Weak evidence effect

Thesis title: Weak evidence effect
Author: Degtyar, Kseniya
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Kliegr, Tomáš
Opponents: Černý, Michal
Thesis language: English
Abstract:
This diploma thesis deals with one of the cognitive biases replicating - “weak evidenceeffect”, discovered in the article by Fernbach et al., by analysing the data collected froma crowdsourcing platform. The selected cognitive bias states that if a weak argumentis presented in a statement, it lowers the strength of one’s opinion. However, onthe contrary, the presence of an argument should strengthen the opinion. Then theanalysis is expanded by the values of NFC scale to carry out the individual differencesin perception of the analysed cognitive effect. For empirical evaluation of the effectpresence t-tests and mixed-effects regression models were used.
Keywords: Weak evidence effect; NFC scale; crowdsourcing; mixed-effects regression
Thesis title: Efekt slabého důkazu
Author: Degtyar, Kseniya
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Kliegr, Tomáš
Opponents: Černý, Michal
Thesis language: English
Abstract:
Tato diplomová práce se zabývá replikací jednoho z kognitivních zkreslení - "efektslabého důkazu", poprvé popsaného v článku Fernbach et al. (2011). Analýza dat proreplikaci, používá data shromáždena prostřednictvím využití crowdsourcing platformy.Vybrané kognitivní zkreslení znamená, že pokud se ve výroku uvádí slabý argument,sníží se síla názoru človeka, když naopak přítomnost argumentu by měla názor posílit.V dalším kroku se analýza rozšiřuje o hodnoty NFC škaly pro zkoumání individuálníchrozdílu ve vnímání analyzovaného kognitivního efektu. Pro empirické vyhodnocenívlivu byly použity t-testy a regresní modely se smíšenými efekty.
Keywords: NFC škala; Efekt slabého důkazu; crowdsourcing; regrese se smíšenými efekty

Information about study

Study programme: Kvantitativní metody v ekonomice/Ekonometrie a operační výzkum
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information and Knowledge Engineering

Information on submission and defense

Date of assignment: 18. 1. 2018
Date of submission: 2. 12. 2018
Date of defense: 30. 1. 2019
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/64478/podrobnosti

Files for download

    Last update: