අඩු දත්ත තුළ පවා අප කතා සහ රටා සොයා ගනිමු

ගැඹුරු ගවේෂණය

සියලුම නැඹුරුතා

ව්‍යාජ ස්මරණය (Confabulation)

රැවටීමේ චේතනාවකින් තොරව අපගේ මතකයේ ඇති හිඩැස් පිරවීම සඳහා අපි නොදැනුවත්වම ව්‍යාජ මතකයන් හෝ පැහැදිලි කිරීම් නිර්මාණය කරමු.

පොකුරු මායාව (Clustering Illusion)

සැබවින්ම රටාවක් නොමැති අහඹු සිදුවීම් හෝ දත්ත වලදී අපි රටා දකිමු.

නියැදි ප්‍රමාණය කෙරෙහි සංවේදී නොවීම (Insensitivity to Sample Size)

විශාල නියැදිවලට වඩා කුඩා නියැදි විශ්වසනීයත්වයෙන් අඩු බව අවබෝධ කර ගැනීමට අපි අපොහොසත් වෙමු.

සම්භාවිතාව නොසලකා හැරීම (Neglect of Probability)

අවිනිශ්චිතතාවය යටතේ තීරණ ගැනීමේදී අපි බොහෝ විට ප්‍රතිඵල කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින් සම්භාවිතාව නොසලකා හරිමු.

කථාන්දර දෝෂය (Anecdotal Fallacy)

සංඛ්‍යානමය සාක්ෂිවලට වඩා පුද්ගලික කථා සහ සිදුවීම් වලට අපි වැඩි බරක් දෙමු.

වලංගුතා මායාව (Illusion of Validity)

විශේෂයෙන්ම තොරතුරු අනුකූල වන විට දත්ත මත පදනම්ව ප්‍රතිඵල අර්ථ නිරූපණය කිරීමට සහ පුරෝකථනය කිරීමට ඇති අපගේ හැකියාව අපි අධිතක්සේරු කරමු.

වෙස්ගත් මිනිසාගේ දෝෂය (Masked Man Fallacy)

අපි යමක් එක් විස්තරයක් යටතේ දන්නේ නම්, එය සියලු විස්තර යටතේ දැනගත යුතු බව අපි උපකල්පනය කරමු.

මෑත කාලීන මායාව (Recency Illusion)

යමක් දිගු කලක් තිස්සේ පැවතුනද, අප මෑතකදී දුටු දෙයක් මෑත කාලීන සංසිද්ධියක් බව අපි විශ්වාස කරමු.

සූදු කරුවාගේ දෝෂය (Gambler's Fallacy)

අතීත අහඹු සිදුවීම් අනාගත අහඹු සිදුවීම්වල සම්භාවිතාවට බලපාන බව අපි විශ්වාස කරමු.

වාසනාවන්ත හස්තයේ දෝෂය (Hot-Hand Fallacy)

සාර්ථකත්වයක් අත්විඳින පුද්ගලයෙකුට තවදුරටත් සාර්ථක වීමට වැඩි ඉඩක් ඇතැයි ("දිගටම ජය ගැනීම") අපි විශ්වාස කරමු.

මායාකාරී සහසම්බන්ධය (Illusory Correlation)

විචල්‍යයන් අතර එවැනි සම්බන්ධතාවයක් නොමැති විට අපි සම්බන්ධතාවයක් දකිමු.

පරෙයිඩෝලියාව (Pareidolia)

අහඹු හෝ අපැහැදිලි උත්තේජක තුළින් අපි අර්ථවත් රූප හෝ රටා (මුහුණු වැනි) දකිමු.

මානව ආරෝපණය (Anthropomorphism)

අපි මානව ලක්ෂණ, හැඟීම් හෝ අභිප්‍රායන් මිනිසුන් නොවන ආයතන වෙත ආරෝපණය කරමු.

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.