Variables de décision utilisées en psychologie industrielle

Il existe plusieurs concepts ou termes communs au domaine du comportement décisionnel qui sont assez critiques et importants pour une meilleure compréhension du processus de base. En particulier, les termes probabilité, utilité, exactitude et validité sont essentiels pour comprendre le processus décisionnel de base. Nous ne présenterons ici qu’un bref exposé de chacun d’entre eux - nous espérons qu’il suffirait de donner une idée de la signification et de l’utilité de chaque terme s’appliquant à la façon dont les gens prennent leurs décisions et à la façon dont ces décisions peuvent être étudiées et évaluées.

Probabilité:

Afin de discuter de la probabilité telle qu’elle s’applique à la prise de décision, nous devons considérer une décision comme «le processus de choix parmi un ensemble d’alternatives». Chaque alternative peut être ou ne pas se révéler être le bon choix pour une décision donnée. . Par exemple, considérons le simple fait de lancer une pièce de monnaie et de demander à un ami de décider si elle tombera ou non. Le décideur a le choix entre deux choix et, quelle que soit la décision prise (le tirage au sort), il peut être correct ou non.

P ₁ = probabilité de tête = 0.5

P ₂ = probabilité de queue = 0.5

Supposons que nous ayons une pièce de monnaie honnête et un lanceur de pièce honnête. P ₁ et P ₂ sont les probabilités vraies ou réelles associées aux différentes solutions possibles, qu’elles soient correctes pour une décision unique. Ces probabilités sont généralement appelées probabilités objectives. La probabilité objective diffère de la probabilité subjective, qui est la probabilité que le décideur s'associe lui-même à chaque résultat.

Les deux probabilités peuvent, dans certains cas, être très différentes. Prenons l'exemple d'un homme qui demande à votre ami de vous dire quelle est la probabilité qu'une tête se trouve lors du prochain tirage au sort après avoir vu ses têtes se relever cinq fois de suite. Il dirait probablement encore P = 0.5.

Mais ensuite, demandez-lui de prédire ce qui se passera lors du prochain tirage au sort et les chances sont considérablement plus grandes que 0, 5 qu'il dira queues! En d’autres termes, bien qu’il sache objectivement qu’une tête risque tout autant de se produire au procès, il a toujours le sentiment subjectif qu’après cinq têtes, une queue est attendue depuis longtemps. Ce type de comportement est connu sous le nom de «sophisme du joueur».

Utilité ou valeur:

Dans une situation de décision comportant un nombre spécifiable de résultats possibles, chaque résultat est également associé à un «gain». Dans le cas d’une partie au tirage au sort, les deux conséquences possibles associées à une décision ou à une estimation sont «correctes» ou «incorrectes». Si le jeu est joué pour de l’argent, l’individu peut gagner cinq cents à chaque fois qu’il a raison et perdre cinq cents à chaque fois qu'il se trompe.

Ainsi, la valeur ou l’utilité d’une «décision correcte» est + 5 cents, tandis que la valeur ou l’utilité d’une décision incorrecte est -5 cents. Cependant, il est important de souligner que l'utilité telle que mesurée en unités objectives telles que la monnaie ne correspond pas nécessairement à l'utilité sur une base subjective ou personnelle. Très souvent, l’utilité subjective d’un résultat peut être sensiblement différente de l’utilité objective.

Un exemple:

Peut-être qu'un exemple pourrait servir à clarifier les choses. L'illustration suivante est prise avec quelques modifications de l'Introduction à la statistique pour les décisions d'affaires de Robert Schlaifer (1961, p. 3):

Un problème d'inventaire:

Un détaillant est sur le point de passer une commande pour un certain nombre d’unités d’une denrée périssable qui se gâte si elle n’est pas vendue à la fin de la journée au cours de laquelle elle est stockée. Chaque unité coûte 1 $ au détaillant. le prix de détail est de 5 $. Le détaillant ne sait pas quelle sera la demande pour l'article, mais il doit néanmoins décider d'un nombre défini d'unités à stocker.

C'est un problème de décision métier typique. Il a deux caractéristiques essentielles:

1. Le décideur doit choisir parmi plusieurs options, c'est-à-dire qu'il doit choisir l'une des options possibles.

2. L’alternative choisie aboutira en définitive à un gain certain. Ce gain peut être positif ou négatif.

À partir des informations ci-dessus, il est possible de construire ce qu’on appelle le «tableau des gains», qui illustre le résultat monétaire obtenu par diverses combinaisons de solutions de remplacement choisies et de résultats réels. Quelle est la meilleure «stratégie» à suivre pour le décideur? Un choix est-il un "meilleur" choix que les autres? L'un des moyens de décider quelle alternative choisir est connue dans la prise de décision sous le nom de principe Minimax. La règle minimax stipule qu’il faut choisir l’alternative qui «minimise la perte maximale possible».

Il s’agit d’un type de règle de décision très conservateur qui protège le décideur contre tout résultat défavorable important. Cependant, dans de nombreux cas, cela empêche également la survenue de résultats favorables importants. Notez dans le tableau 15.2 que si nous suivons une stratégie minimax, nous devrions choisir la variante 1, c’est-à-dire ne stocker aucune unité! Si nous faisons cela, nous pouvons être sûrs de ne jamais perdre d'argent. Mais nous ne gagnerons jamais d'argent - une alternative plutôt stupide à choisir.

Pondérer le résultat:

De manière très réelle, le principe minimax suppose que le résultat le moins favorable a une très grande probabilité de se produire. Nous devons donc nous protéger contre cette éventualité. Dans notre problème d’inventaire, le résultat le plus défavorable serait de ne pas acheter de parts.

Une stratégie de décision plus réaliste consisterait à pondérer chaque résultat par la probabilité estimée que le résultat particulier se produira réellement. En faisant cela, il devient possible d’évaluer la qualité de chaque alternative de décision, étant donné que l’un quelconque des résultats possibles est susceptible de se produire avec une probabilité spécifiée. Ces probabilités peuvent être subjectives ou objectives (basées sur une expérience et des connaissances antérieures). Par exemple, supposons que notre détaillant suppose que chacun des six résultats possibles est également probable. Autrement dit, chaque jour, il est tout aussi apte à demander quatre unités qu’il n’en est pas, etc.

Sous forme de tableau, nous pourrions écrire ses attentes comme suit:

Une fois que les probabilités attendues ont été déterminées pour chaque résultat et si la valeur de chaque résultat a également été spécifiée pour chaque alternative de décision, il est maintenant possible de déterminer la stratégie ou l'alternative de décision optimale.

Le processus de raisonnement formel pour ce faire est le suivant (Schlaifer, 1961, p. 6):

1. Attachez une valeur numérique définie à la conséquence de chaque acte possible compte tenu de chaque événement possible.

2. Associez un poids numérique précis à chaque événement possible.

3. Sélectionnez l'acte dont la valeur moyenne pondérée est la plus élevée.

4. Cette moyenne pondérée de tous les résultats pour une alternative donnée correspond à la valeur attendue d'une alternative. Pour illustrer notre propos, nous allons calculer la valeur attendue pour chacune des six différentes solutions de décision proposées à notre détaillant.

Variante n ° 1 (aucune unité n'est stockée):

Notez que la variante 5, qui nécessite le stockage de quatre unités, a la valeur attendue la plus élevée de tous les choix disponibles pour le décideur. Cela nous indique que sa meilleure stratégie est de choisir cette alternative si effectivement chacun des résultats est susceptible de se produire un jour donné! Le lecteur doit garder à l'esprit que si les probabilités étaient différentes, par exemple si le résultat des cinq unités demandées avait une probabilité de ¼ au lieu de 1/6, la stratégie optimale changera vraisemblablement. Nous suggérons que le lecteur essaie d'utiliser un ensemble différent de valeurs de probabilité pour démontrer ce fait à lui-même.