Variables that influence the bias of numerical cognition

Authors

DOI:

https://doi.org/10.21680/2176-9036.2023v15n2ID23167

Keywords:

Numerical cognition; Heuristics; Cognitive bias; Management decision-making.

Abstract

Purpose: It is known that individuals make decisions in a not entirely rational way, which leads to wrong decisions. People rely on a limited number of heuristic principles and cognitive biases, which reduce the complex task of setting up probabilities and predicting values in judgments. In this context, this paper aimed to identify the relationship between the bias of numerical cognition in managerial decision-making and the variables age, gender, education and mathematical knowledge.

Methodology: A self-applying questionnaire which contains made-up situations of a management environment was utilized, aiming to know the answerers’ perception of the real magnitude of the numbers. The research was operated in two stages: in the first, the presence of numerical cognitive bias was verified; in the second, the influence of the mentioned variables. The analysis was performed with a sample group of 252 academics (160 from a so-called “managerial” group and 90 from the named “non-managerial” group). For testing the presence of the numerical cognitive bias, ANOVA was used, and, for the statistical inference, the logistic regression, once it allows the explanation of the dependent variable in relation to the independent variables.

Results: The results indicate that the numerical cognitive bias is present in both groups (managerial and non-managerial), not showing statistically significant difference, which corroborates the idea that the cognitive bias is inherent to the human beings, regardless its involving in managerial practices. It was also observed that male and older answerers are less prone to the effects of the numerical cognitive bias.

Contributions of the Study: The study helps to build a new paradigm for evidences based on perfect rationality and on markets’ efficiency for the purpose of understanding the choices and emotions of the decision-makers, elaborating a theoretical-descriptive framework for the decision-making process.

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Author Biographies

Ivone Vieira Pereira , Universidade de Rio Verde

Pós-doutorado em Ciências Contábeis pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Doutora em Ciências Contábeis (UnB).

Ednilto Pereira Tavares Júnior, Universidade Federal de Goiás - UFG

Doutor em Ciências Contábeis (UnB/UFPB/UFRN - 2014/2018). Possui graduação em Ciências Contábeis e especialização em Análise e Auditoria das Demonstrações Contábeis pela Universidade Estadual de Goiás (2008 e 2010). Mestre em Ciências Contábeis pela Universidade de Brasília (2012).  Tem experiência na área acadêmica ministrando as disciplinas de Controladoria, Custos, Auditoria e Introdução a Contabilidade.

José Dionísio Gomes da Silva, Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Doutor em Controladoria e Contabilidade (FEA-USP). Professor Adjunto do Departamento de Ciências Contábeis da UFRN e Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis da UFRN.

References

Andrews, P. W. (2001). The psychology of social chess and the evolution of attribution mechanisms: Explaining the fundamental attribution error. Evolution and Human Behavior, 22, 11–29. doi: https://doi.org/10.1016/S1090-5138(00)00059-3

Bazerman, M.H. (2004). Processo decisório: Para cursos de administração e economia. Rio de Janeiro: Elsevier.

Bazerman, M. H., & Moore, D. (2009). Judgment in managerial decision making (7th ed.). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.

Bhowmick, S. (2010). Essays on three price judgments: Price fairness, price magnitude and price expectation. Dissertação de Doutorado em Filosofia (Ph.D.), Interdepartmental Program in Business Administration (Marketing), Universidade do Estado da Luisiana, Baton Rouge, Estados Unidos.

Bogea, F., & Barros, L. A. B. de C. (2008). Processo de tomada de decisão do investidor individual brasileiro no mercado acionário nacional: Um estudo exploratório enfocando o efeito disposição e os vieses da ancoragem e do excesso de confiança. Anais do 11º Seminários em Administração da FEA-USP, São Paulo-SP, Brasil.

Campbell, M. C. (1999). Perceptions of price unfairness: Antecedents and consequences. Journal of Marketing Research, 36(2), 187–199. doi: https://doi.org/10.2307/3152092

Caputo, A. (2014). Relevant information, personality traits and anchoring effect. International Journal of Management and Decision Making, 13(1), 62–76. doi: http://dx.doi.org/10.1504/IJMDM.2014.058470

Carvalho Junior, C. V. O. (2009). Aprendizado formal de controladoria e a minimização dos vieses cognitivos em decisões gerenciais: Um estudo experimental na Bahia. Dissertação de Mestrado em Contabilidade, Programa de Pós-Graduação em Contabilidade, Universidade Federal da Bahia, Salvador, Brasil.

Cosmides, L., & Tooby, J. (1994). Better than rational: Evolutionary psychology and the invisible hand. American Economic Review, 84, 327 –332.

Dehaene, S., Dupoux, E., & Mehler, J. (1990). Is numerical comparison digital? Analog and symbolic effects in two-digit number comparison. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 16(3), 626–641. doi: https://doi.org/10.1037//0096-1523.16.3.626

Dehaene, S., & Mehler, J. (1992). Cross-linguistic regularities in the frequency of number words. Cognition, 43, 1–29. doi: https://doi.org/10.1016/0010-0277(92)90030-L

Gava, A. M., & Vieira, K. M. (2006). Tomada de decisão em ambiente de risco: Uma avaliação sob a ótica comportamental. Revista Eletrônica de Administração, 12(1), 1–25.

Gerletti, S., & Sauaia, A. C. (2008). Influências de aspectos cognitivos sobre decisões de marketing: Um estudo exploratório sobre decisões de preço em um ambiente negocial simulado. Anais do 11º Seminários em Administração da FEA-USP, São Paulo-SP, Brasil.

Halfeld, M., & Torres, F. L. (2001). Finanças comportamentais: Aplicações no contexto brasileiro. Revista de Administração de Empresas, 41(2), 64–71. doi: https://doi.org/10.1590/S0034-75902001000200007

Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–291. doi: https://doi.org/10.2307/1914185

Katz, M. (2008). Analog and digital representation. Minds & Machines, 18, 403–408. doi: https://doi.org/10.1007/s11023-008-9112-8

Koster, E. H. W., Fox, E., & MacLeod, C. (2009). Introduction to the special section on cognitive bias modification in emotional disorders. Journal of Abnormal Psychology, 118(1), 1–4. doi: https://doi.org/10.1037/a0014379

Kukar-Kinney, M.; Xia, L.; Monroe, K.B. (2007). Consumers’ perceptions of the fairness of price-matching refund policies. Journal of Retailing, 83(3), 325–337. doi: https://doi.org/10.1016/j.jretai.2007.03.005

Kumar, S., & Goyal, N. (2015). Behavioural biases in investment decision making: A systematic literature review. Qualitative Research in Financial Markets, 7(1), 88–108. doi: https://doi.org/10.1108/QRFM-07-2014-0022

Lichtenstein, D., Block, P. H., & Black, W. C. B. (1988). Correlates of price acceptability. Journal of Consumer Research, 15, 243–252.

Luciano, E. M. (2000). Mapeamento das variáveis essenciais ao processo decisório nas empresas gaúchas do setor industrial alimentar. Dissertação de Mestrado em Administração, Programa de Pós-Graduação em Administração, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil.

Marcelino, C. V., & Bruni, A. L. (2013). O viés da cognição numérica e seus reflexos nas decisões contábeis. Revista Ambiente Contábil, 5(1), 39–54.

Marôco, J. (2010). Análise estatística com PASW Statistics (5a ed.). Pero Pinheiro: ReportNumber.

McCloskey, M., Caramazza, A., & Basili, A. (1985). Cognitive mechanisms in number processing and calculation: Evidence from dyscalculia. Brain and Cognition, 4, 171–196. doi: https://doi.org/10.1016/0278-2626(85)90069-7

McCloskey, M.; Macaruso, P. (1995). Representing and using numerical information. American Psychologist, 50(5), 351–363. doi: https://doi.org/10.1037//0003-066x.50.5.351

Monroe, K. B., & Lee, A. Y. (1999). Remembering versus knowing: Issues in buyers’ processing of price information. Journal of Academy of Marketing Science, 27(2), 207–225. doi: http://dx.doi.org/10.1177/0092070399272006

Onofre, J. C. de., Siconeli, L. do. S., Santos, C. A., Pamplona, E., & Quevedo, R. C. (2022). A influência da autoeficácia e do viés da cognição numérica na tomada de decisão orçamentária. 19º Congresso USP de Iniciação Científica em Contabilidade, São Paulo-SP, Brasil.

Sampieri, R. H., Collado, C. H., & Lucio, P. B. (2006). Metodologia de pesquisa (3a ed.). São Paulo: McGraw-Hill.

Santos, M. J. M. dos, Ponchio, M. C., & Rocha, T. V. (2009). Heurísticas no consumo de serviços de educação superior. Anais do 33º Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração (ENANPAD), São Paulo-SP, Brasil.

Serpa, A. (2006). O trabalho de campo em geografia: Uma abordagem teórico-metodológica. Boletim Paulista de Geografia, (84), 7–24

Schwartz, W. (1984). The two concepts of action and responsibility in psychoanalysis. Journal of the American Psychoanalytic Association, 32(3), 557–572. doi: https://doi.org/10.1177/000306518403200306

Simon, H. (1965). A behavioral model of rational choice. The Quarterly Journal of Economics, 69(1), 99–118. doi: https://doi.org/10.2307/1884852

Thaler, R. (1985). Mental accounting and consumer choice. Marketing Science, 4(3), 199–214.

Thomas, M., & Morwitz, V. (2005). Penny wise and pound foolish: The left-digit effect in price cognition. Journal of Consumer Research, 32, 54–64. doi: http://dx.doi.org/10.1086/429600

Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185, 1124–1131. doi: https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124

Tversky, A., & Kahneman, D. (1992). Advances in prospect theory: Cumulative representation of uncertainty. Journal of Risk and Uncertainty, 5(4), 297–323. doi: https://doi.org/10.1007/BF00122574

Yoshinaga, C. E., Oliveira R. F., Silveira, A. D. M., & Barros, L. A. B. C. (2008). Finanças comportamentais: Uma introdução. Revista de Gestão USP, 15(3), 25–35. doi: http://dx.doi.org/10.5700/rege336

Published

04-07-2023

How to Cite

PEREIRA , I. V.; JÚNIOR, E. P. T.; SILVA, J. D. G. da. Variables that influence the bias of numerical cognition. REVISTA AMBIENTE CONTÁBIL - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, [S. l.], v. 15, n. 2, p. 95–113, 2023. DOI: 10.21680/2176-9036.2023v15n2ID23167. Disponível em: https://periodicos.ufrn.br/ambiente/article/view/23167. Acesso em: 23 nov. 2024.

Issue

Section

Section 3: Research of Field on Accounting (Survey) (S3)