From information processing to decisions : formalizing and comparing probabilistic choice models


Heck, Daniel W. ; Hilbig, Benjamin E. ; Moshagen, Morten



DOI: https://doi.org/10.1016/j.cogpsych.2017.05.003
URL: https://www.researchgate.net/publication/317175510...
Weitere URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S...
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2017
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Cognitive Psychology
Band/Volume: 96
Seitenbereich: 26-40
Ort der Veröffentlichung: Amsterdam [u.a.]
Verlag: Elsevier
ISSN: 0010-0285 , 1095-5623
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Sozialwissenschaften > Kognitive Psychologie u. Differentielle Psychologie (Erdfelder 2002-2019)
Fachgebiet: 150 Psychologie
Abstract: Decision strategies explain how people integrate multiple sources of information to make probabilistic inferences. In the past decade, increasingly sophisticated methods have been developed to determine which strategy explains decision behavior best. We extend these efforts to test psychologically more plausible models (i.e., strategies), including a new, probabilistic version of the take-the-best (TTB) heuristic that implements a rank order of error probabilities based on sequential processing. Within a coherent statistical framework, deterministic and probabilistic versions of TTB and other strategies can directly be compared using model selection by minimum description length or the Bayes factor. In an experiment with inferences from given information, only three of 104 participants were best described by the psychologically plausible, probabilistic version of TTB. Similar as in previous studies, most participants were classified as users of weighted-additive, a strategy that integrates all available information and approximates rational decisions.




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