Ekonomi är att välja: En studie av individers villighet att offra nytta för att maximera antalet framtida valalternativ

Uppsala universitet Examensarbete C

F¨ orfattare: Klara Eliasson och Farhana Moshammat Termin och ˚ ar: HT2019

Ekonomi ¨ ar att v¨ alja

En studie av individers villighet att offra nytta f¨ or att maximera antalet framtida valalternativ

Uppsala universitet

1F¨orfattarna vill rikta ett stort tack till alla som har hj¨alpt till med uppsatsen. I synnerhet vill vi tacka Hannes Rabo f¨or ov¨ardelig hj¨alp med spelprogrammeringen och l¨ararna i klasserna som vi bes¨okt f¨or att vi har f˚att st¨ora deras lektioner.

Eliasson, Moshammat

Sammanfattning

Vi har unders¨ okt om individer ¨ ar villiga att offra nytta f¨ or att inte f˚ a f¨ arre fram- tida valalternativ, samt om deras beteende systematiskt skiljer sig ˚ at med avseende p˚ a k¨ on och utbildning. Detta kopplas till teorier om f¨ orlustaversion och flexibilitets- preferenser. F¨ or att utreda detta utvecklades ett spel inspirerat av Shin och Ariely (2004). I spelet var antalet valalternativ f¨ orst konstant oavsett spelarnas beteende och sedan avtagande om spelarna inte offrade po¨ ang f¨ or att beh˚ alla dem. Spelet unders¨ oker ocks˚ a skillnader i beteende beroende p˚ a utbildning och k¨ on. Det visade sig att v˚ ara deltagare, till skillnad fr˚ an deltagarna i Shin och Ariely (2004), inte ver- kar p˚ averkas av om antalet valalternativ h˚ alls konstant eller inte. Dessutom spelade deltagarna i v˚ ar studie effektivare och utvecklade mer rationella taktiker ju mer de fick ¨ ova. Kvinnor f¨ orb¨ attrades mer ¨ an m¨ an och universitetsstudenter f¨ orb¨ attrades mer ¨ an gymnasieelever.

Nyckelord: Rationalitet, kognitiv f¨ orm˚ aga, f¨ orlustaversion, beteendeekonomi, preferenser f¨ or flexibilitet, spel, val

Abstract

We have studied whether individuals are willing to sacrifice utility to avoid losing future options and if this depend on gender and individual level of education. This is linked to theories of loss aversion and flexibility preferences. To examine this a game inspired by Shin and Ariely (2004) was developed. In the game number of options was constant at first, regardless of the players behaviour, and later diminished if the participators did not sacrifice points to keep them. The game also analyses differences in behaviour attributed to level of education or gender. The study showed that, contrary to the results in Shin and Ariely (2004), our participants were not affected by the diminishing number of options. Moreover, our participants played more efficiently and formed more rational tactics the more they practised. Women and university students improved more than men and high school students.

Keywords: Rationality, cognitive ability, loss aversion, behavioural economics,

flexibility preferences, game, choice

Inneh˚ all

1 Inledning 3

2 Bakgrund 5

3 Teoretiskt ramverk 6

3.1 Rationalitet . . . . 7

3.2 Flexibilitetspreferenser . . . . 7

3.3 Fullst¨ andig information och ¨ ovningseffekten . . . . 9

3.4 F¨ orlustaversion . . . . 10

3.5 Kognition och rationalitet . . . . 11

3.6 Vad f¨ orv¨ antas utifr˚ an teorierna? . . . . 12

4 Metod och data 13 4.1 Spelets uppbyggnad . . . . 13

4.2 Urval av testpersoner . . . . 15

4.3 Analysmetod . . . . 17

4.4 Datainsamling . . . . 18

4.5 Os¨ akerhetsfaktorer . . . . 19

4.6 Validitet . . . . 20

5 Resultat 20 5.1 Analys av resultat p˚ a gruppniv˚ a . . . . 21

5.2 Huvudresultat . . . . 22

5.3 Ovningseffekten . . . . ¨ 23

5.4 K¨ anslighetsanalys . . . . 24

6 Diskussion 25

7 Slutsats 28

8 Bilagor 31

Eliasson, Moshammat 1 INLEDNING

1 Inledning

Det ¨ ar viktigt att unders¨ oka om m¨ anniskor ¨ ar kapabla att fatta beslut p˚ a s¨ att som ligger i deras eget intresse. Beslut leder inte alltid till stora konsekvenser, men de ¨ andrar oftast vilka framtida m¨ ojligheter man kommer att ha. Begr¨ ansningar av framtida m¨ ojligheter tycker m˚ anga ¨ ar jobbigt att f˚ a om de inte ¨ ar helt s¨ akra p˚ a valet och stora begr¨ ansande beslut skjuts ofta upp. Ett exempel p˚ a detta ¨ ar valet av framtida yrke vilket m˚ anga v¨ aljer att skjuta upp genom att l¨ asa str¨ okurser inom vitt skilda omr˚ aden ist¨ allet f¨ or ett program som ger universitetsexamen. Blivande gymnasieelever hamnar i en liknande situation inf¨ or gymnasievalet n¨ ar de m˚ aste v¨ alja mellan yrkesf¨ orberedande och h¨ ogskolef¨ orberedande pro- gram. Det f¨ orstn¨ amnda ¨ ar b¨ ast att g˚ a f¨ or de som inte har n˚ agot intresse av fortsatta studier efter gymnasiet, men den sistn¨ amnda g¨ or att man maximerar antalet tillg¨ angliga alterna- tiv efter studenten. Oviljan att f¨ orlora framtida valalternativ kan leda till att studenter som egentligen skulle ha dragit mest nytta av ett yrkesf¨ orberedande program v¨ aljer ett h¨ ogskolef¨ orberedande som kommer leda till ett mindre optimalt utfall f¨ or dem. En individ som v¨ aljer att ¨ oka antalet framtida valalternativ ”betalar” p˚ a s˚ a vis i nytta f¨ or dem. Det kan vara rationellt att anstr¨ anga sig f¨ or att beh˚ alla m˚ anga valalternativ om alla alternativ har en chans att v¨ aljas. Tidigare studier har dock pekat p˚ a att m¨ anniskor tenderar att anstr¨ anga sig f¨ or att beh˚ alla ¨ aven de alternativ som inte har n˚ agon chans att v¨ aljas och d¨ armed inte borde ge n˚ agon nytta (Shin och Ariely, 2004). Om individer ¨ ar villiga att offra nytta p˚ a att beh˚ alla eller f˚ a valalternativ som aldrig kommer att generera n˚ agon nytta, eftersom de inte kommer att v¨ aljas, ¨ ar detta kontrasterande mot hur klassiska ekonomiska modeller s¨ ager att de b¨ or agera. Att ”betala nytta” inneb¨ ar att man l¨ agger mer tid eller anstr¨ angning p˚ a n˚ agot ¨ an vad man f˚ ar tillbaka av det.

De klassiska ekonomiska modellerna bygger p˚ a att m¨ anniskor alltid vet vilket alternativ

som ¨ ar det optimala f¨ or dem och alltid v¨ aljer det, oavsett om detta leder till f¨ orluster av

valalternativ eller annat. Detta visade sig i tidiga beteendeekonomiska experiment inte

alltid vara fallet. De unders¨ okta individerna fattade systematiskt olika beslut beroende

p˚ a om en situation framst¨ alldes som chansen att vinna eller risken att f¨ orlora (Tversky

och Kahneman, 1991). Tversky och Kahneman (1991) fokuserade p˚ a pengavinster och

-f¨ orluster, men andra studier har visat att ¨ aven d˚ a individer bara riskerar att f¨ orlora

valalternativ s˚ a agerar de annorlunda ¨ an om risken inte funnits (bl.a. Kreps, 1979 och

Ahn och Sarver, 2013). Dessa studier har dock utg˚ att fr˚ an att alla alternativ har en chans

att bli valda och vi vill unders¨ oka om samma fenomen ocks˚ a uppkommer d˚ a alternativen

som f¨ orsvinner inte har n˚ agon chans att v¨ aljas. Genom att g¨ ora detta g˚ ar det att avg¨ ora

om individerna agerar irrationellt eller om de bara varit os¨ akra p˚ a vilket alternativ som var

b¨ ast. Beteendet har tidigare unders¨ okts av Shin och Ariely (2004) som kom fram till att

individer ¨ ar villiga att offra nytta f¨ or att beh˚ alla valalternativ ¨ aven n¨ ar alternativen inte

har n˚ agon chans att v¨ aljas. V˚ ar studie har h¨ amtat inspiration fr˚ an deras metod men vi har

valt att ut¨ oka den f¨ or att ocks˚ a kunna studera om k¨ on och utbildning p˚ averkar individernas agerande. En vidareutveckling som g¨ or det m¨ ojligt att observera beteende p˚ a individniv˚ a ist¨ allet f¨ or p˚ a gruppniv˚ a har ocks˚ a lagts till. Att veta om grupper beter sig annorlunda relevant f¨ or att framtida modeller ska vara b¨ attre anpassade efter gruppen de ska beskriva.

Om h¨ og- och l˚ agutbildade agerar p˚ a helt olika s¨ att, kan inte en modell som fungerar f¨ or att f¨ orutsp˚ a akademikers agerande anv¨ andas f¨ or att predicera genomsnittspersonens beteende.

V˚ ar fr˚ agest¨ allning lyder d¨ arf¨ or: ¨ Ar individer villiga att offra nytta f¨ or att beh˚ alla framtida valalternativ och p˚ averkas deras beteende av k¨ on och utbildning?

F¨ or att besvara fr˚ agest¨ allningen har grupper av universitets- och gymnasiestudenter f˚ att spela ett spel som g˚ ar ut p˚ a att deltagarna ska samla in po¨ ang genom att klicka p˚ a knappar som d¨ oljs bakom d¨ orrar. En knapp blir synlig och g˚ ar att klicka p˚ a om d¨ orren som d¨ oljer den ¨ oppnas. D¨ orrarna ¨ oppnas om spelaren klickar p˚ a dem och st¨ angs om deltagaren

¨ oppnar en annan d¨ orr. Deltagarna har ett begr¨ ansat antal musklick och m˚ aste d¨ arf¨ or optimera mellan att klicka p˚ a po¨ angknappar och ¨ oppna d¨ orrar. Varje klick p˚ a en d¨ orr eller p˚ a en po¨ angknapp har en kostnad i form av att klicket som gjorts inte kan ˚ aterst¨ allas.

Ett d¨ orr¨ oppnarklick ”kostar” allts˚ a den po¨ angsumma som ett po¨ angknappsklick hade kunnat generera. Varje knapp genererar po¨ ang slumpm¨ assigt utifr˚ an en viss f¨ ordelning och alla knapparna ger po¨ ang utifr˚ an olika f¨ ordelningar med olika medelv¨ arden. En optimal speltaktik ¨ ar att unders¨ oka vilken genomsnittlig po¨ angsumma varje po¨ angknapp verkar ge och sedan l¨ agga alla sina resterande klick p˚ a den knappen. Under unders¨ okningsfasen ¨ ar det dock centralt att minimera antalet g˚ anger man byter knapp eftersom man d˚ a beh¨ over sl¨ osa klick p˚ a att ¨ oppna d¨ orrar ist¨ allet f¨ or att klicka p˚ a po¨ angknappar.

Spelet har tv˚ a niv˚ aer som ¨ ar identiska i allt utom en aspekt. Skillnaden mellan dem ¨ ar att d¨ orrarna p˚ a niv˚ a 1 inte p˚ averkas av hur deltagaren spelar men att de p˚ a niv˚ a 2 kan l˚ asa sig om deltagaren inte ¨ oppnat dem p˚ a l¨ ange. Om man inte vill att d¨ orrarna ska l˚ asas beh¨ over deltagaren d¨ arf¨ or beh¨ ova byta d¨ orr mer frekvent p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1. Den optimala taktiken ¨ ar dock samma oavsett niv˚ a. Om deltagarna byter d¨ orr fler g˚ anger p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1 offrar de att f˚ a h¨ ogre po¨ ang f¨ or att beh˚ alla antalet valalternativ.

Att fler d¨ orr¨ oppningar ger f¨ arre po¨ ang kan observeras i spridningsdiagrammen i bilaga B, Deltagarna vet att d¨ orrarna ger olika mycket po¨ ang och en rationell individ skulle d¨ arf¨ or inte anstr¨ anga sig f¨ or att beh˚ alla fler alternativ n¨ ar hen hittat en d¨ orr hen ¨ ar n¨ ojd med.

Med hj¨ alp av spelet har vi kommit fram till att studenterna inte p˚ averkas av att deras

framtida valalternativ riskerar att minska i antal. Detta g¨ aller f¨ or b˚ ade m¨ an och kvinnor

och oavsett om deltagarna ¨ ar universitetsstudenter eller gymnasieelever. Vi kan dock inte

utesluta att ett eventuellt irrationellt beteende har motverkats av att spelet haft flera

Eliasson, Moshammat 2 BAKGRUND

niv˚ aer. Individerna har n¨ amligen visat sig forma b¨ attre taktiker ju mer de spelar vilket skulle kunna vara en f¨ orklaring till att v˚ art resultat skiljer sig fr˚ an tidigare forskning p˚ a omr˚ adet (bl.a. Kreps (1979) och Shin och Ariely (2004)).

Uppsatsen ¨ ar disponerad enligt f¨ oljande. I avsnitt 2 diskuteras studiens bakgrund och tidigare forskning som r¨ or v˚ ar metod och fr˚ agest¨ allning. Avsnitt 3 handlar om teorier och hypoteser till fr˚ agest¨ allningen. D¨ arefter beskrivs spelets uppbyggnad och studiens analysmetoder, men ¨ aven datainsamlingen i avsnitt 4 och i avsnitt 5 redovisas resultateten.

Sist analyseras samt diskuteras resultaten i avsnitt 6 och slutsatsen till studien hittas i avsnitt 7.

2 Bakgrund

Shin och Ariely (2004) l¨ at amerikanska universitetsstudenter spela spel med samma grundl¨ aggande struktur, men med olika utvidgningar. Flera olika saker varierades, bland annat anta-

let po¨ ang man kunde f˚ a bakom de olika d¨ orrarna, ifall d¨ orrarna kunde l˚ asas upp ef- ter att de l˚ asts, och hur mycket information deltagarna fick innan spelets b¨ orjan. Oav- sett ¨ andringarna, fann de signifikanta skillnader mellan de deltagare som hade konstant

¨ oppningsbara d¨ orrar och de som hade d¨ orrar som kunde l˚ asas. Om risken f¨ or att d¨ orrarna skulle st¨ angas, tyder p˚ a att deltagarna var mer ben¨ agna att ¨ oppna d¨ orrarna som riskerade att l˚ asas f¨ or att undvika detta Slutsatsen i den ursprungliga studien var att individer ¨ ar villiga att offra po¨ ang, det vill s¨ aga nytta, f¨ or att f¨ orhindra att valalternativ, allts˚ a d¨ orrar, f¨ orsvinner. (Shin och Ariely, 2004)

Andra studier har visat att amerikanska universitetsstudenter inte ¨ ar en tillr¨ ackligt di- versifierad grupp f¨ or att resultaten ska vara helt generaliserbara och kunna replikeras i andra grupper (Henrich m. fl., 2001). F¨ or att ¨ oka generaliserbarheten av unders¨ okningen beh¨ over spel repeteras i olika milj¨ oer och sammanhang vilket g¨ or att det ¨ ar intressant att g¨ ora en liknande studie med svenska studenter. Det p˚ ag˚ ar ocks˚ a en r¨ orelse inom flera samh¨ allsvetenskapliga f¨ alt d¨ ar gamla resultat testas p˚ a nytt genom att unders¨ okningar g¨ ors om och laboratoriespel upprepas. Replikationer av studier ger st¨ od f¨ or de ursprung- liga resultaten i drygt 60 % av fallen, men effekterna ¨ ar d˚ a ungef¨ ar tv˚ a tredjedelar av vad originalresultaten varit (Camerer m. fl., 2016). Upprepningar av unders¨ okningar har allts˚ a i m˚ anga fall lett till motbevisande av hypoteser och i andra fall tytt p˚ a mycket svagare effekter ¨ an de ursprungliga resultaten pekat p˚ a (Bohannon, 2016). Att till viss del upprepa Shin och Ariely (2004) ¨ ar allts˚ a relevant b˚ ade testa replikerbarheten och f¨ or att ut¨ oka generaliserbarheten av deras resultat.

Grundvarianten av spelet som anv¨ ands i Shin och Ariely (2004) studerar enbart skillnader-

na i beteende d˚ a valalternativ riskerar att f¨ orloras och j¨ amf¨ orde ursprungligen beteendet

mellan tv˚ a olika grupper som ges olika spelversioner. Vi har ist¨ allet valt att unders¨ oka beteendef¨ or¨ andringen hos individer som spelar de olika varianterna efter varandra som

”niv˚ aer”. Metoden i Shin och Ariely (2004) har varken replikerats eller ut¨ okats tidigare men det har kommit empirisk forskning som bekr¨ aftat deras resultat (bl.a. White, Lemon och Hogan, 2007 och Kwak, Duvvuri och Russell, 2015).

F¨ orutom den del av studien som bygger p˚ a Shin och Ariely (2004) s˚ a har vi ocks˚ a lagt till en ut¨ okning. Den tidigare studien registrerade inga personliga egenskaper hos testdelta- garna vilket gjorde att de inte kunde unders¨ oka om det fanns skillnader i hur deltagarna reagerade som berodde p˚ a exempelvis k¨ on. V˚ ar studie vill unders¨ oka detta och har d¨ arf¨ or kopplat en enk¨ at till spelet s˚ a att deltagarnas k¨ on, ˚ alder, och utbildningsniv˚ a kan kopplas till deras spelbeteende. Vi kan ocks˚ a observera en eventuell effekt av att deltagarna f˚ ar spela spelet i niv˚ aer ist¨ allet f¨ or bara en g˚ ang. Inf¨ or de sista deltagargrupperna s˚ a lades ytterligare en niv˚ a till, identisk med den f¨ orsta niv˚ an, f¨ or att effekten skulle bli ¨ annu tydligare.

K¨ on och utbildning ¨ ar b˚ ada variabler som kan p˚ averka m¨ anniskors beteende och valdes d¨ arf¨ or ut som tv˚ a egenskaper att observera i v˚ ar studie. Det f¨ orstn¨ amnda ¨ ar viktigt att studera f¨ or att utr¨ ona om det finns skillnader i hur m¨ an och kvinnor beter sig. Tidiga ekonomiska beteendestudier hade ofta enbart m¨ an bland sina studiedeltagare vilket gjorde att modeller anpassades efter hur m¨ an reagerade p˚ a stimuli, inte hur genomsnittsperso- nen reagerar p˚ a stimuli (Nelson, 1995). Det ¨ ar alltid viktigt att ha korrekta antaganden i sina modeller och d¨ arf¨ or ¨ ar det viktigt att veta om kvinnor systematiskt agerar annorlun- da.

Sambandet mellan utbildning och rationalitet ¨ ar b˚ ade intressant att studera av anled- ningen ovan, att det ¨ ar viktigt att veta om det finns skillnader mellan grupper, och f¨ or att vi ska f˚ a en ¨ okad insikt i vilka som presterar bra i den unders¨ okta situationen. Om gym- nasieeleverna presterar b¨ attre kan det tyda det p˚ a att utbildning inte gynnar individen i den specifika beslutssituation som vi unders¨ oker.

3 Teoretiskt ramverk

Denna studie anv¨ ander sig av flera olika teorier och modeller f¨ or att f¨ oruts¨ aga och f¨ orklara

v˚ art resultat. Beroende p˚ a hur utfallet blir kan empirin finna st¨ od f¨ or vissa av teorier och

mots¨ aga andra. De teorier som tas upp nedan kan antingen utveckla rationalitetsmodel-

len f¨ or att passa v˚ ar situation eller f¨ orklara varf¨ or vi eventuellt kommer att finna helt

kontrasterande beteenden. Avsnittet avslutas med en sammanfattning av vilka resultat

som kan f¨ orv¨ antas utifr˚ an de redovisade teorierna.

Eliasson, Moshammat 3 TEORETISKT RAMVERK

3.1 Rationalitet

Klassisk nationalekonomisk teori antar att individer ¨ ar rationella och att de fattar nyt- tomaximerande beslut. Detta inneb¨ ar bland annat att individerna antas ha kompletta och transitiva preferenser samt att de kan rangordna alla tillg¨ angliga alternativ utifr˚ an vad som ger mest nytta. F¨ or att individen ska kunna fatta rationella beslut kr¨ avs att de har fullst¨ andig information om alla alternativ. De klassiska modellerna antar ¨ aven att ett st¨ orre antal av n˚ agot alltid ger mer nytta ¨ an ett mindre antal av samma sak. Det antas dock att marginalnyttan av varje ytterligare sak ¨ ar avtagande men konstant positiv. Den fjortonde saken tillf¨ or allts˚ a inte lika mycket nytta som den f¨ orsta gjorde, men den ger inte negativ nytta. (Perloff, 2013)

Rationalitetsantagandet ¨ ar dock kontroversiellt. St¨ orre delen av det beteendeekonomiska f¨ altet finns f¨ or att det har hittats bel¨ agg f¨ or att individer agerar p˚ a s¨ att som inte ¨ ar i deras eget intresse. Enligt Simon (1982) s˚ a kan inte alla villkoren f¨ or rationalitet helt upp- fyllas vilket leder till att individer bara kan vara begr¨ ansat rationella. De problematiska villkoren ¨ ar framf¨ orallt att individer ska kunna rangorda alla alternativ och att de antas ha fullst¨ andig information. Individers f¨ orm˚ aga att rangordna alla alternativ begr¨ ansas av hur stor kognitiv f¨ orm˚ aga de har och hur mycket tid de kan l¨ agga p˚ a att t¨ anka igenom alla utfall av alla tillg¨ angliga val. Utan fullst¨ andig information om alla alternativ, vilket s¨ allan has, s˚ a kan de inte heller r¨ akna ut utfallen av alla val.

En rationell individ skulle, i v˚ art spel, bete sig p˚ a samma s¨ att p˚ a niv˚ a 1 som p˚ a niv˚ a 2.

Att d¨ orrarna riskerar att l˚ asas p˚ a niv˚ a 2 skulle inte p˚ averka individen eftersom den b¨ asta taktiken skulle vara att l˚ ata d¨ orrarna l˚ asas och inte sl¨ osa klick p˚ a att h˚ alla dem ¨ oppna. En individ med begr¨ ansad rationalitet skulle ha sv˚ arare att forma effektiva speltaktiker men inte ha n˚ agra problem med att sedan h˚ alla sig till dem. Den skulle allts˚ a antagligen byta d¨ orr fler g˚ anger p˚ a b˚ ada niv˚ aerna. Eftersom individen ¨ and˚ a f¨ orv¨ antas agera rationellt till en viss grad s˚ a b¨ or den dock prioritera att f˚ a mer po¨ ang ¨ over att beh˚ alla alla valalternativ vilket leder till att dess beteende inte kommer att skilja sig mellan niv˚ aerna.

3.2 Flexibilitetspreferenser

Kreps (1979) kan ses som en ut¨ okning av den klassiska ekonomiska modellen som g¨ or

att den kan appliceras p˚ a valalternativ under vissa f¨ oruts¨ attningar. Ett grundl¨ aggande

antagande ¨ ar att individer agerar som att fler alternativ i en beslutssituation ger samma

nytta som fler varor vid ett k¨ op, det vill s¨ aga att ett tillagt alternativ alltid har positiv

men avtagande marginalnytta. Teorin kan illustreras genom en hypotetisk individ som

f˚ ar v¨ alja vilken restaurang hen vill bes¨ oka. Det enda som skiljer restaurangerna ˚ at ¨ ar hur

m˚ anga olika r¨ atter som finns p˚ a menyn. Innan individen kan g¨ ora ett val som faktiskt

genererar nytta (i form av en m˚ altid) m˚ aste personen v¨ alja vilken restaurang och meny

som kommer att maximera chansen att maximera nyttan i andra valet. Det f¨ orsta valet

¨ ar allts˚ a att v¨ alja vilka restriktioner som kommer att g¨ alla under ens andra valsituation.

Eftersom individen inte vet vilket alternativ som hen kommer att f¨ oredra, r˚ ader en viss os¨ akerhet i den f¨ orsta situationen. Om individen som ska v¨ alja restaurang vet att hen med 90 % sannolikhet kommer att vilja ha pasta och med 10 % sannolikhet kommer att vilja ha pizza. Detta g¨ or att individen kommer att f¨ oredra en restaurang som har b˚ ada alternativen ¨ over en restaurang som bara har ett av dem. Detta f¨ or att individen ska slippa hamna i en situation d¨ ar den bara har tillg˚ ang till det ena alternativet och skulle f˚ a st¨ orst nytta av det andra (Kreps, 1979). Att vilja ha fler valalternativ p˚ a menyn man ska v¨ alja fr˚ an kallas att man har preferenser f¨ or ¨ okad flexibilitet. Dessa preferenser kan vara olika starka d¨ ar de starkaste kan leda till att individer f¨ oredrar st¨ orre menyer oavsett om alternativen har chans att v¨ aljas eller inte. I exemplet ovan har de olika alternativen olika sannolikhet att bli valda. Det kallas att valen ¨ ar viktade och inneb¨ ar att beroende p˚ a vilket val som menyn ut¨ okas med s˚ a tycker individen att menyn blir olika mycket mer attraktiv (Fudenberg och Strzalecki, 2015).

De fyrtio ˚ ar som g˚ att sedan Kreps (1979) publicerades har bidragit med flera utvecklingar av hans resonemang. En s˚ adan utveckling ¨ ar ett f¨ ors¨ ok att definiera mer exakt vilka val som g¨ or att menyer blir b¨ attre och om det finns n˚ agra gr¨ anser f¨ or hur stor en meny kan bli och fortfarande ha positiv marginalnytta. Ahn och Sarver (2013) st¨ aller upp axiomet att om en meny f˚ ar ett alternativ tillagd och d˚ a blir mer attraktiv, m˚ aste alternativet ha en viss chans att v¨ aljas i den andra valomg˚ angen. Detta inneb¨ ar att s˚ a l¨ ange individen inte helt uteslutit ett alternativ kommer hens nytta att ¨ oka av att alternativet tillf¨ ors till menyn. Axiomet skiljer sig fr˚ an modellen i Kreps (1979) eftersom den senare ger ¨ okad nytta f¨ or st¨ orre menyer utan n˚ agon begr¨ ansning.

Eftersom de tv˚ a niv˚ aerna i v˚ art spel skiljer sig fr˚ an varandra s˚ a st¨ alls spelaren inf¨ or lite

olika beslutsstituationer p˚ a respektive niv˚ a. P˚ a niv˚ a 1 s˚ a p˚ averkas inte antalet framtida

valalternativ som spelaren kommer att ha av hur hen spelar men p˚ a niv˚ a 2 s˚ a kan valal-

ternativen f¨ orsvinna om spelaren inte anstr¨ anger sig f¨ or att beh˚ alla dem. Ju fler g˚ anger

spelaren klickar p˚ a en d¨ orr med tillh¨ orande po¨ angknapp desto st¨ orre risk ¨ ar det att de

d¨ orrar hen inte klickar p˚ a l˚ aser sig. Utifr˚ an Kreps (1979) kan det antas att speldeltagarna

vill ha en stor meny som m¨ ojligt att v¨ alja fr˚ an l¨ angre fram och d¨ arf¨ or vill att alla d¨ orrar

ska h˚ allas ol˚ asta. Eftersom d¨ orrarna p˚ a niv˚ a 1 inte l˚ ases s˚ a p˚ averkas inte beteendet d¨ ar av

eventuella preferenser f¨ or flexibilitet och deltagarna skulle antagligen prioritera att klicka

p˚ a po¨ angknappar ¨ over att ¨ oppna m˚ anga olika d¨ orrar. Enligt axiomet som st¨ alls upp av

Ahn och Sarver (2013) s˚ a ger bara de valalternativ som har chans att v¨ aljas mer v¨ arde

till menyn. P˚ a det f¨ oljer att alternativ som inte har n˚ agon chans att bli valda inte ad-

derar v¨ arde till menyn om de finns kvar och att om en d¨ orr konsekvent ger l¨ agre po¨ ang

f¨ orsvinner b¨ or detta inte spela n˚ agon roll f¨ or deltagaren. Detta f¨ oruts¨ atter att spelaren ¨ ar

Eliasson, Moshammat 3 TEORETISKT RAMVERK

helt s¨ aker p˚ a att hen inte kommer att vilja ¨ oppna d¨ orren igen, men det borde vara fallet om man vet att alla andra d¨ orrar ger h¨ ogre po¨ ang. Om axiomet st¨ ammer s˚ a b¨ or allts˚ a deltagarnas beteende inte f¨ or¨ andras mellan niv˚ aerna.

3.3 Fullst¨ andig information och ¨ ovningseffekten

Inom psykologin ¨ ar det en etablerad uppfattning att m¨ anniskor anv¨ ander tv˚ a olika system n¨ ar de fattar beslut och agerar. Egentligen ¨ ar det inte tv˚ a separata system i hj¨ arnan som agerar oberoende av varandra, men system-beskrivningen anv¨ ands f¨ or att l¨ attare kunna f¨ orklara beslutsprocesser och d¨ arf¨ or spelar inte de fysiska funktionerna s˚ a stor roll. Det r¨ acker med att det m˚ anga g˚ anger konstaterats att m¨ anniskor agerar som om systemen fanns. Systemen kallas f¨ or system 1 och system 2. System 1 ¨ ar snabbt och instinktivt och system 2 ¨ ar l˚ angsamt och analytiskt. System 1 agerar automatiskt efter individers instinkter och kan d¨ arf¨ or vara b˚ ade mer eller mindre rationellt ¨ an system 2. Det ¨ ar mindre rationellt i fall d˚ a det inl¨ arda beteendet som format instinkterna bygger p˚ a irrationaliteter, till exempel p˚ a f¨ ordomar, och mer rationellt d˚ a det inl¨ arda beteendet bygger p˚ a erfarenhet och tidigare analyser. Detta g¨ or att m¨ anniskor kan vara l¨ attp˚ averkade av icke-relevant stimuli och irrationella n¨ ar de till exempel som amat¨ orer ska k¨ opa aktier, men v¨ aldigt sv˚ arp˚ averkade och duktiga p˚ a att optimera n¨ ar det g¨ aller exempelvis vilken v¨ ag de ska ta till jobbet. Kahneman (2011) ger exemplet att det snabba systemet vid ett aktiek¨ op kan besluta att det ¨ ar en bra id´ e p˚ a grund av att det associerar f¨ oretaget med bra saker, inte f¨ or att det tagit h¨ ansyn till om aktien i fr˚ aga ¨ ar under eller ¨ overv¨ arderad. Beslut man fattar ofta och vars konsekvenser man vet om har individer l¨ attare att agera rationellt kring. (Kahneman, 2011)

De tv˚ a systemen kan implementeras i den klassiska ekonomiska teorin genom att vi ut- vecklar begreppet fullst¨ andig information. D˚ a m¨ anniskor ¨ ovar p˚ a att fatta beslut i en valsituation s˚ a l¨ ar de upp sitt system 1. Det leder till att de blir sv˚ arare att distrahera fr˚ an den beslutstaktik de l¨ art sig om de inte medvetet byter. Om de uts¨ atts f¨ or en situ- ation ofta s˚ a l¨ ar de sig vilka val som leder till vilka utfall och deras information blir mer fullst¨ andig. Genom att informationen blir mer fullst¨ andig s˚ a kan individernas system 2 hitta mer optimala handlingss¨ att som det sedan l¨ ar system 1. ¨ Ovning ger, enligt denna modell, f¨ ardighet.

Innan den empiriska datan samlats in s˚ a g˚ ar det egentligen inte att veta s¨ akert om ¨ okad information skulle leda till ¨ okad rationalitet, men det ¨ ar rimligt att anta att om fler villkor i rationalitetsantagandet uppfylls s˚ a blir m¨ anniskor mer rationella. Fullst¨ andig information

¨ ar ett centralt villkor, liksom att individer kan rangordna de tillg¨ angliga alternativen.

B˚ ada dessa villkor uppfylls i h¨ ogre grad genom att individen ¨ ar van vid situationen och

besluten hen ska fatta.

Figur 1: Nyttofunktion med f¨ orlustaversion. Diagram utifr˚ an beskrivning i Tversky och Kahneman (1991)

Att ¨ ovning leder till mer fullst¨ andig information som leder till ¨ okad rationalitet kallar vi f¨ or

¨

ovningseffekten. D˚ a deltagarna i v˚ art spel ska best¨ amma hur de ska agera s˚ a anv¨ ander de i h¨ og grad system 1. Genom att de spelar mer och l¨ ar sig hur spelet fungerar s˚ a f˚ ar de ocks˚ a

¨ okad f¨ orst˚ aelse f¨ or vad olika beslut leder till och kan forma effektiva taktiker. Eftersom den b¨ asta taktiken ¨ ar att ¨ oppna f˚ a d¨ orrar och prioritera att klicka p˚ a po¨ angknapparna skulle

¨ ovningseffekten, om den ¨ ar verksam i spelet, g¨ ora att deltagarna ¨ oppnar f¨ arre d¨ orrar ju fler niv˚ aer de spelar. Dessutom b¨ or spelarena bli mindre k¨ ansliga f¨ or att d¨ orrarna l˚ aser sig p˚ a niv˚ a 2 om de tidigare l¨ art sina system 1 att koncentrera sig p˚ a att byta knapp s¨ allan.

Resultatet, om det finns en ¨ ovningseffekt, skulle bli att deltagarna ¨ oppnade f¨ arre d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1.

3.4 F¨ orlustaversion

Teorierna ovan handlar alla om att utveckla den klassiska teorin om att individer agerar rationellt som m¨ ojligt utifr˚ an den information som finns tillg¨ anglig. Det finns dock flera situationer d¨ ar forskningen pekar p˚ a att individer inte beter sig rationellt (Thaler, 1980).

Ett exempel p˚ a detta ¨ ar att individer tenderar att tycka att det ¨ ar jobbigare att bli av med en sak ¨ an vad de blir glada av att f˚ a samma sak. Objekt v¨ arderas allts˚ a annorlunda beroende p˚ a vilken referenspunkt individen har. Detta fenomen, som kallas f¨ orlustaversion, leder till att m¨ anniskor ofta ¨ ar beredda att anstr¨ anga sig mer f¨ or att undvika en f¨ orlust

¨ an de ¨ ar f¨ or att vinna samma sak. De ¨ ar d¨ arf¨ or riskaversiva d˚ a de har chansen att vinna n˚ agot men risks¨ okande om de har chans att l˚ ata bli att f¨ orlora samma sak (Tversky och Kahneman, 1991). Nyttofunktionen ser d˚ a ut som i figur 1. Figuren visar att den inte

¨ ar j¨ amn kurva, och kurvan lutar mer brantare ned˚ at p˚ a f¨ orlustsidan som tyder p˚ a att

Eliasson, Moshammat 3 TEORETISKT RAMVERK

m¨ anniskor ¨ ar regerar starkare vid f¨ orluster ¨ an att gl¨ adjas att vinna samma sak.

B˚ ade Shin och Ariely (2004) och Kreps (1979) tar upp att valalternativ i vissa l¨ agen kan ses som objekt. Detta skulle inneb¨ ara att individer agerar p˚ a samma s¨ att n¨ ar de st˚ ar inf¨ or risken att f¨ orlora valalternativ som de g¨ or d˚ a de riskerar att f¨ orlora en sak. Shin och Ariely (2004) menar att detta inneb¨ ar att individer kommer vilja undvika att d¨ orrar i spelet l˚ aser sig trots att de egentligen inte vill samla fler po¨ ang fr˚ an d¨ orren i fr˚ aga.

Om individerna ¨ ar f¨ orlustaversa kommer de d¨ arf¨ or att ¨ oppna fler d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1 eftersom d¨ orrarna p˚ a niv˚ a 2 l˚ aser sig om de inte ¨ oppnas regelbundet och d¨ armed riskerar att f¨ orloras. F¨ orlustaversa personer ¨ ar allts˚ a villiga att offra nytta f¨ or att undvika f¨ orluster.

3.5 Kognition och rationalitet

Toplak, West och Stanovich (2014) kopplar samman kognitiva f¨ orm˚ agor och rationalitet i en metastudie. De konstaterar att en h¨ ogre kognitiv f¨ orm˚ aga leder till mer rationellt beteende givet tv˚ a f¨ oruts¨ attningar. Den f¨ orsta f¨ oruts¨ attningen ¨ ar att individen i fr˚ aga ska vara kapabel till ett rationellt beteende. Om det rationella beteendet ¨ ar beroende av att individen ska ber¨ akna sannolikheter kr¨ avs det allts˚ a att personen ska veta hur man g¨ or detta f¨ or att denne ska kunna agera rationellt. En person som har h¨ og kognitiv f¨ orm˚ aga har h¨ ogre chans att besitta de relevanta kunskaperna f¨ or uppgiften, bland annat f¨ or att de har l¨ attare att l¨ ara sig saker. Den andra f¨ oruts¨ attningen f¨ or att kognitiv f¨ orm˚ aga ska korrelera med rationellt beteende ¨ ar i de fall d˚ a individers irrationella instinkter g˚ ar mot de rationella inl¨ arda kunskaperna. De med h¨ ogre kognitiv f¨ orm˚ aga agerar d˚ a i st¨ orre utstr¨ ackning utifr˚ an sina inl¨ arda kunskaper ¨ an vad de med l¨ agre kognitiv f¨ orm˚ aga g¨ or och d¨ armed mer rationellt.

Kognitiv f¨ orm˚ aga ¨ ar delvis genetisk, men kan ¨ oka av olika anledningar. Carlsson m. fl.

(2015) drar i en randomiserad studie av unga svenska m¨ an, slutsatsen att ¨ okad skolg˚ ang har en positiv effekt p˚ a individers kognitiva f¨ orm˚ aga. De kommer fram till att bara tio dagars ytterligare skolg˚ ang ger en m¨ arkbar effekt. Heckman (2000) och G. S. Becker (1994) konstaterar att utbildning b˚ ade ger ¨ okade kognitiva och icke-kognitiva f¨ orm˚ agor. G. S.

Becker (1994) betonar att individers samtliga f¨ orm˚ agor kan f¨ orb¨ attras genom tr¨ aning och utbildning. Oavsett ursprunglig kognitionsniv˚ a kan den med andra ord ¨ oka av utbildning.

Dessutom kommer de fram till att l¨ arande gynnar ytterligare l¨ arande, vilket inneb¨ ar att

en person som h¨ ojt sin kognitiva f¨ orm˚ aga genom utbildning kommer ha l¨ attare att l¨ ara

sig mer saker ¨ an en person som inte har utbildat sig.

3.6 Vad f¨ orv¨ antas utifr˚ an teorierna?

Som tidigare p˚ apekats f¨ orutsp˚ ar de olika teorierna olika resultat f¨ or v˚ art spel. F¨ or att sammanfatta prediktionerna kan hypoteser st¨ allas upp d¨ ar de relevanta teorierna kopplas till v˚ ar fr˚ agest¨ allning. Fr˚ agest¨ allningen fokuserar p˚ a om individer ¨ ar villiga att offra nytta f¨ or att bibeh˚ alla antalet valalternativ och om deras beteende beror p˚ a vilken undergrupp de tillh¨ or. Om individerna ¨ ar f¨ orlustaversiva kommer de att ¨ oppna fler d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1 f¨ or att inte f¨ orlora framtida valalternativ. Detta g¨ aller ¨ aven om de har irrationellt starka preferenser f¨ or flexibilitet enligt modellen i Kreps (1979) men det blir inte lika entydigt om individerna ist¨ allet har preferenser f¨ or flexibilitet som ¨ ar viktade enligt Ahn och Sarver (2013). Enligt de sistn¨ amnda b¨ or individerna vilja h˚ alla d¨ orrarna ol˚ asta tills de vet vilka alternativ som ¨ ar klart s¨ amre ¨ an de andra och d¨ arefter l˚ ata de s¨ amsta alternativen l˚ asas. Beroende p˚ a hur fort deltagarna formar en uppfattning om vilka knappar som ger mest po¨ ang kan antalet d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 2 vara samma eller lite h¨ ogre ¨ an antalet p˚ a niv˚ a 1. ¨ Ovningseffekten ¨ ar den enda teori som s¨ ager att spelarna kommer att ¨ oppna f¨ arre d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1 eftersom den g¨ or att man p˚ averkas mindre av f¨ orlustaversion och att ens beteende blir mer och mer effektivt ju mer man spelar.

Utifr˚ an tidigare studier, framf¨ orallt inom kognition, g˚ ar det att forma hypoteser kring hur de olika undergruppernas beteenden kommer att skilja sig fr˚ an varandra. V˚ ara speldelta- gare g˚ ar antingen p˚ a universitetet eller p˚ a gymnasiet. Eftersom universitetsstudenterna har en h¨ ogre humankapital ¨ an gymnasieleverna b¨ or de i snitt ha h¨ ogre kognitiv f¨ orm˚ aga.

Detta leder i sin tur till att de har l¨ attare att l¨ ara sig nya saker samt att de agerar mer rationellt. Detta b¨ or bidra till att de spelar mer effektivt fr˚ an b¨ orjan och att de l¨ attare kan forma bra taktiker. Dessutom skulle universitetsstudenterna generellt kunna ha l¨ agre pre- ferenser f¨ or flexibilitet eftersom de visat sig kapabla till att v¨ alja en universitetsutbildning.

Alla studenter som vi har unders¨ okt g˚ ar dock grundkurser och har d¨ arf¨ or inte begr¨ ansat sina framtida val s¨ arskilt mycket. V˚ ar hypotes ¨ ar dock ¨ and˚ a att universitetsstudenterna b˚ ade kommer att spela effektivare generellt och vara mindre villiga att offra nytta f¨ or att beh˚ alla valalternativ ¨ an gymnasieeleverna. D¨ arf¨ or b¨ or universitetsstudenterna ¨ oppna f¨ arre d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2, d¨ ar valalternativen riskerar att f¨ orsvinna, ¨ an p˚ a niv˚ a 1, d¨ ar antalet alternativ ¨ ar konstanta, j¨ amf¨ ort med hur m˚ anga gymnasieeleverna ¨ oppnar.

Det ¨ ar sv˚ arare att f¨ orutse vilka, om n˚ agra, skillnader som kan f¨ orv¨ antas observeras mellan

kvinnor och m¨ an. Kvinnor tenderar att prestera b¨ attre i skolan vilket kan tyda p˚ a b¨ attre

analysf¨ orm˚ aga och d¨ armed att de skulle prestera b¨ attre p˚ a spelet (Murnane, 2013). M˚ anga

studier har unders¨ okt k¨ onsskillnader i kognitiv f¨ orm˚ aga, men de tenderar att komma fram

till att skillnaderna beror p˚ a vilken kognitiv f¨ orm˚ aga man unders¨ oker och vilket urval

studien har och det ¨ ar sv˚ art att s¨ aga exakt vilken kognitiv f¨ orm˚ aga som skulle tyda p˚ a

Eliasson, Moshammat 4 METOD OCH DATA

rationellt beteende i just denna situation (se bl.a. B. J. Becker och Hedges, 1984; Halpern, 1989; Maitland m. fl., 2000; Feingold, 1988). M¨ an spelar mer dataspel ¨ an kvinnor vilket kan bidra till att de generellt kan ha ¨ ovat mer p˚ a att forma effektiva taktiker i situationer liknande den i v˚ art f¨ ors¨ ok (Internetstiftelsen, 2019). Datta Gupta, Poulsen och Villeval (2013) kommer fram till att m¨ an ¨ ar mer ben¨ agna att ta risker ¨ an kvinnor ¨ ar, vilket skulle kunna leda till att de anv¨ ander olika speltaktiker. Det ¨ ar dock sv˚ art att s¨ aga om en mer riskabel taktik skulle leda till ett mer eller mindre rationellt beteende. Om en individ

¨ oppnar f˚ a d¨ orrar, vilket ¨ ar det mest effektiva s¨ attet att maximera sin po¨ ang, s˚ a kan detta bero antingen p˚ a att den spelar s¨ akert och inte vill riskera att ¨ oppna en d¨ orr som ger l¨ agre po¨ ang eller att den spelar riskabelt eftersom den riskerar att h¨ ogst po¨ ang genereras av en annan d¨ orr ¨ an den man valt. Det finns ocks˚ a skillnader i genomsnittlig utbildningsniv˚ a mellan k¨ onen i populationen i stort, men dessa skillnader ¨ ar inte s¨ arskilt stora i v˚ art urval och kan d¨ arf¨ or antagligen bortses ifr˚ an. Utbildningsniv˚ an hade annars kunnat p˚ averka till kvinnornas f¨ ordel. Det finns allts˚ a inget som entydigt talar f¨ or om eller hur deltagarnas beteende skiljer sig utifr˚ an vilket k¨ on de har utan fr˚ agan m˚ aste besvaras empiriskt.

4 Metod och data

F¨ or att ta reda p˚ a om individer ¨ ar villiga att offra nytta f¨ or att beh˚ alla framtida valal- ternativ har drygt 150 studenter f˚ att spela ett spel. Inspirationen till metoden kommer som tidigare n¨ amnts fr˚ an Shin och Ariely (2004) men vi har valt att g¨ ora tv˚ a st¨ orre f¨ or¨ andringar av deras spel f¨ or att kunna analysera deltagarnas beteende mer detaljerat.

En av dessa ut¨ okningar ¨ ar att bland annat k¨ on och utbildningsniv˚ a f¨ or alla deltagare registreras. Detta ¨ ar f¨ or att vi ska kunna unders¨ oka skillnader i beteende mellan under- grupperna kvinnor och m¨ an samt gymnasieelever och universitetsstudenter.

Den andra f¨ or¨ andringen ¨ ar att Shin och Ariely (2004) i sitt f¨ ors¨ ok l¨ at olika grupper k¨ ora olika spelvarianter medan vi ist¨ allet l˚ ater deltagarna spela de tv˚ a grundvarianterna som niv˚ aer. Alla medverkande f˚ ar allts˚ a spela b˚ ada spelvarianterna. Detta g¨ or att vi kan j¨ amf¨ ora de eventuella skillnaderna i beteende p˚ a individniv˚ a. I slutet av datainsamlings- perioden lades ytterligare en niv˚ a till, identisk med den f¨ orsta niv˚ an som kallas testniv˚ a, f¨ or att studera eventuella effekter av att spelversionerna spelades som niv˚ aer ist¨ allet f¨ or som separata spel och d¨ armed studera ¨ ovningseffekten.

4.1 Spelets uppbyggnad

Spelet spelades av deltagarna p˚ a antingen dator eller mobil och bestod f¨ or de flesta av tv˚ a

niv˚ aer. Undantaget var de sista grupperna som hade en tillagd testniv˚ a, identisk med niv˚ a

1, som allts˚ a spelade tre niv˚ aer. Gemensamt f¨ or b˚ ada niv˚ asorterna ¨ ar att testdeltagarna

m¨ ots av tre d¨ orrar och i utg˚ angsl¨ aget har 100 musklick att anv¨ anda f¨ or att samla mycket

Figur 2: Spelniv˚ a 1. Den tredje d¨ orren ¨ ar ¨ oppen och har precis genererat 1.51 po¨ ang.

Po¨ angknappen syns som en bl˚ a rundel med ett plustecken i.

po¨ ang som m¨ ojligt. F¨ or att f˚ a po¨ ang m˚ aste spelare ¨ oppna en av d¨ orrarna genom att klicka p˚ a den och d¨ arefter klicka p˚ a den bl˚ a plusknappen som dyker upp p˚ a d¨ orren (se figur 2).

Ett klick p˚ a en av po¨ angknapparna genererar ett slumpm¨ assigt antal po¨ ang draget fr˚ an en f¨ ordelning som ¨ ar olika beroende p˚ a vilken d¨ orr som man har ¨ oppnat. Po¨ angen som ens senaste klick genererat syns i spelet som ett “+xx” (se figur 2). P˚ a sk¨ armen syns ocks˚ a ens totala po¨ ang och hur m˚ anga klick deltagare har kvar p˚ a niv˚ an. Eftersom de slumpm¨ assiga f¨ ordelningarna ¨ ar olika f¨ or de olika d¨ orrarna vilket genererar systematiskt olika mycket po¨ ang. Tv˚ a av d¨ orrarna ger po¨ ang efter en normalf¨ ordelning men har olika medelv¨ arden och standardavvikelser. Den tredje d¨ orren ger po¨ ang utifr˚ an en χ

-f¨ ordelning med fyra frihetsgrader(se bilaga A f¨ or exakt f¨ ordelning). Den f¨ ordelning som generellt ger h¨ ogst po¨ ang ¨ ar den sistn¨ amnda. F¨ or att maximera sannolikheten att f˚ a mycket po¨ ang som m¨ ojligt m˚ aste deltagarna g¨ ora en avv¨ agning mellan att f¨ ors¨ oka hitta d¨ orren som genererar mest po¨ ang och att klicka p˚ a po¨ angknapparna. Vi har valt att ha andra po¨ angf¨ ordelningar

¨ an det ¨ ar i Shin och Ariely (2004) f¨ or att g¨ ora det tydligare att olika d¨ orrar ger olika mycket po¨ ang. N¨ ar man ¨ oppnar en ny d¨ orr st¨ angs den som man tidigare ¨ oppnat och att ¨ oppna en d¨ orr kr¨ aver ett klick. Att testa en ny po¨ angknapp inneb¨ ar att man m˚ aste offra ett klick som kunde ha anv¨ ants f¨ or att f˚ a po¨ ang p˚ a att ¨ oppna en ny d¨ orr. Ju fler g˚ anger man byter d¨ orr desto f¨ arre g˚ anger kan man klicka p˚ a po¨ angknapparna.

Den huvudsakliga skillnaden mellan niv˚ a 1 och 2 ¨ ar att niv˚ a 2 har begr¨ ansningar i hur

mycket man kan strunta i en d¨ orr. Varje g˚ ang som deltagaren klickar p˚ a d¨ orr 1 minskar

v¨ ardet p˚ a skyltarna p˚ a d¨ orr 2 och 3 med ett (se figur 3) och om en d¨ orrs nedr¨ akning

n˚ ar 0, l˚ aser d¨ orren sig permanent. Om d¨ orrarna l˚ ases h¨ ander det ingenting annat ¨ an att

d¨ orren inte kan ¨ oppnas igen, och att man d¨ arf¨ or inte kan f˚ a n˚ agra fler po¨ ang fr˚ an just

den d¨ orren. Det leder till att spelaren har f¨ arre valm¨ ojligheter inf¨ or sitt n¨ asta klick. En

Eliasson, Moshammat 4 METOD OCH DATA

Figur 3: Spelniv˚ a 2. De r¨ oda skyltarna p˚ a d¨ orrarna visar hur m˚ anga klick man har kvar innan de l˚ ases. Den andra d¨ orren har 14 klick kvar och den tredje d¨ orren har 5 klick kvar.

D¨ orr 1 har ¨ oppnats och genererat 3.59 po¨ ang

annan skillnad mellan niv˚ aerna ¨ ar att d¨ orren som gav h¨ ogst po¨ ang p˚ a niv˚ a 1 inte samma som den som ger h¨ ogst po¨ ang p˚ a niv˚ a 2. F¨ orutom nedr¨ akningen och att d¨ orrarna har bytt vilken slumpm¨ assig f¨ ordelning som de ger po¨ ang utifr˚ an s˚ a ¨ ar niv˚ aerna precis likadana.

Om individerna ¨ andrar beteende mellan niv˚ aerna s˚ a tyder detta p˚ a att de inte vill att d¨ orrarna ska l˚ asas eller att de med hj¨ alp av ¨ ovningseffekten effektiviserat sin taktik.

Skillnaderna mellan niv˚ aerna ¨ ar utformade f¨ or att belysa om deltagarna k¨ anner n˚ agon f¨ orlustaversion d˚ a de riskerar att f¨ orlora valalternativ. Om individerna ¨ oppnar fler d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1 inneb¨ ar det att de inte vill att d¨ orrarna ska l˚ asas och att man d¨ armed ska f¨ orlora det alternativet inf¨ or ens n¨ asta val. Ett f¨ or¨ andrat beteende skulle ocks˚ a kunna bero p˚ a att individen har preferenser f¨ or flexibilitet. Att det ¨ ar tydligt att de olika d¨ orrarna ger olika mycket po¨ ang ¨ ar bra f¨ or att minska deltagarnas vilja att beh˚ alla d¨ orren som ger l¨ agst po¨ ang. P˚ a s˚ a s¨ att blir det m¨ ojligt att unders¨ oka de preferenser f¨ or flexibilitet som beskrivs i Ahn och Sarver (2013). D¨ ar, till skillnad fr˚ an i Kreps (1979), ¨ ar det endast attraktivt att beh˚ alla alternativ som har chans att v¨ aljas. F¨ or att vi ska vara s¨ akra p˚ a att spelare anstr¨ anger sig f¨ or att beh˚ alla d¨ orrar som ger l¨ agre po¨ ang ¨ an andra kr¨ avs det att deltagarna kan bli s¨ akra p˚ a att n˚ agra d¨ orrar konsekvent ger l¨ agre po¨ ang. Om skillnaden skulle vara f¨ or liten s˚ a hade d¨ orrarna kunnat sparas f¨ or att spelarna inte varit s¨ akra p˚ a att de skulle vilja ¨ oppna dem l¨ angre fram.

4.2 Urval av testpersoner

Deltagarna i v˚ ar studie ¨ ar alla studenter p˚ a antingen gymnasie- eller universitetsniv˚ a och

samtliga ¨ ar ¨ over 18 ˚ ar gamla. Gymnasieklasserna g˚ ar tredje ˚ aret p˚ a tv˚ a gymnasium i

Stockholm. B˚ ada skolorna har h¨ oga antagningspo¨ ang och ¨ ar ansedda och h¨ ogpresterande.

Studenterna g˚ ar alla natur- eller ekonomiprogrammet. Universitetsstudenterna studerar vid Uppsala universitet och l¨ aser statskunskap eller nationalekonomi p˚ a grundniv˚ a. Del- tagargruppen kan antas vara homogen till ambitionsniv˚ a och medianstudenten i deltagar- gruppen ¨ ar antagligen mer h¨ ogpresterande ¨ an medianstudenten i Sverige. Shin och Ariely (2004) inkluderade enbart studenter p˚ a ett amerikanskt toppuniversitet vilket inneb¨ ar att urvalet i v˚ ar studie ¨ ar breddat, samtidigt som det ¨ ar kopplat till deras urval.

Speldeltagarna har valts ut genom ett bekv¨ amlighetsurval, det vill s¨ aga ett valt stick- prov utifr˚ an vilka gymnasie- och universitetsklasser som vi p˚ a ett enkelt s¨ att kunnat ta kontakt med. Det ¨ ar vanligt med bekv¨ amlighetsurval i labbunders¨ okningar men metaun- ders¨ okningar har visat att generaliserbarheten ofta ¨ ar tveksam (Peterson, 2001). Detta beror p˚ a att deltagarna inte ¨ ar slumpm¨ assigt utvalda utan har egenskaper som systema- tiskt skiljer dem fr˚ an andra populationer (Bryman, 2018). Lance och Vandenberg (2009) skriver att givet att inte urvalet har n˚ agon uppenbar skillnad som utm¨ arker dem fr˚ an resterande population s˚ a b¨ or resultaten ¨ and˚ a bli generaliserbara. Det ¨ ar sannolikt att deltagarna i v˚ ar studie har h¨ ogre kognitiv f¨ orm˚ aga ¨ an genomsnittsstudenterna i Sveri- ge, eftersom de g˚ ar p˚ a skolor som har h¨ oga antagningspo¨ ang och kognitiv f¨ orm˚ aga kan p˚ averka resultaten. Studenterna b¨ or dock kunna ses som slumpm¨ assigt utvalda bland h¨ ogpresterande gymnasieelever p˚ a innerstadsskolor i Stockholm, samt bland Uppsala uni- versitets grundniv˚ astudenter eftersom vi inte har handplockat elever utan tagit med hela klasser. Detta g¨ or att ¨ aven om v˚ ara resultat inte ¨ ar generaliserbara f¨ or hela Sveriges befolkning s˚ a kan de antas vara det f¨ or beg˚ avade studenter.

F¨ or att s¨ akerst¨ alla samtycke delades blanketter ut som alla deltagare fick skriva under innan spelets b¨ orjan (se bilaga F). Blanketten inneh¨ oll dels all s¨ akerhetsinformation och alla riktlinjer som var viktiga f¨ or speldeltagarna att k¨ anna till och dels en beskrivning av hur spelet fungerar. Det senare f¨ or att ¨ oka sannolikheten att alla deltagare verkligen f¨ orst˚ att spelinstruktionerna. F¨ orhoppningen var att individer skulle koncentrera sig mer p˚ a att f¨ orst˚ a ett dokument som de m˚ aste skriva under ¨ an de skulle g¨ ora om de bara l¨ aste en skriven instruktion. F¨ or att instruktionerna skulle bli s˚ a l¨ attf¨ orst˚ aeliga som m¨ ojligt f¨ or alla, f¨ orklarades spelet ¨ aven muntligt och deltagarna gavs m¨ ojlighet att fr˚ aga om det skulle uppst˚ a oklarheter under spelets g˚ ang. Dessutom var spelinstruktionerna synliga under hela spelets g˚ ang genom att varje niv˚ a hade instruktioner p˚ a spelsidan.

Spelet har inte som syfte att p˚ averka deltagarna och det finns inga risker f¨ orknippat med

det. Det var dessutom ¨ oppet f¨ or deltagarna att avbryta sin medverkan n¨ ar som helst

under spelets g˚ ang. Alla uppgifter som registrerats ¨ ar anonymiserade och inga uppgifter

kan kopplats tillbaka till en enskild person. Detta inneb¨ ar att vi inte har samlat in n˚ agra

personuppgifter.

Eliasson, Moshammat 4 METOD OCH DATA

4.3 Analysmetod

F¨ or att besvara fr˚ agest¨ allningen presenteras f¨ orst deskriptiv statistik som visar hur de olika grupperna har agerat p˚ a respektive niv˚ a och sedan g¨ ors regressioner f¨ or alla undergrupper.

I regressionerna anv¨ ands antalet d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 1 som f¨ orklarande variabel, X

, och antal d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 2 som beroende variabel, Y

i formeln nedan. D¨ orrarna p˚ a niv˚ a 1 p˚ averkas inte av spelarnas beteende och d¨ orrarna p˚ a niv˚ a 2 st¨ angs om man inte

¨ oppnar dem regelbundet.

Egentligen ¨ ar inte antalet d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 2 direkt beroende av antalet d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 1, men skillnader i spelarnas beteende syns l¨ attast om man behandlar materialet som om antalet d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 2 var beroende av d¨ orr¨ oppningarna p˚ a niv˚ a 1.

Om deltagarna inte f¨ or¨ andrar sitt beteende mellan niv˚ aerna s˚ a blir riktningskoefficienten β

= 1 eftersom antalet d¨ orr¨ oppningar d˚ a blir lika stort p˚ a b˚ ada niv˚ aerna. Ju fler g˚ anger deltagare ¨ oppnar d¨ orrar desto f¨ arre g˚ anger klickar de p˚ a po¨ angknapparna. Ett h¨ ogre an- tal d¨ orr¨ oppningar inneb¨ ar d¨ arf¨ or, som redan konstaterats, en ineffektivare speltaktik. Om deltagarna ¨ oppnar fler d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1 inneb¨ ar det att de har p˚ averkats av att d¨ orrarna riskerar att l˚ asas p˚ a niv˚ a 2. Formeln f¨ or regressionen ¨ ar enligt nedan.

Y

= β

+ β

X

+ 

(1)

Genom att f¨ orklara antalet d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 2 med antalet d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 1 ser vi om de systematiskt skiljer sig fr˚ an varandra. Om deltagarna ¨ oppnar lika m˚ anga d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 som p˚ a niv˚ a 1 i snitt tyder det p˚ a att de har samma taktik p˚ a b˚ ada niv˚ aerna. β

¨ ar d˚ a 1. β

kan inte vara negativt eller 0 eftersom man m˚ aste ¨ oppna minst en d¨ orr p˚ a varje niv˚ a f¨ or att kunna spela. Om riktningskoefficienten ¨ ar ¨ over 1 inneb¨ ar det att speldeltagarna ¨ oppnar fler d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1 och om β

¨ ar under 1 inneb¨ ar det att deltagarna ¨ oppnar f¨ arre. Ju f¨ arre d¨ orrar deltagaren ¨ oppnar p˚ a niv˚ a 2 j¨ amf¨ ort med p˚ a niv˚ a 1 desto mindre f¨ orlustavers och flexibilitets¨ alskande kan spelaren antas vara.

Regressionen till˚ ater oss ocks˚ a att observera ¨ ovningseffekten eftersom vi ser skillnaderna i beteende f¨ or varje individ. Om det finns en ¨ ovningseffekt kommer deltagaren ¨ oppna f¨ arre d¨ orrar desto fler niv˚ aer personen spelat och d¨ armed blir koefficienten β

mindre ¨ an 1.

Detta kan framf¨ orallt observeras genom en regression d¨ ar niv˚ a 1 ¨ ar beroende variabel och testniv˚ an ¨ ar f¨ orklarande. Testniv˚ an lades till spelet f¨ or de sista grupperna och ¨ ar identisk med niv˚ a 1 vilket leder till att om deltagarna beter sig annorlunda mellan niv˚ aerna s˚ a beror det enbart p˚ a ¨ ovningseffekten. 

¨ ar en felterm som f¨ orklarar varf¨ or det faktiska antalet ¨ oppnade d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 avviker fr˚ an det f¨ orutsp˚ adda v¨ ardet.

F¨ or att analysera skillnaderna i beteende mellan undergrupper delar vi upp deltagargrup-

pen och g¨ or en regression p˚ a varje undergrupp. Sedan testas koefficienterna f¨ or respektive

undergrupp mot varandra med ett χ

-test f¨ or avg¨ ora om de ¨ ar statistiskt signifikant skilda

Tabell 1: Deskriptiv statistik ¨ over bakgrundsvariabler

(1) (2) (3) (4) (5)

Samtliga Obs Medelv¨ arde St.avvik Min Max

˚ Alder 132 19.52 1.979 18 27

Utbildning 176 0.494 0.501 0 1

K¨ on 128 0.555 0.499 0 1

Universitetsstudenter

˚ Alder 61 21.20 1.749 18 27

K¨ on 61 0.525 0.504 0 1

Gymnasieelever

˚ Alder 66 18 0 18 18

K¨ on 66 0.591 0.495 0 1

fr˚ an varandra. Vi delar f¨ orst upp gruppen i m¨ an respektive kvinnor och j¨ amf¨ or deras koef- ficienter och sedan delas gruppen upp utifr˚ an utbildningsniv˚ a och koefficienterna j¨ amf¨ ors p˚ a samma s¨ att. Om en grupp har l¨ agre koefficient ¨ an den andra, inneb¨ ar det antingen att gruppen tenderar att vara mindre p˚ averkad av f¨ orlustaversion och preferenser f¨ or flexi- bilitet eller att ¨ ovningseffekten ¨ ar st¨ orre f¨ or den ena ¨ an f¨ or den andra gruppen. Det kan ocks˚ a vara en kombination av b˚ ada faktorerna.

4.4 Datainsamling

Majoriteten av deltagarena spelade p˚ a sina egna datorer och ett mindre antal spelade med mobiltelefoner. Efter varje slutf¨ ord niv˚ a skickades data ¨ over hur individen klickat och po¨ angsumman f¨ or niv˚ an i fr˚ aga till ett exceldokument. Innan sj¨ alva spelet startade fick deltagarna fylla i ˚ alder och k¨ on som kopplades till individens spelbeteende. Efter varje speltillf¨ alle registrerades ifall deltagarna varit gymnasie- eller universitetsstudenter vilket kopplade en utbildningsvariabel till individdatan.

Tabell 1 ger en ¨ overblick ¨ over hela v˚ art insamlade material. V¨ art att notera ¨ ar att antalet observationer (kolumn 1) skiljer sig mellan de olika raderna eftersom en del data har fallit bort. Bortfallen har skett dels p˚ a grund av att data¨ overf¨ oringen mellan spelet och v˚ art excelblad inte fungerat felfritt vid h¨ og belastning och dels f¨ or att n˚ agra deltagare inte spelat alla niv˚ aer. Skillnaden mellan ˚ alder och k¨ on, ¨ ar antalet som angett ”Annat” eller

”Vill ej uppge” vid fr˚ agan om k¨ onstillh¨ orlighet. K¨ on ¨ ar en dummyvariabel d¨ ar 1=Kvinna

och 0=Man. Utbildning ¨ ar en annan dummyvariabel d¨ ar 1 = att individen ¨ ar universi-

Eliasson, Moshammat 4 METOD OCH DATA

Tabell 2: Deskriptiv statistik ¨ over gruppen som gjort testniv˚ an

(1) (2) (3) (4) (5)

Variabler Obs Medelv¨ arde St.avvik Min Max

˚ Alder 22 21.64 1.989 19 27

Universitet 36 1 0 1 1

Numk¨ on 22 0.455 0.510 0 1

tetsstudent och 0 = att individen ¨ ar gymnasieelev. Medelv¨ ardet f¨ or dummy-variablerna blir mellan 0 och 1 och visar hur stor andel av deltagarna som har v¨ arde 1, allts˚ a hur stor andel av gruppen som ¨ ar kvinnor respektive universitetsstudenter.

Det ¨ ar ca 55 % kvinnor (av de som angett man eller kvinna som k¨ on) och ca 49 % universitetsstudenter i urvalet. F¨ ordelningen ¨ ar allts˚ a relativt j¨ amn mellan b˚ ade m¨ an och kvinnor och mellan gymnasiestudenter och universitetsstudenter. ¨ Aven inom grupperna med olika utbildning ¨ ar k¨ onsf¨ ordelningen j¨ amn dock med en viss ¨ overvikt p˚ a kvinnor.

Speldeltagarna ¨ ar i genomsnitt 19.5 ˚ ar och den ¨ aldsta ¨ ar 27 ˚ ar. Standardavvikelsen f¨ or

˚ alder ¨ ar liten vilket inneb¨ ar att de flesta deltagarna ¨ ar mellan 19 och 20 ˚ ar. Samtliga gymnasieelever ¨ ar 18 ˚ ar och universitetseleverna ¨ ar i snitt 21 ˚ ar.

Det ¨ ar 36 individer som har spelat testniv˚ an och alla ¨ ar universitetsstudenter. Det ¨ ar en st¨ orre andel m¨ an ¨ an vad det ¨ ar i gruppen i stort men ˚ aldersf¨ ordelningen ¨ ar ungef¨ ar samma som f¨ or alla universitetsstudenter.

4.5 Os¨ akerhetsfaktorer

Det kan f¨ orekomma os¨ akerhet kring korrektheten i datamaterialet av flera anledningar, bland annat p˚ a grund av risken att speldeltagarna inte f¨ orst˚ ar hur spelet fungerar. F¨ or att minimera denna risk ges instruktioner p˚ a flera olika s¨ att, b˚ ade skriftligt och muntligt.

Instruktionerna har getts p˚ a liknande s¨ att och f¨ or att s¨ akerst¨ alla att alla deltagare har tillg˚ ang till samma information har vi varit instrukt¨ orer vid varje speltillf¨ alle.

Risken att en individ spelar flera g˚ anger i rad ¨ ar ocks˚ a en os¨ akerhetsfaktor. Vi har d¨ arf¨ or

begr¨ ansat datainsamlingstillf¨ allena till de tillf¨ allen d˚ a vi kunnat n¨ arvara och har upp-

manat eleverna att bara spela en g˚ ang. Eftersom det finns en risk f¨ or att antalet niv˚ aer

som deltagare spelat p˚ averkar deras prestation s˚ a skulle det p˚ averka resultaten om en

deltagare spelade flera g˚ anger. Datamaterialet som samlats in har f¨ orvarats i en separat

fil och excelbladet som kopplats till spelsidan rensades innan varje spelomg˚ ang. Vid varje

speltillf¨ alle har vi r¨ aknat samt j¨ amf¨ ort med antal spelare med datan som inkommit.

Ett annat insamlingsproblem som kan uppst˚ a ¨ ar svarsbortfall. D˚ a spelet byggdes testades det inte p˚ a alla webbl¨ asare vilket i vissa fall lett till att en del data fallit bort i kommuni- kationen mellan spelsidan och excelbladet. Svarsbortfall kan ocks˚ a uppst˚ a om studenterna enbart spelar en av niv˚ aerna. Det ¨ ar dock en minoritet av materialet som p˚ averkats av svarsbortfallen som skett.

4.6 Validitet

Vid labbexperiment och kontrollerade beteendeunders¨ okningar ¨ ar det viktigt att t¨ anka p˚ a hur h¨ og reliabiliteten och den externa validiteten ¨ ar f¨ or de resultat som n˚ as. Reliabiliteten handlar om hur stabila resultaten man kommit fram till ¨ ar om f¨ ors¨ oket g¨ ors om p˚ a nytt.

L˚ ag reliabilitet inneb¨ ar att resultaten man kommit fram till i h¨ og grad p˚ averkas av externa samt slumpm¨ assiga faktorer och att resultaten d¨ arf¨ or med st¨ orsta sannolikhet skulle bli annorlunda vid en replikation av f¨ ors¨ oket. H¨ og reliabilitet betyder att om f¨ ors¨ oket skulle upprepas s˚ a skulle samma resultat n˚ as.

Ett s¨ att att unders¨ oka reliabiliteten ¨ ar att besk¨ ara datamaterialet. Genom att sk¨ ara bort extremv¨ arden kan snedvridningar som uppst˚ att p˚ a grund av os¨ akerhetsfaktoer tas bort.

Det ¨ ar dock viktigt att vara f¨ orsiktig med manipuleringen och vara noga med att man inte klipper och viktar datan tills de ¨ onskade resultaten n˚ atts. Om resultaten blir helt annorlunda efter att man har plockat bort ett par v¨ arden finns det en stor risk att de resultat man f˚ att inte speglar det verkliga f¨ orh˚ allandet. D¨ arf¨ or ¨ ar det viktigt att g¨ ora k¨ anslighetsanalyser och testa hur robusta ens resultat ¨ ar f¨ or att kunna bed¨ oma reliabili- teten.

Extern validitet ¨ ar hur applicerbara resultaten fr˚ an unders¨ okningarna ¨ ar utanf¨ or labb- milj¨ on. Vanligen ¨ ar validiteten stor n¨ ar det inte finns en specifik anledning som skulle g¨ ora att urvalet skiljde sig fr˚ an ¨ ovriga populationen i den unders¨ okta fr˚ agan eller studien (Lance och Vandenberg, 2009). F¨ or h¨ ogpresterande unga studenter ¨ ar det troligt att de har en h¨ ogre kognitiv f¨ orm˚ aga ¨ an den genomsnittliga svenska medborgaren, vilket kan p˚ averka, men f¨ or personer med motsvarande kognitiva f¨ orm˚ aga kan validiteten antas vara h¨ og.

5 Resultat

I detta avsnitt presenteras resultaten fr˚ an v˚ ar studie. F¨ orst redovisas skillnaderna i delta- garnas beteende mellan niv˚ aerna p˚ a gruppniv˚ a i form av deskriptiv statistik och d¨ arefter presenteras v˚ art huvudresultat som dels visar p˚ a skillnader i beteende mellan niv˚ aerna och dels visar p˚ a skillnader i beteende mellan undergrupperna. De resultat som r¨ or

¨

ovningseffekten sammanfattas och tolkas ocks˚ a. Avslutningsvis g¨ ors en k¨ anslighetsanalys.

Eliasson, Moshammat 5 RESULTAT

Tabell 3: Deskriptiv statistik ¨ over antal d¨ orrklickningar f¨ or olika undergrupper

(1) (2) (3) (4) (5)

Variabler Obs Medelv¨ arde St.av. Min Max

Samtliga

D¨ orr¨ oppning niv˚ a 1 160 14.54 12.53 1 51 D¨ orr¨ oppning niv˚ a 2 158 14.25 14.80 1 100 Kvinnor

D¨ orr¨ oppning niv˚ a 1 66 18.23 12.56 1 47 D¨ orr¨ oppning niv˚ a 2 62 17.56 17.87 1 100 M¨ an

D¨ orr¨ oppning niv˚ a 1 55 12.62 11.86 1 44 D¨ orr¨ oppning niv˚ a 2 54 11.22 12.10 1 50 Universitetsstudenter

D¨ orr¨ oppning niv˚ a 1 82 14.28 12.70 1 51 D¨ orr¨ oppning niv˚ a 2 85 12.84 13.15 1 91 Gymnasieelever

D¨ orr¨ oppning niv˚ a 1 78 14.82 12.42 1 47 D¨ orr¨ oppning niv˚ a 2 73 15.89 16.45 1 100

5.1 Analys av resultat p˚ a gruppniv˚ a

Tabell 3 visar de genomsnittliga antalen klick p˚ a vardera niv˚ a f¨ or varje undergrupp. P˚ a niv˚ a 1 ¨ ar antalet valalternativ i form av d¨ orrar konstant och p˚ a niv˚ a 2 ¨ ar antalet valalter- nativ avtagande om inte spelarna klickar p˚ a alla d¨ orrar regelbundet. Fler d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1 antyder allts˚ a att spelarna anstr¨ anger sig f¨ or att beh˚ alla sina valalternativ. Genom att studera resultaten i tabell 3 kan vi se att v˚ ara speldeltagare i snitt ¨ oppnar f¨ arre d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1. Detta skiljer sig fr˚ an resultaten i Shin och Ariely (2004). Den enda undergrupp som inte agerar p˚ a samma s¨ att som den totala gruppen ¨ ar gymnasieeleverna. De ¨ oppnar i snitt en d¨ orr mer p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1. D˚ a vi j¨ amf¨ or medelv¨ ardet f¨ or niv˚ a 1 med medelv¨ ardet f¨ or niv˚ a 2 med varandra s˚ a skiljer sig dock inte dessa p˚ a en statistiskt signifikant niv˚ a f¨ or n˚ agon grupp och d¨ arf¨ or kan skillnaderna bero p˚ a slump eller ett extremv¨ arde.

Antalet observationer sammanlagt f¨ or grupperna med m¨ an och kvinnor ¨ ar mindre ¨ an det totala antalet observationer i kolumn 1 i tabell 3 och 4. Detta beror p˚ a att vissa deltagare svarat ”vill ej uppge” p˚ a fr˚ agan om k¨ onstillh¨ orighet samt p˚ a att en del data fallit bort i

¨ overf¨ oringen mellan spel och excelblad.

Tabell 4: Regression med undergrupper

(1) (2) (3) (4) (5)

VARIABLER Niv˚ a 2 Niv˚ a 2 Niv˚ a 2 Niv˚ a 2 Niv˚ a 2

D¨ orr¨ oppning 0.505 0.268 0.579 0.382 0.628

Niv˚ a 1 (5.510***)

(1.191)

(5.150***)

(4.385***)

(4.012***)

(5.401***)

(3.245***)

(3.743***)

(7.094***)

(2.372**)

Konstant 6.847*** 12.580** 4.101** 7.297*** 6.390*

(3.731) (2.302) (2.163) (5.281) (1.730)

Samtliga Kvinnor M¨ an Universitet Gymnasium

Observationer 151 62 54 80 71

Justerad R

0.173 0.016 0.302 0.124 0.210

Robust t-v¨ arde inom parentes, [0] f¨ or avst˚ and fr˚ an 0, [1] f¨ or avst˚ and fr˚ an 1

* p<0.01, ** p<0.05, *** p<0.1

5.2 Huvudresultat

En analys av datamaterialet i tabell 4 ger olika koefficienter f¨ or undergrupperna. Regres- sionerna ¨ ar gjorda med d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 2 som beroende variabel och d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 1 som f¨ orklarande. Kolumn 1 ¨ ar en regression av samtliga observationer som del- tagit spelet, i kolumn 2 bara av de som fyllt i att de ¨ ar kvinnor, i kolumn 3 bara m¨ an, och i kolumn 4 och 5 ¨ ar gruppen uppdelad efter utbildningsniv˚ a. Alla koefficienter ¨ ar signifikant skilda fr˚ an 0 f¨ orutom koefficienten f¨ or kvinnor, men ¨ ar signifikant skilda fr˚ an 1. Som tidigare konstaterats kan dock inte koefficienten vara 0 eftersom det inte g˚ ar att

¨ oppna f¨ arre ¨ an en d¨ orr. F¨ or att vara s¨ akra p˚ a att koefficienterna ¨ ar skilda fr˚ an 1 r¨ aknades t-v¨ arden och signifikansniv˚ aer ut f¨ or alla v¨ ardena vilket ocks˚ a redovisas i tabell 4. Alla koefficienter ¨ ar signifikant skilda fr˚ an 1 (se tabell 4, raden m¨ arkt [1]) vilket inneb¨ ar att det ¨ ar statistiskt s¨ akerst¨ allt att alla grupper ¨ andrar sitt beteende mellan niv˚ aerna.

Att samtliga koefficienter ¨ ar under 1 inneb¨ ar att alla grupper i snitt ¨ oppnar f¨ arre d¨ orrar p˚ a

niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1. En koefficient p˚ a 1 inneb¨ ara att deltagarna i snitt ¨ oppnar lika m˚ anga

d¨ orrar p˚ a niv˚ a 1 som p˚ a niv˚ a 2. Ju n¨ armre koefficienten ¨ ar 0 desto f¨ arre d¨ orr¨ oppningar

gjorde deltagarna p˚ a niv˚ a 2 j¨ amf¨ ort med niv˚ a 1. Koefficienten ¨ ar l¨ agst f¨ or kvinnor och

h¨ ogst f¨ or gymnasiesstudenter. F¨ or att veta om koefficienterna f¨ or de olika undergrup-

perna ¨ ar statistiskt signifikant skilda fr˚ an varandra, utf¨ ordes ett χ

-test d¨ ar vi j¨ amf¨ orde

kvinnor med m¨ an och d¨ arefter universitetsstudenter med gymnasiestudenter. Ingen av ko-

efficienterna skilde sig fr˚ an varandra tillr¨ ackligt mycket f¨ or att det skulle vara statistiskt

signifikant. Skillnaden mellan kvinnor och m¨ an hade ett p-v¨ arde p˚ a 0.21 och skillnaden i

Eliasson, Moshammat 5 RESULTAT

Tabell 5: Regression f¨ or testgruppens tre niv˚ aer

(2) (3)

Variabler Niv˚ a 1 Niv˚ a 2

D¨ orr¨ oppningar testniv˚ a 0.902*** 0.477***

(8.767) (4.282)

Konstant -0.479 5.696***

(-0.399) (3.598)

Observationer 36 35

Justerad R

0.746 0.416

Robust t-v¨ arde inom parentes

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

utbildningsniv˚ a hade ett p-v¨ arde p˚ a 0.16. Det ¨ ar dock tydliga trender i b˚ ada undergrupp- sindelningarna som pekar p˚ a att kvinnor och universitetsstudenter tenderar att ¨ oppna f¨ arre d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an m¨ annen och gymnasiestudenterna

5.3 Ovningseffekten ¨

Redan i huvudresultatatet i tabell 4 g˚ ar det att observera en viss effekt som ¨ ovning verkar ha haft p˚ a deltagarnas prestationsf¨ orm˚ aga i och med att deltagarna ¨ oppnar f¨ arre d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1. Med hj¨ alp av testniv˚ an, som lades till innan niv˚ a 1 och

¨ ar identisk med denna, har det g˚ att att observera effekten mer direkt. Resultaten fr˚ an att testniv˚ an lagts till sammanfattas i tabell 5. Kolumn 1 visar en regression med niv˚ a 1 som beroende variabel och en testniv˚ an som en f¨ orklarande variabel som i sin tur ger en koefficient p˚ a 0.902, det vill s¨ aga en koefficient som ¨ ar mindre ¨ an ett, men v¨ aldigt n¨ ara 1 till skillnad resultaten i tabell 4. Att deltagarna inte agerar p˚ a samma s¨ att p˚ a identiska niv˚ aer betyder att det faktum att de spelar dem efter varandra spelar roll. I kolumn 2 har testniv˚ an anv¨ ands som f¨ orklarande variabel f¨ or antalet d¨ orr¨ oppningar p˚ a niv˚ a 2. Att denna koefficient ¨ ar l¨ agre ¨ an vad koefficienten var i tabell 4 tyder p˚ a att individen klickar p˚ a f¨ arre d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ju fler niv˚ aer innan som hen har spelat och att det allts˚ a finns en positiv ¨ ovningseffekt.

Resultaten i tabell 8 i bilaga D ¨ ar uppdelade efter k¨ on och antyder samma m¨ onster

som vi ser i hela gruppens resultat, allts˚ a att kvinnor och universitetsstudenter har l¨ agre

koefficienter ¨ an m¨ an och gymnasieelever, men eftersom antalet observationer ¨ ar v¨ aldigt

litet s˚ a ¨ ar det inte meningsfullt att tolka det ytterligare.

5.4 K¨ anslighetsanalys

Att g¨ ora en k¨ anslighetsanalys ¨ ar n¨ odv¨ andigt f¨ or bed¨ oma resultatens realiblitet, allts˚ a hur stabila koefficienterna ¨ ar. Detta kan g¨ oras genom att utesluta extremv¨ arden och andra v¨ arden som kan misst¨ ankas vara felaktiga. Individer som till exempel har klickat enbart p˚ a en enda d¨ orr, eller bara ¨ oppnat d¨ orrar utan att f˚ a ett enda po¨ ang kan antas inte riktigt f¨ orst˚ att spelets syfte eller inte anstr¨ angt sig n¨ amnv¨ art. Det ¨ ar ocks˚ a intressant att titta p˚ a hur majoriteten av deltagarna har agerat och hur mycket resultaten kan skilja sig fr˚ an det ursprungliga beroende p˚ a hur man manipulerar datasetet. I figur 7 i bilaga C ses att det ¨ ar stor variation i hur m˚ anga d¨ orrar som deltagarna ¨ oppnat. I tabell 9 och 10 i bilaga E har alla individer som ¨ oppnat fler ¨ an 20 d¨ orrar eller f¨ arre

¨ an 4 d¨ orrar p˚ a niv˚ a 1 skurits bort. Dessa v¨ arden ¨ ar valda efter att ha studerat figur 6 f¨ or att se var majoriteten av observationerna ligger, samt efter att ha f¨ ors¨ okt maximera regressionskoefficienterna.

P˚ a gruppniv˚ a ¨ oppnar alla grupper utom m¨ an fler d¨ orrar p˚ a niv˚ a 2 ¨ an p˚ a niv˚ a 1 (se tabell 9). M¨ onstret har allts˚ a ¨ andrat sig fr˚ an analysen av det obeskurna datamaterialet och skillnaderna mellan niv˚ aerna ¨ ar st¨ orre. Det ¨ ar dock v¨ art att notera att eftersom vi endast har skurit bort deltagare utifr˚ an hur de spelat p˚ a niv˚ a 1 s˚ a ¨ ar det fortfarande stora standardavvikelser p˚ a niv˚ a 2 vilket g¨ or att medelv¨ ardena f¨ or respektive niv˚ a fortfarande inte skiljer sig signifikant fr˚ an varandra.

Vid en regression av dessa deltagares beteenden s˚ a f˚ ar vi en koefficient strax ¨ over 1 f¨ or alla grupper utom f¨ or m¨ an (se tabell 10). H¨ ar har m¨ onstret fr˚ an tabell 4 dock ¨ andrats. Kvinnor och universitetsstudenter har mycket h¨ ogre koefficient ¨ an m¨ an och gymnasieelever. Vid ett χ

-test f¨ or det beskurna datasetet s˚ a har skillnaden mellan m¨ an och kvinnor ett p- v¨ arde p˚ a 0.0733 och skillnaden i utbildningsniv˚ a ett p-v¨ arde p˚ a 0.18. Det f¨ orstn¨ amnda

¨

ar allts˚ a statistiskt signifikant p˚ a 10 %-signifikansniv˚ a och det andra ¨ ar inte statistiskt signifikant.

N¨ ar delar av datasetet sk¨ ars bort blir allts˚ a resultaten annorlunda ¨ an vad de ¨ ar d˚ a hela

materialet ¨ ar med. Det kr¨ avs dock stora besk¨ arningar f¨ or att uppn˚ a dessa resultat, vilket

g¨ or att slutsatsen ¨ and˚ a kan dras att v˚ ara ursprungliga resultat kan antas vara relativt

stabila och ha god reliabilitet.