Welcher Prozentsatz systematischer Daten wird als zufällig betrachtet?

In einer Box befindet sich ein Satz von 100 verschiedenen Objekten. Ich ziehe zufällig 99 davon heraus und lege sie auf einen Tisch und bitte eine Person, einen Blick darauf zu werfen, dann lege ich alle Gegenstände zurück in die Kiste. Nach einer kurzen Pause (5 Minuten) ziehe ich weitere 99 zufällige Objekte aus derselben Kiste heraus. Die Person wird gebeten zu sagen, wann immer ein Objekt dasselbe ist wie zuvor. Wenn sich das fehlende Objekt nicht auf Anhieb von allen anderen abhebt, wird die Person antworten, dass die Objekte alle gleich sind.

Wie viele Gegenstände sollten in der Schachtel sein und wie viele sollten auf einem Tisch platziert werden, vorausgesetzt, es besteht die gleiche Chance, dass alle Gegenstände herausgezogen werden, um den Durchschnittsmenschen dazu zu bringen, zu glauben, dass alle oder fast alle Gegenstände sind anders? Was würde eine 6-malige Wiederholung des Vorgangs alle 5 Minuten zu merklichen Auswirkungen auf die Ergebnisse haben?

Falls Sie hier keine guten Antworten erhalten (warten Sie einige Zeit darauf), lassen Sie es mich wissen. Ich könnte dies mit Cross Validated zusammenführen . Aber ich denke, das ist hier auch Thema.

Antworten (1)

Zufälligkeitstests wie (mein Favorit) Kolmogorov-Komplexität werden Ihnen sagen, wie zufällig diese Objekte wissenschaftlich erscheinen. (Ich bin mir nicht sicher, aber ich denke, Sie beschreiben eher chaotisches als zufälliges Verhalten, da die zufälligen Objekte nur neu angeordnet und nicht ersetzt werden können.)

Neben der Mathematik ist dies ein aktives Gebiet der psychologischen Forschung. Diejenigen mit Desillusionierungskrankheiten wie schizotypisch haben oft Schwierigkeiten zu erkennen, wann ein Muster zufällig ist. Das kranke Gehirn, das versucht, das Universum in Ordnung zu bringen oder eine neue Realität zu schaffen, die seinen zerbrochenen Wahrnehmungen entspricht, täuscht sich selbst, indem es glaubt, dass zufällige Ereignisse gemäß einer Kontrolle passieren. Dies wird Pareidolie genannt ( wenn es etwas gibt, das vage einem Muster ähneln könnte) und Apophenie (wenn die Daten offensichtlich zufällig sind).

Ihr Test würde Pareidolie, Apophenie sowie Mustererkennung messen .