Referenzklassenproblem (Reference Class Problem)

Auch bekannt als: Referenzklassen-Selektionsbias Basisraten-Ambiguität

Statistical Error ID: reference_class_problem

Definition

Das Referenzklassenproblem tritt auf, wenn einem Einzelfall eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen wird, er aber zu mehreren Gruppen (Referenzklassen) gehört, die jeweils unterschiedliche Wahrscheinlichkeiten ergeben. Die Wahl der Referenzklasse kann die geschätzte Wahrscheinlichkeit dramatisch verändern, doch oft gibt es keine objektiv ‚richtige' Klasse.

Beispiel

Ein Arzt sagt: ‚Menschen mit Ihrer Diagnose haben eine 30% Fünfjahres-Überlebensrate.' Aber diese Statistik stammt von allen Patienten. Wenn man auf gleiches Alter, Fitnesslevel und Therapie einengt, könnte die Rate 60% sein. Bei Nichtrauchern mit Früherkennung vielleicht 80%.

Prüfschritte

Prüfschritte

Binäre Ja/Nein-Fragen, die eine KI beantworten muss, um ein Argumentationsmuster in einem Text zu erkennen.

Jeder der 452 Aspekte hat Prüfschritte — einfache Ja/Nein-Fragen, die systematisch erkennen sollen, ob ein Muster in einem Text vorkommt. Für Ad Hominem: "Greift das Argument eine Person statt ihre Behauptung an?" Für falsche Dichotomie: "Werden nur zwei Optionen präsentiert, obwohl mehr existieren?"

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Binäre (Ja/Nein) Fragen, die ein LLM beantworten muss, um diesen Aspekt zu identifizieren: