The base rate fallacy, also called base rate neglect or base rate bias, is a type of fallacy. If presented with related base rate information (i.e., general information on prevalence) and specific information (i.e., information pertaining only to a specific case), people tend to ignore the base rate in favor of the individuating information, rather than correctly integrating the two, Base rate neglect is a specific form of the more general extension neglect. False positive paradox
An example of the base rate fallacy is the false positive paradox. This paradox describes situations where there are more false positive test results than true positives. For example, 50 of 1,000 people test positive for an infection, but only 10 have the infection, meaning 40 tests were false positives. The probability of a positive test result is determined not only by the accuracy of the test but also by the characteristics of the sampled population. When the prevalence, the proportion of those who have a given condition, is lower than the test's false positive rate, even tests that have a very low chance of giving a false positive in an individual case will give more false than true positives overall. The paradox surprises most people.
It is especially counter-intuitive when interpreting a positive result in a test on a low-prevalence population after having dealt with positive results drawn from a high-prevalence population. If the false positive rate of the test is higher than the proportion of the new population with the condition, then a test administrator whose experience has been drawn from testing in a high-prevalence population may conclude from experience that a positive test result usually indicates a positive subject, when in fact a false positive is far more likely to have occurred.
em PT
A falácia da taxa básica, também chamada de negligência da taxa básica ou viés da taxa básica, é um tipo de falácia. Se apresentado com informações de taxa de base relacionadas (ou seja, informações gerais sobre prevalência) e informações específicas (ou seja, informações pertencentes apenas a um caso específico), as pessoas tendem a ignorar a taxa de base em favor das informações individualizantes, em vez de integrar corretamente os dois , A negligência da taxa básica é uma forma específica da negligência de extensão mais geral. Paradoxo falso positivo
Um exemplo da falácia da taxa básica é o paradoxo do falso positivo. Este paradoxo descreve situações em que há mais resultados de teste falsos positivos do que positivos verdadeiros. Por exemplo, 50 de 1.000 pessoas testam positivo para uma infecção, mas apenas 10 têm a infecção, o que significa que 40 testes foram falsos positivos. A probabilidade de um resultado de teste positivo é determinada não apenas pela precisão do teste, mas também pelas características da população amostrada. Quando a prevalência, a proporção de pessoas que têm uma determinada condição, é menor do que a taxa de falsos positivos do teste, mesmo os testes que têm uma chance muito baixa de dar um falso positivo em um caso individual darão mais falsos positivos do que verdadeiros positivos em geral. O paradoxo surpreende a maioria das pessoas.
É especialmente contraditorio interpretar um resultado positivo em um teste em uma população de baixa prevalência (predomina), após ter lidado com resultados positivos extraídos de uma população de alta prevalência. Se a taxa de falsos positivos do teste for maior do que a proporção da nova população com a doença, um aplicador de teste cuja experiência foi obtida em testes em uma população de alta prevalência pode concluir por experiência que um resultado de teste positivo geralmente indica um sujeito positivo, quando na verdade é muito mais provável que tenha ocorrido um falso positivo.
