مغالطة معدل الأساس أيضا تسمى إهمال معدل الأساس أو انحياز معدل الأساس هي مغالطة رسمية عندما قدم مع معلومات متعلقة بمعدل الأساس كالمعلومات العامة ومعلومات حد المعلومات المتعلقة بحالة معينة فقط فسيميل العقل في هذا الموقف إلى تجاهل المجموعة الأولى من المعلومات والتركيز على المجموعة الثانية مغالطة معدل الأساس هي نوع من أنواع إهمال الامتداد أحد أنواع الانحياز المعرفي مفارقة الإيجابية الكاذبة أحد أنواع مغالطة معدل الأساس هي مفارقة الإيجابية الكاذبة عندما تكون احتمالية ظهور نتائج اختبارات إيجابية كاذبة أكبر من احتمالية حدوث نتائج إيجابية حقيقية للأختبارات يحد ذلك عندما يكون التعداد السكاني الكلي لديه نسبة حدوث حالة معينة ونسبة الحدوث هذه أقل من نسبة الأيجابية الكاذبة احتمالية تحصيل نتيجة الاختبار الإيجابي لا تحددها فقط دقة الأختبار ولكن تحددها أيضا صفات العينة المأخوذة من السكان عند الحدوث نسبة اللذين لديهم حالة معينة أقل من معدل الأيجابية الكاذبة للأختبار حتى الأختبارات اللتي لديها فرصة قليلة في اعطاء نتائج ايجابية كاذبة في حالة واحدة فردة ستعطي نتائج ايجابية كاذبة أكثر من النتائج الايجابية الحقيقية بشكل كلي لذلك في مجتمع فيه عدد قليل من الناس المصابين أقل نسبي من الايجابيات الكاذبة اللتي يعطيها الأختبار سيكون هنالك في الحقيقة ناس تثب إصابتهم بمرض معين بشكل غير صحيح من دون أن يكون لديهم ذلك المرض أكثر من الناس اللذين تثب إصابتهم بالمرض وهم لديهم المرض فعلا هذه المفارقة قد فاجئت الكثيرين من غير البديهي عند تفسير نتيجة إيجابية في اختبار ما على سكان لديهم نسبة إصابة منخفضة بعد التعامل مع نتائج إيجابية تية من سكان ليديهم نسبة إصابة عالية إذا كانت نسبة الايجابيات الكاذبة لأحد الأختبارات أعلى من نسبة مقدار السكان الجدد اللذين لديهم الحالة فمدير الأختبار اللذي خبرته تية من اختبار سكان ذوي نسبة إصابة عالية مكن أن يستنتج عن طريق تلك الخبرة أن النتائج الأيجابية للأختبار عادة شير إلى موضوع ايجابي بينما في الحقيقة والأكثر احتمالا للحدوث هو أن تكون النتائج الأيجابية المستنتجة هي كاذبة أمثلة المثال فيروس نقص المناعة البشرية في حالة سكان ذوي نسبة حدوث عالية تخيل إجراء اختبار فيروس نقص المناعة البشرية على العينة السكانية من شخص فيها من الناس مصابين الاختبار فيه نسبة ايجابية كاذبة ولا يوجد نسبة سلبية كاذبة النتيجة المتوقعة لهؤلاء الألف اختبار على العينة السكانية سيكون مصابين والأختبار ظهر نتيجة ايجابية حقيقية شخص سيستلمون نتيجة ايجابية حقيقية غير مصابين والأختبار ظهر نتيجة ايجابية كاذبة ال شخص المتبقين نتيجتهم ستكون سلبية حقيقية لذلك في العينة السكانية الشخص اللذي يستلم نتيجة اختبار ايجابية سوف يكون واثق بنسبة أكثر من بأنه مصاب بالمرض مثال السائقين في حالة الثمالة يملك مجموعة من ضب اط الشرطة جهاز لكشف الثمالة يعطي نتائج خاطئة في من الحالات بحيث يعطي نتيجة أن السائق مخمور بالوقت الذي يكون فيه السائق مت زنا وبالمقابل فإن جهاز كاشف الثمالة لا يفشل أبدا في اكتشاف السائق المخمور بالفعل وقد جد إحصائي أن سائقا واحدا فقط من كل ألف سائق يقود سي ارته في حالة ثمالة لنفترض أن ضباط الشرطة أوقفوا السائق بشكل عشوائي وأجبروا السائق على إجراء اختبار الكحول وأشارت نتيجة الاختبار أن السائق في حالة سكر نحن نفترض أنك لا تعرف أي شيء آخر عنه ما هو احتمال أن يكون تكون بالفعل في حالة سكر قد يجيب الكثيرون أن النسبة قد تصل إلى ولكن في الواقع فإن الاحتمال الصحيح هو حوالي وفيما يلي شرح لذلك في المتوس لكل سائق تم اختباره سائق واحد في حالة سكر ومن المؤك أن جهاز كشف الثمالة قد أعطى نتيجة إيجابي صحيحة لذلك هناك نتيجة اختبار إيجابية حقيقي واحدة مقابل من السائقين ليسوا في حالة سكر ويعطي جهاز كشف الثمالة نتائج ثمالة إيجابية خاطئة بنسبة مم يعني وجود حالة اكتشاف ثمالة خاطئ لذلك فإن احتمال أن يكون سائق ما من بين سائق أعطى جهاز كشف الثمالة عند إجراء الفحص عليه نتيجة إيجابي ثملا بالفعل هو ومع ذلك فإن صحة هذه النتيجة تعتمد على تحق الافتراض الأو لي بأن ضابط الشرطة قد أوقف السائق بشكل عشوائي وليس بسبب القيادة السي ئة في حالة وجود هذا السبب أو أي سبب آخر غير تعس في لإيقاف السائق فإن الحساب ينطوي أيض على احتمال أن يقود سائق مخمور القيادة بكفاءة وأن يقود سائق غير مخمور بغير كفاءة بشكل أكثر رسمي يمكن الحصول على نفس النتيجة احتمال باستخدام مبرهنة بايز هدفنا هو الوصول إلى احتمال أن يكون السائق بالفعل في حالة ثمالة مع العلم أن نتيجة جهاز كشف الثمالة قد أشارت إلى ذلك وهو ما سمنث له كما يلي حيث تمث السائق الثمل بالفعل فيكون حسب مبرهنة بايز ووفقا لحساباتنا السابقة فإن وباستخدام القيم السابقة وبتعويضها في قانون الاحتمال الكل ينتج وهذا يعطي وبتعويض هذه النتائج في مبرهنة بايز نحصل على وهي نفس النتيجة التي حصلنا عليها في السابق في حالة سكان ذوي نسبة حدوث منخفضة الآن اعتبر أن نفس الاختبار تم تطبيق على العينة السكانية حيث فقط من السكان مصابون بالمرض النتيجة المتوقعة من اختبار على العينة السكانية سوف يكون مصابين والأختبار ظهر نتيجة ايجابية حقيقية شخص سوف يستلمون نتيجة فحص ايجابية حقيقية غير مصابين والأختبار ظهر نتيجة فحص ايجابية كاذبة شخص سوف يستلمون نتيجة فحص ايجابية كاذبة ال شخص المتبقين سوف يستلمون نتيجة اختبار حقيقية سالبة في العينة السكانية فقط شخص من مجموع شخص من اللذين لديهم نتيجة فحص إيجابية هم مصابون بالمرض فعل لذلك احتمالية كون الشخص مصاب فعلا بعد أن قال له أنه صاب هي فقط لاختبار يبدو بطريقة مختلفة على أنه دقيق بنسبة الفاحص اللذي لديه خبرة في العينة السكانية يمكن أن يجد مفارق في العينة السكانية نتيجة لطالما كانت تبين الإصابة بشكل صحيح أصبحت الآن ايجابية كاذبة عاد الأرتباك الناتج من الاحتماليات اللاحقة للأصابة مع الاحتمالية السابقة في استلام نتائج ايجابية كاذبة هو خطأ طبيعي بعد استلام نتيجة أختبار مهدد للحياة مثال التعرف على الأرهابي في مدينة يقط ها مليون شخص ليكن هنالك إرهابي غير إرهابيين لتبسيط المثال نفترض أن جميع من في المدينة هم سكان ها لذلك احتمالية معدل الأساس لكون عينة عشوائية ختارة من أحد السكان إرهابيا هي واحتمالية معدل الأساس لنفس الشخص كونه غير ارهابي هي في محاولة للإمساك بالإرهابيين المدينة قامت بنصب نظام للإنذار مع كامرات مراقبة وبرنامج لتمييز الوجوه بشكل تلقائي البرنامج فيه نسبتين للفشل بمقدار النسبة السلبية الكاذبة إذا ما مسحت الكامرة إرهابيا سيرن جرس في من الاوقات وسيفشل الجرص بالرنين في من الأوقات النسبة الايجابية الكاذبة إذا ما مسحت الكامرة غير إرهابي لن ير الجرس في من الاوقات وسيرن الجرص في من الأوقات افترض أن أحد السكان تسبب في تشغيل الإنذار ما هي احتمالية كون ذلك الشخص ارهابي بكلمات أخرى الاحتمالية عدد الارهابيين عدد مرات رنين الجرس احتمالية كون الشخص اللذي تسبب برنين الجرس ارهابي مع أخذ عدد مرات رنين الجرس بنظر الأعتبار شخص يعمل على مغالطة معدل الأساس سوف يستنتج أن هنالك فرصة أن الشخص اللذي تم تشخيصه هو إرهابي بالرغم من أن الاستنتاج يبدو عقلاني هو في الحقيقة منطق سيء والحسابات الا تية ست ظهر كون الشخص إرهابي هي في الحقيقة مقاربة وليس المغالطة تنشأ من خلط طبيعتين لنسبتي فشل مختلفتين عدد مرات عدم رنين الجرس لكل إرهابي عدد الارهابيين لكل دقة جرس هما كميتان غير مرتبطتان إحداهما لا تساوي الا خرى بالضرورة وليس من الواجب حتى كونه متساويتين تقريب لتوضيح ذلك إعتبر ما يحد إذا ما تم نصب نفس نظام الإنذار في مدينة ثانية لا تحتوي على ارهابيين بالمرة ففي المدينة الأولى الإنذار كان يشتغل مرة واحدة من كل مرة شخ فيها شخص غير إرهابي ولكن خلاف للمدينة الأولى الإنذار لن يشتغل بسبب وجود شخص إرهاب لهذا فإن نسبة من جميع الانذارات كانت لغير الإرهابيين ولكن النسبة السلبية الكاذبة لا يمكن حتى حسابها عدد غير الإرهابيين لكل رنة جرس في تلك المدينة هو مع ذلك فإن احتمالية تشخيص شخص إرهابي هي صفر مع أخذ عدد مرات رنين الجرس بنظر الاعتبار عدد الارهابيين عدد مرات رنين الجرس تخيل ان سكان المدينة الأولى بالكامل واللذين تعدادهم مليون شخص قد عبرو من امام الكامرة ما قارب من الارهابيين سوف ستسببون بتشغيل الإنذار وكذلك سيفعل من ال شخص غير الارهابيين لهذا ما قارب من الاشخاص سوف يشغلون الإنذار اللذين منهم سيكونون ارهابيين لذلك احتمالية كون الشخص اللذي شغل الإنذار ارهابي فعل هي فقط في أي أقل من وتحت نسبة تخميننا الابتدائي بكثير اللذي كان مغالطة معدل الأساس ضللة في هذا المثال بسبب وجود عدد من من غير الارهابيين أكثر من الارهابيين وعدد الايجابيات الكاذبة غير الارهابيين شخصين كأرهابيين هي أكبر بكثير من الايجابيات الحقيقية العدد الحقيقي للإرهابيين نتائج في علم النفس في التجارب جد أن الناس فضلون معلومات فردية على معلومات عامة في حالة وجود النوع الأول في بعض التجارب لب من الطلاب تقدير متوسط نقاط الصف لطلاب افتراضيين عند اعطائهم احصائيات متعلقة بتوزيع ال مال الطلاب إلى تجاهل تلك الاحصائيات عندما تم إعطائهم معلومات مفصلة عن طالب معين حتى لو كانت تلك المعلومات المفصلة الجديدة لا علاقة لها بأداء المدر سة بشكل واضح لقد استخدام هذه النتيجة لمناقشة عدم ضرورية إجراء المقابلات لمنح الكليات لأن المقابلات لا تقد أن تختار الم رشحين الناجحين أفضل من الاحصائيات الأساسية الطبيب النفسي دانيل كاهنيمان وا موس تفيرسكي حاولوا شرح تلك النتيجة في إطار قاعدة بسيطة أو إرشادية سمى ألتمثيل ناقشوا أن العديد من الأحكام ذات العلاقة بالأرجحية أو بالسبب والنتيجة تبنى على كيفية تمثيل شيء ما مقارن بشي آخر أو بتصنيف ما كاهنيمان يعت أن معدل الاساس بأنها نوع من أنواع تجاهل الامتداد ريتشارد نيسبيت ناق أن بعض التحيزات النسبية مثل خطأ الإسناد الأساسي هي حالات من مغالطة معدل الأساس الناس لا يسلعملون إجماع المعلومات معدل الاساس عن كيفية تصرف الآخرين في مواقف مماثلة وبدل من ذلك يفضلون أبسط مات التصرف هذا نقاش كبير في علم النفس حول الظروف اللتي على أساسها يقرر الناس تقدير معلومة معدل الأساس أم لا الباحثون في برنامج الإستدلال والتحيز أكدو نتائج تجريبية بين أن الناس يميلون إلى تجاهل معدل الأساس وعمل إستدلالات خر معايير معينة للتفكير الاحتمالي مثل نظرية بايس الإستنتاج المأخوذ من هذا الخط من البحث كان أن التفكير الاحتمالي البشري هو عيب وم عرض للخطأ باحثون اخرون أكدو على الصلة بين العمليات المعرفية وأشكال المعلومات النقاش بأن إستنتاجات كتلك هي بصورة عامة غير مضمونة المراجع تصنيف انحيازات معرفية تصنيف تمويل سلوكي تصنيف مغالطات الارتباط تصنيف مفارقات إحصائية