Variables de decisión utilizadas en psicología industrial
Hay varios conceptos o términos comunes en el área del comportamiento de decisión que son bastante críticos e importantes para una mejor comprensión del proceso básico. En particular, los términos probabilidad, utilidad, precisión y validez son fundamentales para comprender el proceso de decisión básico. Solo se presentará aquí una breve exposición de cada uno de ellos; basta, se espera, para proporcionar una idea del significado y la utilidad de cada término, ya que se aplica a la forma en que las personas toman decisiones y cómo estas decisiones pueden estudiarse y evaluarse.
Probabilidad:
Para discutir la probabilidad que se aplica a la toma de decisiones, debemos considerar una decisión como "el proceso de elegir entre un conjunto de alternativas". Cada alternativa puede o no ser la opción correcta en cualquier decisión dada . Por ejemplo, considere el simple acto de lanzar una moneda y pedirle a un amigo que tome una decisión sobre si caerá cara o cola. El tomador de decisiones tiene dos opciones alternativas, y en cualquier decisión dada (sorteo) puede o no ser correcta.
P 1 = probabilidad de cabeza = 0.5
P 2 = probabilidad de cola = 0.5
Supongamos que tenemos una moneda honesta y un lanzador de monedas honesto. P 1 y P 2 son las probabilidades reales o verdaderas asociadas con las diversas alternativas posibles que son correctas en cualquier decisión individual. Dichas probabilidades suelen denominarse probabilidades objetivas. La probabilidad objetiva difiere de la probabilidad subjetiva, que es la probabilidad de que el responsable de la toma de decisiones se asocie con cada resultado.
Las dos probabilidades pueden, en ciertos casos, ser bastante diferentes. Considere el ejemplo de pedirle a su amigo que le diga cuál es la probabilidad de que haya una cabeza en el próximo lanzamiento de una moneda después de que haya visto cabezas cinco veces seguidas. Probablemente todavía diría P = 0.5.
Pero luego pídale que prediga lo que ocurrirá en el próximo lanzamiento de la moneda y las posibilidades son considerablemente mayores que 0, 5 que dirá colas. En otras palabras, a pesar del hecho de que sabe objetivamente que es probable que ocurra una cabeza en la prueba seis como antes, todavía siente subjetivamente que, después de cinco cabezas, hace mucho tiempo que queda una cola. Este tipo de comportamiento se conoce como la "falacia del jugador".
Utilidad o valor:
Dada una situación de decisión que tiene una cantidad especificable de resultados posibles, cada resultado también tiene una "recompensa" asociada a ella. En el caso de un juego de lanzamiento de monedas, los dos resultados posibles asociados con cualquier decisión o conjetura son "correctos" o "incorrectos". Si el juego se juega por dinero, el individuo puede ganar cinco centavos cada vez que sea correcto y Pierde cinco centavos cada vez que se equivoca.
Por lo tanto, el valor o la utilidad de una 'decisión correcta es de + 5 centavos, mientras que el valor o la utilidad de una decisión incorrecta es de -5 centavos. Sin embargo, es importante señalar que la utilidad medida en unidades objetivas como el dinero no necesariamente corresponde a la utilidad de forma subjetiva o personal. Muy a menudo, la utilidad subjetiva de un resultado puede ser notablemente diferente de la utilidad objetiva.
Un ejemplo:
Quizás un ejemplo sirva para aclarar las cosas. La siguiente ilustración está tomada con algunas modificaciones de Introducción a las Estadísticas para Decisiones Comerciales por Robert Schlaifer (1961, p. 3):
Un problema de inventario:
Un minorista está a punto de realizar un pedido de una cantidad de unidades de un producto perecedero que se echa a perder si no se vende al final del día en que se almacena. Cada unidad le cuesta al minorista $ 1; El precio de venta al público es de $ 5. El minorista no sabe cuál será la demanda del artículo, pero debe, sin embargo, decidir sobre un número definido de unidades para almacenar.
Este es un problema típico de decisión de negocios. Tiene dos características esenciales:
1. El tomador de decisiones debe elegir entre varios cursos de acción alternativos, es decir, debe seleccionar una de las varias alternativas posibles.
2. La alternativa elegida finalmente resultará en una recompensa definida. Esta recompensa puede ser positiva o negativa en valor.
A partir de la información anterior, es posible construir lo que se conoce como "tabla de pagos" que ilustra el resultado monetario que se produce para varias combinaciones de alternativas elegidas y resultados reales. ¿Cuál es la mejor "estrategia" para que el decisor siga? ¿Es una opción una opción "mejor" que cualquiera de las otras? Una forma de decidir qué alternativa seleccionar es conocida en la toma de decisiones como el principio Minimax. La regla minimax dice que uno debe seleccionar la alternativa que "minimiza la pérdida máxima posible".
Este es un tipo de regla de decisión muy conservador que sirve para proteger al tomador de decisiones contra cualquier resultado adverso importante. Sin embargo, en muchos casos también evita que ocurran grandes resultados favorables. Observe en la Tabla 15.2 que si seguimos una estrategia minimax, deberíamos seleccionar la alternativa 1, es decir, ¡no almacenar ninguna unidad en absoluto! Si hacemos esto, podemos estar seguros de que nunca perderemos dinero. Pero tampoco vamos a ganar dinero, una alternativa bastante tonta para seleccionar.
Ponderación del resultado:
En un sentido muy real, el principio minimax asume que el resultado menos favorable tiene una probabilidad muy alta de ocurrir. Así deberíamos protegernos contra esta eventualidad. En nuestro problema de inventario, el resultado más desfavorable sería no tener unidades compradas.
Una estrategia de decisión más realista sería ponderar cada resultado por la probabilidad estimada de que efectivamente ocurrirá el resultado en particular. Al hacer esto, es posible hacer una evaluación de qué tan buena es cada alternativa de decisión, dado que es probable que ocurra cualquiera de los posibles resultados con alguna probabilidad específica. Estas probabilidades pueden ser subjetivas u objetivas (basadas en la experiencia y el conocimiento anteriores). Por ejemplo, supongamos que nuestro distribuidor asume que cada uno de los seis resultados posibles es igualmente probable. Es decir, en un día cualquiera es igual a tener cuatro unidades demandadas, ya que no es una unidad, etc.
En forma tabular, podríamos escribir sus expectativas de la siguiente manera:
Una vez que las probabilidades esperadas se han determinado para cada resultado, y si el valor de cada resultado también se ha especificado en cada decisión alternativa, ahora es posible determinar la estrategia óptima o la alternativa de decisión.
El proceso de razonamiento formal para hacerlo es el siguiente (Schlaifer, 1961, p. 6):
1. Adjunte un valor numérico definido a la consecuencia de cada acto posible dado cada evento posible.
2. Adjunte un peso numérico definido a cada evento posible.
3. Seleccione el acto cuyo valor promedio ponderado es el más alto.
4. Este promedio ponderado en todos los resultados para cualquier alternativa dada es lo que se conoce como el valor esperado de una alternativa. Para ilustrar, calcularemos el valor esperado para cada una de las seis alternativas de decisión diferentes disponibles para nuestro minorista.
Alternativa No. 1 (ninguna unidad está en stock):
Tenga en cuenta que la alternativa número 5, que requiere almacenar cuatro unidades, tiene el valor más alto esperado de cualquiera de las opciones disponibles para quien toma las decisiones. ¡Esto nos dice que su mejor estrategia es elegir esta alternativa si, de hecho, es probable que cada uno de los resultados ocurra en un día cualquiera! El lector debe tener en cuenta que si las probabilidades son diferentes, por ejemplo, si el resultado de cinco unidades demandadas tiene una probabilidad de ¼ en lugar de 1/6, la estrategia óptima cambiará con toda probabilidad. Sugerimos que el lector intente usar un conjunto diferente de valores de probabilidad para demostrar este hecho a sí mismo.
