Clustering illusion / Clustering-Illusion
Tritt auf, wenn Muster in Daten wahrgenommen werden, nur weil diese in Gruppen oder in kurzer Zeitspanne auftreten. Dadurch werden zufällige Informationen als Muster interpretiert, obwohl keine wirklichen Muster vorhanden sind.
Beispiel 1
Mehrere Teilnehmende eines Usability-Tests haben Schwierigkeiten mit einer bestimmten Funktion, woraus interpretiert wird, dass die Funktion generell schlecht ist. Dabei kann es sich um eine zufällige Häufung handeln.
Beispiel 2
Mehrere Teilnehmende bewerten eine Designkomponente gut, woraus geschlossen wird, dass diese allgemein bevorzugt wird. Dabei kann es sich um eine zufällige Häufung, z.B. aufgrund demografischer Ähnlichkeit, handeln.
Potenzielle Auswirkungen
Fehlinterpretation quantitativer Daten und Ziehen falscher Schlussfolgerungen.
Konkrete Handlungsempfehlung
- Standardisierung
- ausreichend große Stichproben
- statistische Tests zur Validierung
- Randomisierung der Stichprobe
- Blindstudien
Quellen zum Nachlesen
Kahneman, D. & Tversky, A. (1972). Subjective probability: A judgment of representativeness. Cognitive Psychology, 3(3), 430–454. https://doi.org/10.1016/0010-0285(72)90016-3