分类:概率匹配的决策机制
研究背景和问题
概率匹配实验（指的是[[概率匹配实验]]）[1]就是给定一个色子，得到正面的几率是[math]\displaystyle{ q }[/math]，得到反面的几率是[math]\displaystyle{ 1-q }[/math]，问被试如果有[math]\displaystyle{ N }[/math]次机会来做预测（可以一次性做全部的预测，也可以每一次仅仅对下一次做预测），如果预测的答案和实际出现的正面或者反面相同，则获得一定量的钱。这时候，如何选择。前人的实验发现，在这个问题中，大多数人选择做概率匹配，也就是不是选择正面，而是看情况基本上做到[math]\displaystyle{ q }[/math]的比例的情况下猜测正面，[math]\displaystyle{ 1-q }[/math]的比例猜测反面。
在这个研究中，我们想给被试的这个意义上——是否选择概率匹配——的理性程度或者说非理性程度做一个度量。
为什么需要这样一个非理性程度的度量呢？在我们的概率测试和最后通牒研究中，我们发现，这个意义上的非理性程度——在那里仅仅是分成做匹配和不做匹配两类——会很大程度上影响实验结果。于是，更进一步的问题就是，有没有一个数学模型来描述这样的非理性如何进入最后通牒博弈呢？为了构建这样的一个数学模型，我们首先需要把这些因素都定量起来。这个研究就是为了寻找一个这种非理性的定量度量。
为了定量测量这个非理性，首先我们需要确定被试有一个关于这个非理性的确定特质——某种表现是稳定的。例如，被试选择正面的概率[math]\displaystyle{ p }[/math]是稳定的，或者被试的决策机制——可以用决策过程的Markov过程（这个过程的一步的或者多步的，或者配上合适的变量——例如累计出现正面的次数——以后的，转移矩阵[math]\displaystyle{ M }[/math]）来描述——是稳定的。一旦找到[math]\displaystyle{ p }[/math]或者[math]\displaystyle{ M }[/math]就可以从那里定义一个合适的定量度量。
实验设计
- 对每一个被试，延长实验轮数，来得到更多的数据点，可以对每一个个体做一个特征和特征的稳定性的度量。例如，做50轮（？在被试还严肃对待和思考的前提下，越长越好，需要做预实验，看看是否尝到一定程度，行为模式发生了定性改变，例如随便猜了，或者维持了很长时间不选固定行动的人忽然变成了固定行动的了）。当然，当被试数据还是不够多的时候，按照某种行为特征对被试做分组也是可以接受的。
- 改变一下[math]\displaystyle{ q }[/math]看看（[math]\displaystyle{ q }[/math]换成其他数值，或者直接换成之前的[math]\displaystyle{ 1-q }[/math]的数值），是不是被试的行为做相应的改变，但是策略还是一样的。
下一步的工作
- 文献调研，看看针对这个实验以及类似的实验，是不是有类似的非理性定量指标已经提出来
- 预实验
- 实验
参考文献
- ↑ Shanks, D. R., Tunney, R. J., & McCarthy, J. D. (2002). A re‐examination of probability matching and rational choice. Journal of Behavioral Decision Making, 15(3), 233-250.
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