tatsächlich in der Bevölkerung gibt, berücksichtigt? Wahrscheinlich nicht. Willkommen in der Welt der Base Rate Fallacy.

Der Grundwahrscheinlichkeitsfehler oder Basisratenfehler tritt auf, wenn wir spezifische Informationen über eine Person oder Situation überbewerten und dabei die grundlegenden statistischen Wahrscheinlichkeiten ignorieren. Dieses Phänomen findet man häufig in verschiedenen Lebensbereichen, wie zum Beispiel in der Medizin, wo Fehldiagnosen aufgrund niedriger Basisraten und hoher Anzahl falsch positiver Ergebnisse bei ungenauen Tests gemacht werden.

In diesem Artikel erfährst du, wie und warum es zu dem Base Rate Fallacy kommt, welche Auswirkungen er auf unsere Entscheidungsfindung hat und was man tun kann, um ihn zu erkennen und zu vermeiden.

Was ist die Base Rate Fallacy?

Die Base Rate Fallacy, oder der Basisratenfehler, ist eine faszinierende kognitive Verzerrung, die auftritt, wenn Menschen die allgemeine Prävalenz übersehen und stattdessen spezifischen Informationen zu viel Gewicht geben. Diese Art von Fehler kann unsere Wahrscheinlichkeitsurteile erheblich verzerren und wird häufig in der Entscheidungsfindung ignoriert.

Ein klassisches Beispiel ist die Annahme, dass eine schüchterne Person eher Bibliothekar als Verkäufer ist, obwohl Verkäufer in der Bevölkerung häufiger vorkommen. Hierzu kannst du mehr über die Base Rate Fallacy erfahren. Wenn wir die Basisrate vernachlässigen und uns nur auf individuelle Details fokussieren, führen wir uns selbst in die Irre, ein Fehler, der auch als „Basisrate vernachlässigen“ bekannt ist.

Vielleicht am verwirrendsten wird diese kognitive Verzerrung in Bereichen wie den Wahrscheinlichkeitsurteilen zu medizinischen Diagnosen. Beispielsweise wurden während der COVID-19-Pandemie in Krankenhäusern mehr geimpfte Personen behandelt als ungeimpfte. Ohne die Basisrate zu berücksichtigen, könnte man fälschlicherweise annehmen, dass Impfungen nicht wirken. Doch bei Berücksichtigung der Entscheidungstheorie und der höheren Anzahl geimpfter Personen in der Bevölkerung ist das Risiko für Geimpfte tatsächlich geringer.

Ein weiteres Beispiel findet sich im Bereich der DNA-Tests. Oft tritt ein Prävalenzfehler auf, wenn die bedingte Wahrscheinlichkeit einer Variable A unter einer Bedingung B bestimmt wird, ohne die Prävalenz von A zu berücksichtigen. Von 10 Millionen Personen würden 110 positiv getestet, aber nur 10 dieser Ergebnisse wären korrekt, während 100 Ergebnisse falsch positiv wären. Wenn Prävalenz und Basisrate ignoriert werden, führt dies zu verzerrten und ungenauen Wahrscheinlichkeitsurteilen.

Zusammengefasst beeinflusst die Base Rate Fallacy sowohl alltägliche als auch professionelle Entscheidungen drastisch. Daher sollten wir stets darauf achten, die allgemeine Prävalenz und Basisraten zu berücksichtigen, um genaue Schlussfolgerungen zu ziehen.

Beispiele der Base Rate Fallacy in der realen Welt

Die Base Rate Fallacy zeigt sich in vielen Aspekten unseres täglichen Lebens. Zwei besonders anschauliche reale Welt Beispiele hierfür sind die Fehleinschätzung von Personenbasierter Merkmale und die Missinterpretation von medizinischen Tests.

Das Beispiel der schüchternen Person

Ein klassisches Beispiel für die Base Rate Fallacy ist die Annahme, dass eine schüchterne Person eher Bibliothekar anstatt Verkäufer ist. Dies basiert auf sozialen Stereotypen, obwohl es wesentlich mehr Verkäufer als Bibliothekare gibt.

Wenn jemand aufgrund seiner Schüchternheit als Bibliothekar identifiziert wird, ohne die Grundwahrscheinlichkeit – dass es mehr Verkäufer gibt – zu berücksichtigen, ist dies eine Missachtung der Grundwahrscheinlichkeit.

Krankheitsdiagnosen und Testergebnisse

Im Gesundheitswesen führt die Base Rate Fallacy oft zu Fehlinterpretationen von medizinischen Tests. Wenn die Prävalenz einer Krankheit in einer Population niedrig ist, kann ein positiver Test viel wahrscheinlicher auf ein falsch positives Ergebnis hinweisen als auf eine tatsächliche Erkrankung.

Ein anschauliches Beispiel sind die Fluggastdatenzentralstellen. Die Fluggastdatenzentralstelle (Passenger Information Unit – PIU) in Österreich übermittelte von Februar 2019 bis Mitte Mai 2019 insgesamt 7.633.867 Datensätze, was zu 51 bestätigten Treffern führte. Leider bedeutet dies auch, dass eine große Anzahl von Unschuldigen unter Verdacht geraten konnte.

Ein weiteres hypothetisches Beispiel verdeutlicht dies: Ein Überwachungssystem in einer Stadt mit einer Million Einwohnern hatte 100 Terroristen und 999.900 gesetzestreue Bürger. Das System registrierte 99 wahre Positive und 9.999 falsche Positive. Dies demonstriert, wie die Missachtung der Grundwahrscheinlichkeit zu einer großen Anzahl von Falsch-Positiven führen kann.

Der Prosecutor Fallacy in Gerichtsverfahren

Der juristischer Fehlschluss, auch bekannt als *Prosecutor Fallacy*, tritt oft in Gerichtsverfahren auf, wenn statistische Beweise, wie DNA-Tests, fehlinterpretiert werden. In vielen Fällen führt dies zu falschen Überzeugungen und verheerenden Konsequenzen für die Angeklagten. So haben beispielweise die Fälle von Sally Clark und Kathleen Folbigg gezeigt, wie statistische Fehler zu schweren Fehlurteilen führen können.

Ein bemerkenswertes Beispiel des Prosecutor Fallacy ist der Fall von Sally Clark. Sie wurde aufgrund von Meadow’s Law, welches die Wahrscheinlichkeit von plötzlichem Kindstod auf eins zu 73 Millionen kalkulierte, fälschlicherweise des Mordes an ihren Kindern verurteilt. Diese statistische Fehlinformation führte zu ihrer ungerechtfertigten Inhaftierung trotz mangelhafter Beweise. Kathleen Folbigg erlitt ein ähnliches Schicksal und wurde 2023 nach 20 Jahren Gefängnis aufgrund von diskreditierten statistischen Methoden freigesprochen.

Auch Lucia de Berk, eine niederländische Krankenschwester, wurde 2010 freigesprochen, nachdem statistische Mängel in ihrem Fall offenkundig wurden. Ein Bericht des National Institute of Justice betonte, dass bestimmte forensische Techniken überproportional mit Fehlurteilen in Verbindung stehen, was weiter auf den Bedarf nach verbesserten wissenschaftlichen und statistischen Standards hinweist.

Laut einer aktuellen Analyse haben nur etwa 40 % der psychologischen Methoden, die vor Gericht verwendet werden, eine solide Beweisgrundlage. Techniken wie Bissspuren-Analyse haben sich als ineffektiv erwiesen, doch sie werden weiterhin für Überzeugungen genutzt. Dies gilt auch für Haaranalysen, die vom FBI als pseudowissenschaftlich eingestuft wurden und ebenfalls zu fehlerhaften Verurteilungen führten, einschließlich solcher, bei denen Angeklagte zum Tode verurteilt wurden.

Im Jahr 2022 verzeichnete die National Registry of Exonerations 233 Freisprüche, wobei irreführende forensische Beweise und Sachverständigengutachten in 44 Fällen eine Rolle spielten. Diese Statistiken verdeutlichen, wie wichtig es ist, juristischer Fehlschluss in Gerichtsverfahren zu vermeiden und die Integrität wissenschaftlicher und statistischer Beweise zu wahren, um die falsche Verurteilung unschuldiger Personen zu verhindern.

Gründe, warum wir der Base Rate Fallacy unterliegen

Die kognitive Psychologie bietet uns ein faszinierendes Fenster in die menschliche Informationsverarbeitung. Ein Hauptgrund, warum wir der Base Rate Fallacy (Grundratenfehler) erliegen, ist die Tendenz, spezifischen Informationen zu viel Bedeutung beizumessen. Dieser Schlussfolgerungsfehler entsteht häufig durch die Anwendung der Repräsentativitätsheuristik, bei der Menschen Wahrscheinlichkeiten aufgrund von Ähnlichkeiten zu prototypischen Beispielen beurteilen.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die sogenannte Irrelevanztheorie. Diese besagt, dass wir Basisrateninformationen als irrelevant einstufen und deshalb ignorieren. Zum Beispiel neigen Menschen dazu, weiter in unrentable Investitionsprojekte zu investieren, was zu einer verzerrten Wahrnehmung führt und oft dazu führt, dass diese Projekte zu spät oder gar nicht abgebrochen werden.

Ein potenziell kostspieliger Entscheidungsfehler ist die ‚Escalation of Commitment‘, bei der vergangene Kosten zu hoch gewichtet werden. Dieser systematische Denkfehler, bekannt als ‚Sunk Cost Fallacy‘, bezieht sich darauf, dass bereits investiertes Geld eine Fortführung des Projekts rechtfertigt. Generell haben Menschen Schwierigkeiten bei der Bestimmung von bedingten Wahrscheinlichkeiten, was zu Fehleinschätzungen führen kann, bekannt als ‚Base-rate-Fehler‘.

Die folgenden Ansätze könnten helfen, die Anfälligkeit für die Base Rate Fallacy zu reduzieren:

• Grafische Darstellungen von Informationen verbessern die Wahrscheinlichkeitseinschätzungen von Managern.
• Direkte Methodenanweisungen zur Bestimmung der Wirtschaftlichkeit laufender Projekte führen zu akkurateren Investitionsentscheidungen.
• Kontrollinstanzen, die die Fortführung von Investitionsprojekten überwachen, gewährleisten Objektivität bei der Entscheidungsfindung.
• Controller haben einen wesentlichen Einfluss darauf, wie Informationen für Managemententscheidungen aufbereitet und dargestellt werden.

Um dies zu veranschaulichen, werfen wir einen Blick auf die folgenden Daten:

Die Auswirkungen der Base Rate Fallacy auf Entscheidungsfindung

Die Base Rate Fallacy tritt auf, wenn die Basiszinssätze ignoriert werden und stattdessen nur auf spezifische Informationen geachtet wird. Dies kann in verschiedenen Bereichen wie Investitionen und medizinischen Diagnosen zu erheblichen Problemen führen.

Finanzielle Entscheidungen

Im Bereich der finanziellen Entscheidungen kann die Vernachlässigung der Basiszinssätze zu gravierenden Fehlentscheidungen führen. Investoren, die auf spezifische Informationen wie kurzfristige Marktschwankungen achten, aber die langfristige Wachstumsrate ignorieren, laufen Gefahr, unkluge Investitionen zu tätigen. Finanzmarktanalysen zeigen, dass das Ignorieren der Basisrate zu irrationalem Verhalten führen kann, was letztlich zu erheblichen finanziellen Verlusten führt.

Ein Beispiel hierfür ist, wenn Investoren einem Hype folgen, ohne die grundlegenden Fundamentaldaten eines Unternehmens zu berücksichtigen. Dies kann dazu führen, dass sie Aktien zu einem überhöhten Preis kaufen und später enorme Verluste erleiden. Durch die Berücksichtigung von Basisraten können kognitive Verzerrungen überwunden werden und fundiertere Entscheidungen getroffen werden.

Medizinische Diagnosen

Im medizinischen Bereich ist die Base Rate Fallacy besonders gefährlich, da sie zu medizinischen Fehldiagnosen führen kann. Diagnosen, die auf spezifischen Testergebnissen basieren, ohne die Basisrate der Erkrankung zu berücksichtigen, können unnötige Behandlungen verursachen und Patienten psychisch belasten. Zum Beispiel kann ein Test mit 99% Genauigkeit für eine Krankheit, die nur bei 1 von 10.000 Personen auftritt, schließlich zu falschen Schlussfolgerungen führen, wenn die Basisrate nicht beachtet wird.

Die Vernachlässigung von Basiszinssätzen in der Medizin kann dazu führen, dass seltene Krankheiten überdiagnostiziert und häufige Ursachen übersehen werden. Dies liegt daran, dass Ärzte und Patienten sich eher auf spezifische Testergebnisse verlassen, als den Gesamtkontext zu berücksichtigen. In diesem Sinne ist es entscheidend, grundlegende Wahrscheinlichkeiten in der medizinischen Diagnostik zu berücksichtigen, um unnötige Behandlungen zu vermeiden und die psychische Belastung der Patienten zu minimieren.

Mehr über die Base RateFallacy und ihre Auswirkungen erfahren Sie.

Wie man die Base Rate Fallacy vermeidet

Um die Base Rate Fallacy zu umgehen und die Entscheidungsfindung zu verbessern, ist es essenziell, Basisraten bei jeder Analyse angemessen zu berücksichtigen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die medizinische Diagnose von Brustkrebs. Nur etwa 20% der ÄrztInnen antworteten richtig auf die Frage, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass eine 50-jährige Frau ohne Symptome und mit einem positiven Mammographie-Screening tatsächlich an Brustkrebs erkrankt ist, obwohl sie die Auswahl zwischen vier unterschiedlichen Wahrscheinlichkeiten hatten. Ein kritisches Denken und ein intensives kognitives Training sind daher notwendig, um solche Fehleinschätzungen zu vermeiden.

Eine Reihenuntersuchung zeigt, dass die Prävalenz für Brustkrebs bei Frauen bei 1% liegt, was bedeutet, dass 10 von 1000 Frauen betroffen sind. Die Sensitivität des Mammographie-Screenings beträgt 90%, während die Spezifität des Tests bei 91% liegt. Erstaunlicherweise liegt der Positive Vorhersagewert jedoch nur bei rund 9%. Dies bedeutet, dass nur etwa 1 von 10 positiv getesteten Frauen tatsächlich an Brustkrebs erkrankt ist. Dabei zeigt sich, dass die Prävalenz maßgeblich die Positive Vorhersagerate beeinflusst und regelmäßiges Testen zur Verbesserung der Diagnose beitragen kann.

Eine kritische Überprüfung der eigenen Denkprozesse und der zunehmende Einsatz von KI-Systemen können ferner dazu beitragen, den Base Rate Irrtum zu minimieren. Beispielsweise nutzen Unternehmen wie FasterCapital innovative Technologien, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Indem sie bei der technischen Entwicklung Unterstützung bieten und Risikomanagement-Kompetenz fördern, helfen sie Investoren und Gründern weltweit, die Base Rate Fallacy zu überlisten und bewusster zu agieren.

Eine bewährte Methode ist auch die Bildung und das Training in statistischem Denken sowie die Verwendung von Entscheidungshilfen, die Basisraten explizit einbeziehen. Dies ist nicht nur im medizinischen Bereich, sondern auch in der Finanzwelt, bei Einstellungsentscheidungen und der Risikobewertung von großer Bedeutung. Durch fundierte Entscheidungen, die auf allen verfügbaren Informationen basieren, lassen sich unnötige Fehlurteile vermeiden und die Entscheidungsfindung verbessern.

Manuela

Manuela Schiemer beschäftigt sich seit über 8 Jahren intensiv mit Psychologie. Ihre Leidenschaft liegt darin, psychologische Mechanismen und die Beweggründe hinter menschlichem Verhalten zu erforschen. Derzeit arbeitet sie an ihrem ersten Buch, das sich mit kognitiven Verzerrungen (Biases) auseinandersetzt und spannende Einblicke in unbewusste Denkprozesse bietet.