Graphical Depiction of Statistical Information Improves Gambling-Related Judgments
Notice bibliographique
Résumé
The domain of gambling is rife with both diagnostic and non-diagnostic information. Previous studies examining scratch card gambling have demonstrated that people are often biased by intuitively appealing, yet non-diagnostic information (i.e., unclaimed prize information). The current study investigated how varying the presentation format of a diagnostic piece of information (i.e., payback percentage) could influence participants' use of this information when in conflict with unclaimed prize information. We hypothesized that when payback percentage information was presented in a graphical, as opposed to a numerical format, participants would be better at ignoring unclaimed prize information and correspondingly have their preferences become congruent with the true value of the presented scratch cards. In Experiment 1 (N = 201), with payback percentage presented in a numerical format, participants displayed a non-optimal preference for cards with greater numbers of unclaimed prizes and lower payback percentages. This preference was reversed in Experiment 2 (N = 201) when payback percentage was presented in a graphical format. In conclusion, the results of the current study demonstrate how judgments in a scratch card gambling domain can be improved by simply changing the presentation format of a single piece of information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».