בסעיפים הקודמים ראינו כיצד מנגנון הזמינות משפיע על שיפוטי הסתברות . בסעיף זה נדגים את השפעתו של מנגנון אחר , מנגנון העיגון , על הערכת גדלים מספריים . כאשר אנשים מתבקשים לתת אומדן מספרי ( למשל , שיעור האינפלציה בשנה הקרובה , ( הם נוטים להתחיל עם ערך כלשהו , המשמש כנקודת עיגון ( למשל , שיעור האינפלציה בשנה החולפת , ( ואחר כך הם מתקנים אותה כדי להגיע לאומדן המבוקש . זהו מנגנון העיגון . ( anchoring ) ואולם , התיקון של נקודת העיגון בדרך כלל אינו מספיק , ולכן האומדן מוטה לכיוון של נקודת העיגון , אפילו כאשר זו אינה רלוונטית ואין בה כל מידע ממשי . לכן נקודות עיגון שונות מביאות לאומדנים שונים , כפי שנראה להלן . התבוננו בשאלה הבאה : מהו אחוז המדינות האפריקניות באו"םי אנו מבקשים שתשיבו בדרך הבאה : ראשית , נגריל מספר k בין 0 ל . 100 עתה העריכו אם אחוז המדינות האפריקניות באו"ם גבוה או נמוך מ * לאחר מכן העריכו את האחוז המבוקש . שתי קבוצות של אנשים התבקשו לענות על שאלה זו . לקבוצה אחת המספר k שעלה בהגרלה היה , 10 ולשנייה המספר k היה . 65 למספרים המקריים האלה היתה השפעה מכרעת על האומדנים שניתנו בשתי...
אל הספר