Cognitive Biases Academy
FIL
Mag-sign In
Pangunahing Menu
Lahat ng Bias
Kurso
Tungkol
FIL
(Filipino)
Mag-sign In
→
Cognitive Biases Academy
Isara ang menu
Lahat ng Bias
Kurso
Tungkol
FIL (Filipino)
Mag-sign In
Home
Sobrang dami ng impormasyon
Naaakit tayo sa mga detalyeng nagpapatibay sa ating umiiral na paniniwala
12 Mga Bias sa Kategorya
Naaakit tayo sa mga detalyeng nagpapatibay sa ating umiiral na paniniwala
Galugarin ang mga Bias
Malalim na Pagsusuri
Lahat ng Bias
Confirmation Bias
Pumipili lang tayo at umaalala ng mga impormasyong susuporta sa paniniwala natin.
Congruence Bias
Sinusubukan lang natin nang direkta ang naisip nating teorya, at nakakalimutan ang iba pang posibleng sagot.
Choice-Supportive Bias
Inaalala nating mas maganda ang naging desisyon natin kaysa sa totoong nangyari.
Selective Perception
Pinipili lamang natin ang nakikita at naririnig base sa ating mga inaasahan at paniniwala.
Observer-Expectancy Effect
Ang mga inaasahan ng isang mananaliksik ay maaaring maka-impluwensya sa pag-uugali ng mga kalahok sa isang pag-aaral.
Experimenter's Bias
Hindi sinasadyang naiimpluwensyahan ng mga inaasahan ng mananaliksik ang magiging resulta ng kanilang pag-aaral.
Observer Effect
Ang mismong pag-obserba sa isang bagay ay nagbabago sa bagay na inoobserbahan.
Expectation Bias
Nakikita natin sa mga datos o obserbasyon kung ano ang inaasahan nating makita.
Ostrich Effect
Iniiwasan natin ang negatibong impormasyon sa pamamagitan ng pagbulag-bulagan.
Subjective Validation
Iniisip nating magkaugnay ang dalawang walang-koneksyong pangyayari dahil ito ang inaasahan o pinaniniwalaan natin.
Continued Influence Effect
Patuloy na nakakaimpluwensya ang maling impormasyon sa ating pag-iisip kahit na ito ay naitama na.
Semmelweis Reflex
Awtomatiko nating tinatanggihan ang mga bagong ebidensyang kumokontra sa ating paniniwala.
Pumili ng Wika
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)
Kanselahin