Sannsynlighet, frekvens, usikkerhet hvordan forstå og formidle risiko?

Transkript

1 SINTEF-seminar 20/ Sannsynlighet, frekvens, usikkerhet hvordan forstå og formidle risiko? Atle Refsdal 19/

2 Oversikt Sannsynlighet og frekvens i risikoanalyse Manglende statistisk tallforståelse 1. Illusjon om visshet 2. Uvitenhet om risiko 3. Dårlig kommunikasjon 4. Tåketenkning Oppsummering Gerd Gigerenzer: Calculated risks How to know when numbers deceive you, Simon & Schuster (2002) 2

3 International Organization for Standardization: ISO Risk management Principles and guidelines (2009) International Organization for Standardization: ISO Guide 73 Risk management Vocabulary (2009) 3

4 Risikomatrise 4

5 R. N. Shepard. Mind Sights: Original Visual Illusions, Ambiguities, and Other Anomalies, With a Commentary on the Play of Mind in Perception and Art. W. H. Freeman & Co (1990) 5

6 Type 1: Illusjon om visshet (illusion of certainty) Eksempel: DNA match = skyldig?? 19/ /

7 Type 1: Illusjon om visshet (illusion of certainty) Menneskelige eller tekniske feil i laboratoriet? Sammenfallende mønstre? (f.eks. nære slektninger) Biologiske spor flyttet til åstedet? (med/uten hensikt) Har vært på åstedet, men ikke begått handlingen? Rapportert match Virkelig match Mistenkt er kilde Mistenkt på åstedet Skyldig 7

8 Type 1: Illusjon om visshet (illusion of certainty) p(match) forveksles gjerne med p(ikke kilde match) Kildesannsynlighetfeilslutning Anta p(match) = 1:1 million Vi forventer 1 match pr million personer Av 5 million personer forventes 5 å gi match. Kun 1 person er kilden. Rapportert match Virkelig match Mistenkt er kilde Mistenkt på åstedet Skyldig 8

9 Type 1: Illusjon om visshet (illusion of certainty) Fix: Skape forståelse for årsaker til uvisshet (kausale sammenhenger) Formidle historier fra virkeligheten som illustrerer uvisshet Feilslutning mhp sannsynlighet for kilde: Formuler sjansen for tilfeldig match i form av frekvenser "Blant 5 million mennesker forventer vi 5 matcher" 9

10 Type 2: Uvitenhet om hyppighet/risiko (ignorance of risk) Man vet ikke ikke en gang omtrentlig hvor stor en risiko er... men man vet i det minste at man ikke vet, og at det kan være usikkerhet. Fix: oppsøk informasjon, vær tydelig på usikkerhet. 19/

11 Type 3: Dårlig kommunikasjon (miscommunication) Man kjenner hyppighet/risiko, men vet ikke hvordan disse kan formidles på en forståelig måte. 11

12 Dårlig kommunikasjon: Sannsynlighet "30-50% sannsynlighet for seksuelle problemer dersom man tar Prozac betyr at... av 10 ganger man har sex, vil man få problemer i 3-5? av 10 pasienter, vil 3-5 få problemer?... 12

13 Dårlig kommunikasjon: Sannsynlighet Referansen er implisitt inviterer til misforståelser Fix: Formuler ved frekvenser "Av 10 pasienter vil 3-5 få seksuelle problemer" 19/

14 Dårlig kommunikasjon: Relativ risiko "Folk med høyt kolesterol kan redusere sin risiko for dødsfall med 22 % ved å ta medisin X" Grunnlag (behandling i 5 år): Behandling # dødsfall pr 1000 med høyt kolesterol Medisin X 32 Placebo = 22% 14

15 Dårlig kommunikasjon: Relativ risiko Misforstås gjerne slik: "Dersom 1000 personer med høyt kolesterol tar medisin X, vil 220 reddes." Fix: Formuler som absolutt risikoreduksjon: Medisin X reduserer antallet dødsfall fra 41 til 32 per Den absolutte reduksjonen er 9 per 1000, altså 0,9 %. 15

16 Dårlig kommunikasjon: Betingede sannsynligheter Sannsynlighet for brystkreft gitt positivt mammogram Sannsynlighet for positivt mammogram gitt brystkreft Sannsynlighet for brystkreft og positivt mammogram... men disse forveksles lett 16

17 Type 4: Tåketenkning (clouded thinking) Man kjenner hyppighet/risiko, men vet ikke hvordan man kan gjøre utledninger og trekke videre konklusjoner. 17

18 Eksempel: Brystkreft og mammografi Kvinner i alderen år uten symptomer Sannsynligheten for brystkreft er 0.8 %. Hvis en kvinne har brystkreft, er sannsynligheten 90 % for at hun vil ha et positivt mammogram. Hvis hun ikke har brystkreft, er sannsynligheten 7 % for at hun likevel vil ha et positivt mammogram. Tenk deg at en kvinne har et positivt mammogram. Hva er sannsynligheten for at hun har brystkreft? s/luzietti/breast_mammography.htm, 19/

19 Samme eksempel formulert med naturlige frekvenser 8 av 1000 kvinner har brystkreft. Av disse 8 vil 7 ha et positivt mammogram. Av de 992 som ikke har brystkreft, vil 70 likevel ha et positivt mammogram. Hvor stor andel av kvinnene med et positivt mammogram har brystkreft? s/luzietti/breast_mammography.htm, 19/

20 Hva svarer ekspertene? Fig. 4-1 i Gerd Gigerenzer: Calculated risks How to know when numbers deceive you, Simon & Schuster (2002) 20

21 Representasjonen gjør en del av beregningen Fig. 4-2 i Gerd Gigerenzer: Calculated risks How to know when numbers deceive you, Simon & Schuster (2002) 21

22 Solving a problem simply means representing it so as to make the solution transparent. Herbert A. Simon: The Sciences of the Artificial, MIT Press,

23 Oppsummering Sannsynlighet: implisitt referanse => misforståelser Betinget sannsynlighet: base rate forsvinner => man glemmer at sannsynligheten for brystkreft i utgangspunktet er liten p(a B), p(b A) og p(a og B) forveksles vanskelig å regne Bruk naturlige frekvenser i stedet for sannsynligheter for å forstå og bli forstått 23

24 Naturlige frekvenser Teller tilfeller i populasjonen, ingen normalisering Kan representeres i ett enkelt tre U. Hoffrage et al. Representatino facilitates reasoning: what natural frequencies are and what they are not. Cognition 84 (2002) 24