Hoe waarschijnlijk is onwaarschijnlijk?

Blog •

Nu de dagen korter worden en het ‘s avonds weer sneller donker wordt, is het onderuitgezakt bingewatchen een favoriete bezigheid.

Hoe waarschijnlijk is onwaarschijnlijk?

Zo heb ik laatst de verfilming gezien van de tragedie wat Lucia de B. overkwam. Zij had voor de zoveelste keer dienst in het ziekenhuis terwijl er op dat moment weer een baby overleed. Na een discutabele bloedtest van één van de overleden baby’s, wordt de ‘Engel des Doods’ na een lang proces veroordeeld tot levenslang en na hoger beroep zelfs met tbs.

Het kan toch ook geen toeval zijn, dat Lucia telkens bij sterfgevallen aanwezig was in het ziekenhuis? De kans daarop is simpelweg te klein? Als actuarissen werken wij vaak met kansen, maar zijn wij daardoor immuun voor het maken van inschattingsfouten? Of laten wij ons soms ook leiden door subjectiviteit?

Een goede analyse vergt dat we steeds bewust moeten zijn dat wij behept zijn met de zogenaamde ‘confirmation bias’ en daar dus rekening mee houden.

Een gedachte-experiment. Ik werp vijf keer een dobbelsteen. Het resultaat is het volgende rijtje ogen: 1-5-4-4-6. Wanneer ik vervolgens vijfmaal een andere dobbelsteen werp, ontstaat het rijtje: 3-3-3-3-3. Deze laatste uitkomst doet waarschijnlijk bij de meeste mensen de wenkbrauwen fronsen: de dobbelsteen moet toch vast en zeker verzwaard zijn aan de kant van de 4? Van het eerste rijtje zal niemand opkijken, want dat is toch gewoon een willekeurige uitkomst? Het tweede rijtje vinden we onwaarschijnlijk, omdat vijfmaal hetzelfde opvallend is. Maar als beide dobbelstenen zuiver zouden zijn, dan is het eerste rijtje toch even waarschijnlijk als het tweede?

In ons dagelijks werk als actuaris, waar we dus rekenen met kansen, zijn we vaak op zoek naar een resultaat dat past bij onze verwachtingen. We analyseren de beschikbare data om te komen tot onze resultaten. Als deze resultaten aansluiten bij onze verwachting, zijn we ongetwijfeld snel geneigd dit resultaat te omarmen en niet meer verder te zoeken. Maar is het niet gewoon toeval dat we het voor ons gewenste resultaat zien en had de uitkomst niet wezenlijk anders kunnen zijn als we nogmaals zouden ‘werpen’ met de ‘data-dobbelsteen’?

Een goede analyse vergt dat we steeds bewust moeten zijn dat wij behept zijn met de zogenaamde ‘confirmation bias’ en daar dus rekening mee houden. Natuurlijk denken we van onszelf dat we niet in deze valkuil trappen, maar in de praktijk zijn wij ook maar mensen met een voorkeur voor gewenste uitkomsten.


Deze blog is op persoonlijke titel geschreven.

Over de auteur

Drs. Kees van Heugten AAG CERA

Actuaris AG en Teamlead Productmanagement Benelux bij elipsLife.