Cognitive Biases Academy
GU
સાઇન ઇન કરો
મુખ્ય મેનૂ
બધા પૂર્વગ્રહો
કોર્સ
વિશે
GU
(Gujarati)
સાઇન ઇન કરો
→
Cognitive Biases Academy
મેનૂ બંધ કરો
બધા પૂર્વગ્રહો
કોર્સ
વિશે
GU (Gujarati)
સાઇન ઇન કરો
હોમ
પૂરતો અર્થ નથી
ઓછા ડેટામાં પણ આપણે વાર્તાઓ અને પેટર્ન શોધી કાઢીએ છીએ
15 શ્રેણીમાં પૂર્વગ્રહો
ઓછા ડેટામાં પણ આપણે વાર્તાઓ અને પેટર્ન શોધી કાઢીએ છીએ
પૂર્વગ્રહોનું અન્વેષણ કરો
ઊંડાણપૂર્વક અભ્યાસ
બધા પૂર્વગ્રહો
કપોલકલ્પના
યાદદાસ્તમાં રહેલી ખાલી જગ્યાઓ પૂરવા માટે અજાણતા જ ખોટી યાદો કે ખુલાસાઓ ઊભા કરવા, જેમાં છેતરવાનો કોઈ ઈરાદો હોતો નથી.
ક્લસ્ટરિંગ ભ્રમ
રેન્ડમ ઘટનાઓ કે ડેટામાં કોઈ ચોક્કસ પેટર્ન જોવી, જ્યાં વાસ્તવમાં કંઈ જ હોતું નથી.
નમૂનાના કદ પ્રત્યે અસંવેદનશીલતા
મોટા ડેટા કરતા નાના ડેટા નમૂનાઓ ઓછા વિશ્વસનીય છે તે બાબતને સમજવામાં નિષ્ફળ જવું.
સંભાવનાની ઉપેક્ષા
અનિશ્ચિત સંજોગોમાં નિર્ણય લેતી વખતે સંભાવનાને સાવ અવગણીને માત્ર પરિણામો પર જ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું.
ટૂચકા સમાન ભ્રાંતિ
ચોક્કસ આંકડાકીય પુરાવાઓ કરતાં વ્યક્તિગત વાર્તાઓ અને કિસ્સાઓને વધુ મહત્વ આપવાની ભૂલ.
માન્યતાનો ભ્રમ
કોઈ ડેટાના આધારે ભવિષ્યની આગાહી કરવાની આપણી ક્ષમતાને વધુ પડતી આંકવી, ખાસ કરીને જ્યારે માહિતી સમાન લાગતી હોય.
નકાબપોશ માણસની ભ્રાંતિ
જો આપણે કોઈ બાબત એક સ્વરૂપે જાણતા હોઈએ, તો આપણે તેને તમામ સ્વરૂપે ઓળખી શકીશું તેવું માની લેવું.
તાજેતરનો ભ્રમ
કોઈ બાબત ભલે વર્ષોથી અસ્તિત્વમાં હોય, પરંતુ આપણા ધ્યાનમાં તાજેતરમાં જ આવી હોવાથી તેને નવી જ માનવી.
જુગારીની ભ્રાંતિ
એવું માનવું કે ભૂતકાળમાં બનેલી રેન્ડમ ઘટનાઓ ભવિષ્યની રેન્ડમ ઘટનાઓની સંભાવનાને અસર કરે છે.
હોટ-હેન્ડ ભ્રાંતિ
જે વ્યક્તિને સળંગ સફળતા મળી હોય, તેને આગળ પણ સફળતા મળતી જ રહેશે તેવું માની લેવું.
ભ્રામક સહસંબંધ
જ્યારે કોઈ સંબંધ અસ્તિત્વમાં ન હોય ત્યારે પણ બે ઘટનાઓ કે પરિબળો વચ્ચે સંબંધ હોવાનું માનવું.
પરેડોલિયા
અસ્પષ્ટ કે રેન્ડમ આકારોમાં અર્થપૂર્ણ છબીઓ (જેમ કે વાદળોમાં ચહેરા) જોવાની વૃત્તિ.
માનવરૂપવાદ
પ્રાણીઓ કે નિર્જીવ વસ્તુઓમાં માનવીય લાક્ષણિકતાઓ, લાગણીઓ કે ઈરાદાઓ આરોપિત કરવા.
Regression to the Mean
After an extreme result, the next one is usually closer to average, and we mistake that return for the effect of whatever we did in between.
Bullshit Receptivity
We rate vague, impressive-sounding statements as profound when they are empty, mistaking buzzwords for meaning.
ભાષા પસંદ કરો
AF
(Afrikaans)
AR
(العربية)
AZ
(azərbaycanca)
BG
(български)
BN
(বাংলা)
CS
(čeština)
DA
(dansk)
DE
(Deutsch)
EL
(Ελληνικά)
EN
(English)
ES
(español)
ET
(eesti)
FA
(فارسی)
FI
(suomi)
FIL
(Filipino)
FR
(français)
GU
(ગુજરાતી)
HE
(עברית)
HI
(हिन्दी)
HR
(hrvatski)
HU
(magyar)
HY
(Հայերեն)
ID
(Bahasa Indonesia)
IT
(italiano)
JA
(日本語)
KA
(ქართული)
KK
(қазақ тілі)
KM
(ភាសាខ្មែរ)
KN
(ಕನ್ನಡ)
KO
(한국어)
KU
(کوردی)
LO
(ລາວ)
LT
(lietuvių)
LV
(latviešu)
ML
(മലയാളം)
MN
(монгол)
MR
(मराठी)
MS
(Bahasa Melayu)
MY
(မြန်မာဘာသာ)
NB
(Bokmål)
NL
(Nederlands)
NN
(nynorsk)
PA
(ਪੰਜਾਬੀ)
PL
(polski)
PS
(پښتو)
PT
(português)
RO
(română)
RU
(русский)
SI
(සිංහල)
SK
(slovenčina)
SL
(slovenščina)
SR
(Српски)
SV
(svenska)
SW
(Kiswahili)
TA
(தமிழ்)
TE
(తెలుగు)
TG
(тоҷикӣ)
TH
(ไทย)
TL
(Tagalog)
TR
(Türkçe)
UK
(українська)
UR
(اردو)
UZ
(Ўзбек)
VI
(Tiếng Việt)
YUE
(廣州話)
ZH
(简体中文)
રદ કરો