5,5
Szacunek najsłabszych
Tyle zagadek z 10, zdaniem najsłabszej ćwiartki, rozwiązała ona dobrze. Rozwiązała średnio 0,3.
Zadanie jest wzorowane na badaniu z 1999 roku, w którym studenci rozwiązywali zagadki z kartami i oceniali własny wynik.
Każda zagadka wygląda prosto. Na stole leżą cztery karty, widać tylko ich wierzchnią stronę, a obok stoi reguła. Wskazujesz karty, które trzeba odwrócić, żeby sprawdzić, czy reguła jest prawdziwa, i mówisz, jak pewna jest Twoja odpowiedź. Na końcu szacujesz, ile zagadek rozwiązano dobrze, i widzisz swój szacunek obok wyniku oraz obok wyników badań.
Szybka wersja to 6 zagadek. Pełna ma 10 zagadek, krótką lekcję logiki i drugie spojrzenie na własne odpowiedzi, jak w badaniu z 1999 roku. Odpowiedzi zostają w Twojej przeglądarce i nigdzie nie trafiają. Możesz też od razu czytać dalej, ale tekst niżej zdradza, czego szuka zadanie.
Karty zaznaczysz klawiszami od 1 do 4, a zagadkę zatwierdzisz Enterem. Pewność wybierzesz klawiszami od 1 do 4.
W skrócie
To wzór, w którym osoby z najsłabszymi wynikami najmocniej przeceniają swój wynik, a najlepsze lekko go zaniżają. Justin Kruger i David Dunning tłumaczyli go tym, że do oceny własnych odpowiedzi potrzebna jest ta sama wiedza co do ich udzielenia.
Tu kryje się nazwa efektu i jego opis. Zdradzają, na czym polega zadanie, więc najpierw sprawdź się na sobie albo odkryj je od razu.
Efekt Dunninga-Krugera
W 1995 roku McArthur Wheeler napadł w biały dzień na dwa banki w Pittsburghu, bez żadnego przebrania. Policja zatrzymała go tej samej nocy, niecałą godzinę po tym, jak nagrania z kamer pokazano w wieczornych wiadomościach. Gdy je zobaczył, wymamrotał, że przecież miał na twarzy sok. Był przekonany, że sok z cytryny czyni twarz niewidoczną dla kamer. Od tej historii Justin Kruger i David Dunning z Uniwersytetu Cornella zaczęli pracę z 1999 roku. Pytali w niej, czy brak umiejętności odbiera też zdolność zauważenia tego braku.
Jak to sprawdzili? W czwartym badaniu tej pracy 140 studentów rozwiązało 10 zagadek z kartami, takich jak na tej stronie. To zadanie opisał w 1966 roku Wason. Potem studenci szacowali, ile zagadek rozwiązali dobrze i jak wypadli na tle kolegów z zajęć. Cała grupa rozwiązała średnio 4,9 zagadki, a sądziła, że 6,6. Najsłabsza ćwiartka, 37 osób, rozwiązała średnio 0,3. Najlepsza ćwiartka rozwiązała wszystkie, a uważała, że wypadła lepiej od 79% grupy, choć wypadła lepiej od 90%.
Przy regule „jeśli z jednej strony jest A, to z drugiej jest 4” reguła może się załamać tylko na karcie, która ma A i nie ma 4. Dlatego odwraca się A, bo z tyłu może nie być 4, i kartę z liczbą inną niż 4, bo z tyłu może być A. Karta z 4 niczego nie rozstrzyga. Z tyłu może być A albo inna litera, a reguła i tak zostaje cała. Karta z D też nic nie mówi, bo reguła dotyczy tylko kart z A.
Jaką część zadań badani rozwiązali dobrze i jaką sami wskazali. Słupek z obwódką to szacunek, pełny to wynik.
Kruger i Dunning (1999), badanie 4: 140 studentów Uniwersytetu Cornella, 10 zagadek z kartami; najlepsza ćwiartka to 15 osób z grupy, która nie dostała lekcji. Jansen, Rafferty i Griffiths (2021): 3543 osoby z USA w serwisie Mechanical Turk, 20 zadań z rozumowania logicznego, inne niż zagadki z kartami.
Ile osób na 100, zdaniem badanych, wypadło od nich gorzej. Gdyby ludzie oceniali się trafnie, średnia takich odpowiedzi w grupie wyniosłaby 50.
Przerywana linia to 50. Kruger i Dunning (1999), badanie 4, pytanie o wynik testu na tle kolegów z zajęć. Jansen i in. (2021): 3515 osób przy gramatyce i 3543 przy logice. McIntosh, Moore, Liu i Della Sala (2022): 151 studentów i absolwentów, głównie z Uniwersytetu w Edynburgu.
Po każdej zagadce wybierano pewność od 1 (zgaduję) do 4 (na pewno dobrze). Na podobnej skali, od 1 (bardzo niepewnie) do 4 (bardzo pewnie), oceniało pewność 151 osób w badaniu zespołu Roberta McIntosha z 2022 roku, po każdym z 90 zadań z matrycami. Przy złych odpowiedziach wszyscy byli mniej więcej tak samo niepewni, ze średnią poniżej 2,5. Osoby z lepszym wynikiem były za to wyraźnie pewniejsze przy dobrych odpowiedziach. W tym badaniu najsłabsi nie byli więc pewniejsi siebie od najlepszych, tylko mniej pewni.
Po zadaniu zobaczysz tu swoją średnią pewność przy dobrych i przy złych odpowiedziach. Słupek pełnej długości to 4.
W badaniu z 1999 roku połowa studentów po teście dostała około 10-minutową lekcję logiki, a druga połowa w tym czasie robiła coś innego. Potem wszyscy przeglądali swoje odpowiedzi i zaznaczali, które są dobre. Testu nikt nie rozwiązywał drugi raz.
W najsłabszej ćwiartce osoby po lekcji obniżyły szacunek swojego wyniku z 5,3 do 1,0 zagadki, a swojego miejsca na tle innych z 51 do 32 osób na 100 z gorszym wynikiem. Osoby bez lekcji podniosły szacunek z 5,8 do 6,3. Lekcję wzorowano na pracy zespołu Cheng z 1986 roku.
Przy każdej zagadce: które karty zaznaczono, które należało odwrócić i z jaką pewnością. Zielony pasek to dobra odpowiedź, różowy zła.
Zagadki napisaliśmy na potrzeby tej strony na wzór zadania z badania z 1999 roku. Wynik jednej osoby nie pokazuje efektu Dunninga-Krugera, bo efekt dotyczy grup. Pokazuje tylko, jak trafnie oceniono własne odpowiedzi.
Skoro ocena własnych odpowiedzi to osobna umiejętność, czy da się ją znaleźć w mózgu?
Co dzieje się w mózgu
Efekt Dunninga-Krugera dotyczy oceny całego testu i porównania z innymi. Badania mózgu zwykle pytają o coś węższego: czy po każdej odpowiedzi człowiek wie, że odpowiedział dobrze albo źle. Badacze nazywają to trafnością metapoznawczą. Przystanki niżej pokazują obszary wiązane z tą umiejętnością. Nie wiadomo, czy to one stoją za wzorem z badania z 1999 roku.
Kształty obszarów pochodzą z atlasu kory HCP-MMP1. Zaznaczamy obszary atlasu najbliższe punktom podanym w pracach. To przybliżenie miejsca, a nie zmierzona aktywność. Model można obracać palcem albo myszą.
W badaniu zespołu Stephena Fleminga z 2010 roku 32 osoby oceniały, na którym z dwóch kolejno pokazanych obrazków wzór z pasków był wyraźniejszy, i po każdej odpowiedzi zaznaczały pewność. Trudność dobierano tak, żeby każdy odpowiadał dobrze w około 71% prób. Mimo równego wyniku osoby różniły się tym, jak trafnie ich pewność oddzielała odpowiedzi dobre od złych. Im trafniej ktoś to robił, tym większą objętość istoty szarej miał w prawej przedniej części kory przedczołowej, przy samym biegunie czołowym. To zależność, nie dowód przyczyny.
W 2014 roku Fleming z zespołem sprawdził 7 osób po operacjach, w których z powodu guza albo padaczki usunięto fragment przedniej części kory przedczołowej, głównie po prawej stronie. Porównał je z 11 osobami po operacjach płata skroniowego i z 19 zdrowymi. Wszyscy rozwiązywali zadania równie dobrze i byli tak samo pewni siebie. W zadaniu wzrokowym osoby z uszkodzeniem przedniej części kory przedczołowej gorzej rozpoznawały jednak, które odpowiedzi są dobre. Ich trafność wynosiła średnio 46% tej, jaką dałoby się wyciągnąć z ich odpowiedzi, a u zdrowych 88%. W zadaniu pamięciowym różnicy nie było. Grupa była mała, uszkodzenia wychodziły poza sam biegun czołowy, a różnica wobec osób po operacji płata skroniowego była na granicy istotności.
W 2010 roku zespół Rounis stymulował polem magnetycznym grzbietowo-boczną korę przedczołową po obu stronach głowy, po 20 sekund na każdą stronę, u 20 osób. W porównaniu ze stymulacją pozorowaną badani gorzej oceniali potem, które odpowiedzi w zadaniu wzrokowym są trafne, choć samo zadanie rozwiązywali tak samo dobrze.
W 2017 roku zespół Bora z Uniwersytetu Sussex powtórzył to w dwóch eksperymentach, na 53 i 17 osobach, porównując stymulację tego obszaru ze stymulacją czubka głowy. Spadku nie było, a obliczenia wskazywały raczej, że efektu nie ma. Autorzy uważają, że różnicę mogło dać pierwsze badanie, które włączało do analizy dane niestabilne, odrzucane w powtórzeniu. Miejsca stymulacji wyznaczano odległością od okolicy ruchowej, bez współrzędnych, dlatego w modelu zaznaczamy obszary grzbietowo-bocznej kory przedczołowej z metaanalizy opisanej w przystanku 3.
Anthony Vaccaro i Stephen Fleming zebrali w 2018 roku wyniki 47 badań fMRI, w których 2215 osób oceniało, jak pewne są ich decyzje albo wspomnienia. W 36 z nich sprawdzano, co rośnie i maleje razem z pewnością. Powtarzały się tylna część przyśrodkowej kory czołowej, wyspa z sąsiednią częścią zakrętu czołowego dolnego, lewa grzbietowo-boczna kora przedczołowa i przedklinek. Te obszary śledziły, jak bardzo ktoś był pewny. Autorzy zastrzegają, że mogły też reagować na czas odpowiedzi albo trudność zadania, które idą w parze z pewnością.
Jedenaście z tych badań pytało o coś bliższego efektowi Dunninga-Krugera, czyli o to, czy pewność trafnie oddziela odpowiedzi dobre od złych. Po uwzględnieniu tego, że sprawdzano wiele miejsc mózgu naraz, nie wskazały żadnego wspólnego obszaru.
Zespół Muller z Uniwersytetu Stanowego Kalifornii w San Bernardino badał 56 studentów, w swoim przekonaniu jako pierwszy przy tym efekcie,, którzy najpierw zapamiętywali słowa, a potem rozpoznawali je wśród nowych. W trakcie testu, co dziesiąte słowo, i jeszcze raz na końcu oceniali, jak wypadli na tle innych. Układ był podobny jak w 1999 roku: najsłabsza ćwiartka przeceniła swoją pozycję o 62,6 punktu procentowego, a najlepsza zaniżyła ją o 8,3. Skala odpowiedzi miała jednak tylko pięć przedziałów, a najniższy obejmował wszystko poniżej 60. miejsca na 100, więc tych liczb nie da się wprost porównać z badaniem z 1999 roku.
Przy ocenie własnej pozycji sygnał z elektrody nad czołem, 400-600 milisekund po pytaniu, był u osób przeceniających się wyższy niż u niedoceniających, z wynikiem tuż na granicy istotności. Przy rozpoznawaniu słów u niedoceniających silniejszy był za to późniejszy sygnał nad lewą okolicą ciemieniową, 600-900 milisekund po słowie, wiązany z przypominaniem szczegółów. Autorzy przypuszczają, że osoby przeceniające się opierają ocenę na ogólnym poczuciu znajomości. Grupa niedoceniających liczyła jednak 10 osób, zapis EEG nadawał się do analizy u 54 osób, wyników nie korygowano na wiele porównań, a autorzy sami zaznaczają, że wyniki wymagają powtórzenia w innych laboratoriach. EEG mierzy sygnał na skórze głowy, bez wskazania obszaru, z którego pochodzi, dlatego tego badania nie zaznaczamy w modelu. Model pokazuje tu razem obszary z przystanków 1-3.
Na co dzień
Czy debatujący wiedzieli, jak im poszło? Najsłabsi tego nie wiedzieli. Wyniki ogłaszano dopiero po wszystkich sześciu rundach, a zespół Joyce Ehrlinger po każdej rundzie regionalnego turnieju debat na Uniwersytecie Cornella pytał debatujących, czy wygrali. Najsłabsza ćwiartka uważała, że wygrała prawie 59% pojedynków, a wygrała 22%. Najlepsza sądziła, że 95%, a wygrała 77%. Na egzaminie z psychologii najsłabsza ćwiartka studentów uważała, że wypadła lepiej od 61% grupy, a wypadła lepiej od 15%. Spodziewała się 30,4 punktu z 40, a zdobyła średnio 22,2.
Czy przecenia się każdy, kto czegoś nie umie? Kruger i Dunning uważali, że nie każdy. Zastrzegali, że ktoś, kto nie ma nawet podstaw, na przykład ma przetłumaczyć słoweńskie przysłowia albo naprawić ośmiocylindrowy silnik, raczej się nie przecenia. Jeśli już, ocenia się gorzej od innych. Żeby się przecenić, trzeba wiedzieć na tyle dużo, by mieć wrażenie, że zna się odpowiedź. Autorzy spodziewali się efektu tam, gdzie wiedza potrzebna do odpowiedzi jest tą samą wiedzą, która pozwala ją sprawdzić, jak w gramatyce czy logice. Tam, gdzie o wyniku decyduje sprawność, jak w koszykówce czy golfie, słabość szybko wychodzi na jaw. Autorzy żartują, że ludzi, którzy świetnie znają strategię koszykówki, ale nie potrafią wsadzić piłki do kosza, nazywa się trenerami.
Skąd więc tylu ekspertów od polityki i sportu? Popularna odpowiedź to krzywa, na której pewność siebie najpierw szybko rośnie razem z wiedzą, potem spada, a z czasem znów powoli rośnie.
W pracy Krugera i Dunninga takiej krzywej nie ma. Ich wykresy pokazują co innego: cztery grupy osób ułożone według wyniku jednego testu i to, jak każda z nich oceniła swoją pozycję. Wiedzy zdobywanej z czasem nikt tam nie mierzył, a najsłabsza ćwiartka nie stawiała się na szczycie, tylko w okolicy środka stawki.
Tyle zagadek z 10, zdaniem najsłabszej ćwiartki, rozwiązała ona dobrze. Rozwiązała średnio 0,3.
Tyle pojedynków, zdaniem najsłabszych debatantów, wygrali. Wygrali 22%.
Mniej więcej tyle z 1154 osób w pracy zespołu Nuhfera z 2017 roku skrajnie przeceniało swój wynik i pasowało do opisu „niekompetentni i nieświadomi”.
Czy da się przed tym obronić?
Kruger i Dunning sprawdzili w 1999 roku pomysł, który sami nazwali paradoksalnym. Skoro do oceny własnych odpowiedzi potrzeba tej samej wiedzy co do ich udzielenia, to żeby ktoś zobaczył swoje błędy, trzeba go najpierw nauczyć. Po 10 minutach lekcji logiki osoby z najsłabszej ćwiartki, które ją dostały, oceniały swoje odpowiedzi prawie tak trafnie jak najlepsze (9,3 i 9,9 z 10). Ich szacunek własnego wyniku spadł z 5,3 do 1,0 zagadki, czyli prawie do wyniku rzeczywistego. Osoby z tej samej ćwiartki bez lekcji podniosły szacunek z 5,8 do 6,3.
Zespół Ehrlinger sprawdził w 2008 roku, czy ludzie ocenią się trafniej, gdy będzie im zależało. Na zawodach strzeleckich uczestnicy testu wiedzy o broni mogli podwoić zapłatę, jeśli ich pewność przy pytaniach zgodzi się z wynikiem. Studenci rozwiązujący test z logiki mogli wygrać 100 dolarów za dokładne odgadnięcie swojego wyniku. Inni dowiadywali się, że swoje odpowiedzi będą tłumaczyć profesorowi. Żadna z tych zachęt nie poprawiła trafności ocen, a u najsłabszych bywało nawet gorzej. Stu dolarów nikt nie wygrał.
Trafniejsza bywa za to ocena rozbita na pojedyncze pytania. W badaniu zespołu Edwarda Nuhfera 1154 osoby oceniały, czy potrafią odpowiedzieć na każde z 25 pytań testu z rozumowania naukowego. Tak zebrana samoocena wiązała się z wynikiem ponad dwa razy silniej niż odpowiedź na jedno ogólne pytanie zadane na początku. Ogólne pytania zadane po tej ankiecie dawały już związek prawie tak silny, więc pomagało głównie zobaczenie, czego test naprawdę wymaga.
Czy Twoi znajomi ocenią swój wynik trafniej? Sprawdź, jak jest u nich.
O co spierają się badacze
Jak liczby losowe rysują ten wykres? Wystarczą do tego dwa zjawiska. Weźmy ludzi, którzy oceniają swój wynik z dużym błędem, ale wszyscy z takim samym, niezależnie od umiejętności. Kto wypadł najgorzej, ten prawie na pewno pomyli się w górę, bo jego samoocena tylko słabo zależy od wyniku i ciąży ku środkowi. Kto wypadł najlepiej, pomyli się w dół. Do tego ludzie średnio oceniają się lepiej niż przeciętnie. Te dwa zjawiska razem dają wykres z 1999 roku, choć nikt w tej grupie nie ma gorszego wglądu od innych. Taką krytykę opublikowali w 2002 roku Krueger i Mueller.
Kruger i Dunning przewidzieli ten zarzut. Przyznawali, że przy niskim wyniku łatwiej się przecenić niż nie docenić. Odpowiadali, że gdyby chodziło tylko o regresję do średniej, najsłabsi i najlepsi myliliby się podobnie mocno, a najsłabsi mylili się prawie cztery razy bardziej. Na wykresie niżej możesz sprawdzić, co daje sama statystyka.
| Ćwiartka według wyniku | Wynik | Samoocena | Różnica |
|---|
Każda wymyślona osoba ma wynik testu (średnia 100, odchylenie 15) i samoocenę (średnia 100 plus przesunięcie z suwaka, odchylenie 15), powiązane tylko tak silnie, jak ustawia pierwszy suwak. Nikt nie ma tu gorszego wglądu od innych: błąd samooceny jest losowy i taki sam dla wszystkich. Ustawienia startowe to parametry symulacji Gignaca i Zajenkowskiego (2020). W ich prawdziwych danych zawyżenie w ćwiartkach wyniosło 32,6, 22,1, 20,2 i 12,7 punktu IQ.
Co pokazały dane z Uniwersytetu Warszawskiego? Klasyczny wzór się powtórzył, ale dwa testy nie wykazały, że słabsi gorzej oceniają siebie. Gilles Gignac z Uniwersytetu Zachodniej Australii i Marcin Zajenkowski z Uniwersytetu Warszawskiego opisali w 2020 roku dane 929 osób zbadanych w laboratorium Uniwersytetu Warszawskiego. Każda najpierw oceniła swoją inteligencję na skali od bardzo niskiej do bardzo wysokiej, a potem rozwiązała test matryc Ravena. Średnio oceniali się na 123,8 punktu IQ, a test wskazał 101,7. W ćwiartkach wyszedł klasyczny wzór: najsłabsi zawyżali się o 32,6 punktu, najlepsi o 12,7. Autorzy sprawdzili jednak dwie rzeczy, których sama statystyka nie podrabia. Gdyby słabsi mieli gorszy wgląd, ich błędy samooceny powinny być rozrzucone szerzej, a związek samooceny z wynikiem powinien się u dołu spłaszczać. Rozrzut błędów był taki sam w całym zakresie, a związek prosty. Autorzy uznali, że efekt jest w większości artefaktem, ale nie w całości, i że dotyczy to inteligencji, nie każdej umiejętności.
Zespół Nuhfera pokazał w 2016 roku, że liczby losowe, bez żadnego związku między wynikiem a samooceną, układają się na takim wykresie w znak X. W ich danych z 1154 osób z amerykańskich uczelni, od studentów po profesorów, około połowa oceniała swój wynik z dokładnością do 10 punktów procentowych, a sam szum dałby tylko 18%. W następnej pracy, z 2017 roku, zespół policzył, że do opisu „niekompetentni i nieświadomi” pasowało około 5% osób. Ci badani szacowali jednak swój wynik w procentach, a nie miejsce na tle innych, więc to nie jest wierne powtórzenie badania z 1999 roku.
Obrońcy efektu odpowiadają liczbami. Zespół Ehrlinger w badaniu z egzaminem poprawił wyniki na nierzetelność pomiaru i przeszacowanie miejsca najsłabszych zmalało tylko o około 5 z 49 punktów. Rachel Jansen, Anna Rafferty i Thomas Griffiths w 2021 roku dali dwóm grupom po około 3500 osób z USA najbliższe dostępne wersje zadań z gramatyki i logiki z pracy z 1999 roku, uzyskane od jej autorów. Porównali model, w którym wszyscy tak samo trafnie wyczuwają, czy odpowiedzieli dobrze, z modelem, w którym najsłabsi wyczuwają to gorzej. Lepiej pasował drugi. Matan Mazor i Stephen Fleming napisali w komentarzu, że efekt nie jest więc samym artefaktem, ale może wynikać z jednego braku, który widać i w wyniku, i w jego ocenie, a nie z dwóch osobnych.
Czy słabsi byli pewniejsi siebie od lepszych? W badaniu z Edynburga byli mniej pewni niż lepsi. W 2022 roku zespół McIntosha sprawdził wgląd słabszych w badaniu z planem zarejestrowanym przed zebraniem danych. 151 osób rozwiązywało zadania z matrycami i po każdym oceniało pewność. Klasyczny wzór wyszedł, ale słabsi byli mniej pewni siebie, a nie bardziej, a jakość ich oceny, po uwzględnieniu wyniku, nie odstawała od innych. Autorzy uznali, że wzór z 1999 roku to w ich danych artefakt regresji, który niewiele mówi o samoocenie. Zostawili jeden wyjątek: osoby, które pewnie stosują złą regułę. Zagadki z kartami mogą być takim przypadkiem.
Chris Dawson i David de Meza przeliczyli w 2026 roku dane zespołu Rachel Jansen odwrotnie: sprawdzali, jak wynik zależy od tego, jak wysoko ktoś się ocenił. Wyszło, że zawyżenie rośnie razem z oceną własnej umiejętności i z samą umiejętnością, także przy założeniu, że połowa zmienności samooceny to przypadkowy błąd. Sami nazywają te liczby górną granicą, a ich teoria nie wymaga, żeby najlepsi przeceniali się zawsze najbardziej. Spór o to, kto przecenia się najmocniej, jest więc otwarty.
Źródła i siła dowodów
Wykres, na którym najsłabsi przeceniają się najbardziej, wraca w kolejnych badaniach (Kruger i Dunning, 1999; Ehrlinger i in., 2008; Jansen i in., 2021; McIntosh i in., 2022). Testy odporne na artefakt dają sprzeczne wyniki: słabszy wgląd najsłabszych w dużym badaniu internetowym (Jansen i in., 2021), brak efektu przy ocenie inteligencji (Gignac i Zajenkowski, 2020) i brak gorszej jakości oceny u słabszych, gdy uwzględni się ich wynik (McIntosh i in., 2022). Oceniamy tu wyjaśnienie Krugera i Dunninga, czyli gorszy wgląd najsłabszych, a nie sam kształt wykresu.
Ocena stoi na badaniu mózgu nad samym efektem, według jego autorów pierwszym (Muller i in., 2021): EEG na 54 osobach (56 w analizie zachowania), z kluczową grupą 10 osób, bez korekty na wiele porównań i bez powtórzenia. Trafność oceny własnych odpowiedzi ma mocniejsze dowody, w tym dobrze kontrolowane badanie osób z uszkodzeniem przedniej części kory przedczołowej (Fleming i in., 2014), ale to badanie nie dotyczy efektu Dunninga-Krugera. Wynik stymulacji grzbietowo-bocznej kory przedczołowej się nie powtórzył (Rounis i in., 2010; Bor i in., 2017).
Zagadki wzorują się na badaniu 4 Krugera i Dunninga (1999), w którym 10 problemów opierało się na zadaniu selekcyjnym Wasona: cztery karty, reguła „jeśli…, to…” i pytanie, które karty trzeba odwrócić. Treść zagadek napisaliśmy sami. Dwie z nich dotyczą przestrzegania przepisu (wiek przy piwie, znaczek na liście), pozostałe opisu kart. W każdej poprawna odpowiedź to karta spełniająca pierwszą część reguły i karta, która nie spełnia drugiej części. Szybka wersja ma 6 zagadek, pełna 10, a kolejność zagadek i kart jest losowa. Pewność od 1 do 4 pytamy jak McIntosh i in. (2022). Lekcja w pełnej wersji tłumaczy, kiedy reguła „jeśli…, to…” może zostać złamana, na przykładzie spoza zagadek. Potem przy każdej zagadce oceniasz, czy Twoja odpowiedź była dobra, i jeszcze raz szacujesz wynik, jak w badaniu z 1999 roku. Nie badaliśmy, jak często inne osoby rozwiązują te zagadki, dlatego porównanie z badaniami jest orientacyjne.
Symulacja losuje 1000 par liczb z dwuwymiarowego rozkładu normalnego o zadanej korelacji, jak w symulacji Gignaca i Zajenkowskiego (2020): wynik testu o średniej 100 i odchyleniu 15, samoocena o odchyleniu 15 i średniej przesuniętej o wartość z suwaka. Osoby dzielimy na cztery ćwiartki według wyniku testu i dla każdej liczymy średni wynik i średnią samoocenę. Rodzaj rozkładu to nasze założenie; praca go nie podaje.
Powierzchnia kory pochodzi ze średniej grupowej HCP S1200 (Van Essen i in., 2013), a granice obszarów z atlasu HCP-MMP1 (Glasser i in., 2016). Przednia część kory przedczołowej: szczyt 24, 65, 18 z pracy Fleminga i in. (2010) leży 5,3 mm od obszaru 9a, 7,5 mm od p10p i 7,8 mm od 10d prawej półkuli; zaznaczamy te trzy obszary. Grzbietowo-boczna kora przedczołowa: szczyty z metaanalizy Vaccara i Fleminga (2018), w układzie MNI, 28, 50, 26 leży 2,7 mm od obszaru 9-46d prawej półkuli, a −50, 24, 28 6,9 mm od p9-46v lewej. Prawy szczyt pochodzi z analizy wszystkich 47 badań, lewy także z analizy poziomu pewności. Sieć pewności z analizy poziomu pewności (36 badań): tylna część przyśrodkowej kory czołowej, 0, 20, 38, leży na linii środkowej, 5,8-8,4 mm od obszarów p32pr, a32pr i 8BM (zaznaczamy je na obu półkulach); prawa przednia wyspa z zakrętem czołowym dolnym, 44, 16, 0, leży 3,1 mm od FOP4, 4,2 mm od 44 i 4,8 mm od MI; przedklinek, 12, −66, 54, leży 2,2 mm od 7Pm i 3,0 mm od 7Am prawej półkuli. Badanie EEG Muller i in. (2021) nie podaje współrzędnych.