第一章 緒論
決策是人每天生活中都在進行的事情，從食衣住行，到工作、伴侶的選擇，
甚至有關性命安危的決定，決策的歷程可能是出自於深思熟慮或是不多加思考的 模式，有時候，決策者可能憑「直覺」做出決定。然而，出自理性的決定一定是 經過精密考慮下的最好結果嗎？又或者，決策者真有能力做出「完全理性」的決 定嗎？
關於如何做決定，不同年代的學者有不同的觀點，大致是基於對決策者的假 設不同。最早的模型稱為「古典決策理論」，大部分由經濟學家、統計學家所提出，
認為決策時是透過理性思考，在作決定前，決策者會評估所有選擇及可能結果後，
做出達成最高價值的決定，秉持這個觀點的學者認為，符合規範性法則（normative rules）的決策就是好的決策，而且需要根據一些法則、原則或公理分析內容
（Edwards, 1954），關注在決策者應該進行何種決策。然而，Simon（1955）提出 有限理性（bounded rationality）觀點，認為決策行為雖然基於理性，卻有所限制，
當決策者在選擇時，不是考慮所有的選項後，再評估哪一個選項可獲利最大而損 失最小，而是逐一篩選每個選項，只要發現一個滿意的或夠好的，便會作出選擇。
即使規範性法則假設決策都是出自理性思考，但決策者的認知能力有限，在認知 能力的限制下，難免出現違反規範性法則的決策，而且，即使被告知這些法則，
決策者也不必然會作出正確的決策（Stanovich & West, 1999）。
Simon（1955）的觀點啟發後續心理學家對決策行為的研究，轉而著重在決策 歷程的探討，並發展出描述性法則（descriptive rules）來解釋決策者的實際行為，
強調決策問題的內在表徵，而非問題表面的客觀描述。決策的歷程涉及決策者辨 識問題的存在，自外在或內在環境提取相關訊息整合後，以做出最後的決策，是 決策為一種認知歷程。
從規範性法則到描述性法則的演變，衍生出三種常見的決策原則：第一是期 望值原則（expected value principle），決策者在進行選擇時，會評估各選項的價值
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及發生機率，各選項的期望值為一個加權值的總合，亦即任一選項所有的可能結 果和各結果所對應之發生機率值相乘後之總和，決策者從中選擇出最佳期望值的 選項；第二為期望效用值原則（expected utility principle），與前述原則不同的地方 在於，決策者的選擇依據是選項的期望主觀價值，而非期望客觀價值，主觀價值 稱為效用（utility），會隨客觀價值增加而增加，且有邊際遞減效果，即每增加一個 相同客觀值的量，其所對應之效用，會有逐漸遞減的趨勢，例如當一個身無分文 的人獲得一萬元時，會讓他有 A 程度的高興，再意外獲得一萬元時，會讓他更高 興，此程度上升到B 程度，但是額外多得到一萬元的高興程度（B-A），小於先前 獲得一萬元的高興程度（A）。決策時，各選項的期望效用值是將各所有可能結果 之效用分別與各結果的發生機率值作一加權，然後求其總和，決策者應選擇具有 最佳期望效用值之選項（陳烜之，2007）；第三是展望理論（prospect theory），有 別於前二者規範性理論，展望理論屬於描述性觀點，同樣的問題以不同方式框架 時，決策者對決策問題的知覺，及對機率和結果的評價會導致偏好的改變。展望
（prospect）包含事件的結果和發生機率，該理論認為在選擇過程中分為兩個階段，
第一個階段為編輯（edit）階段，又稱「框架」（framing），第二個階段為評價
（evaluation）階段。在編輯階段，決策者將各種展望進行編碼，合併事件或結果，
去掉共同的部分，在這個過程，可能會轉換展望的機率和結果，最後得到一個比 較簡化的表徵；在第二階段，則評價這些編輯過的展望，並選出價值最高者。一 個展望的整體價值是由所有可能結果的價值和對應的發生機率進行加權後加總而 得。展望理論所謂的結果價值同樣也是主觀價值的概念，但不使用「效用（utility）」
一詞，改由「價值（value）」表示；但其結果價值所對應之發生機率，並非以客觀 機率表示，而是以「決策加權（decision weight）」表示，其反應的是客觀機率對展 望整體價值的影響，例如若事件結果的發生機率（客觀機率）很小，決策者可能 對它過度加權，其決策加權值大於客觀發生機率，但也可能認為該事件結果不會 發生。（Kahneman & Tversky, 1979）。
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展望理論的提出是由於期望效用值理論無法有效解釋個體在風險下的某些決 策行為，Tversky 與 Kahneman（1981）設計了一組經典的「亞洲疾病」選擇問題：
【問題一】想像美國正準備預防一個不尋常的亞洲疾病的爆發，並預期會有 600 人死亡。美國提出兩種對抗此疾病的計畫，計畫結果的科學估計如下：
選項A：如果採用 A 計畫，200 人將獲救。
選項B：如果採用 B 計畫，有 1/3 的機率使 600 人獲救，2/3 的機率沒有人獲 救。
研究結果有 72%的受試者選擇計畫 A。後續找第二群受試者，使用相同的問 題，但改變呈現方式如下：
【問題二】想像美國正準備預防一個不尋常的亞洲疾病的爆發，並預期會有 600 人死亡。美國提出兩種對抗此疾病的計畫，計畫結果的科學估計如下：
選項C：如果採用計畫 C，400 人將喪命。
選項D：如果採用計畫 D，有 1/3 的機率無人喪命，有 2/3 的機率 600 人喪命。
結果，選擇計畫C 的人只有 22%。事實上，計畫 A 與計畫 C、計畫 B 與計畫 D 有同樣的價值，唯一的差別在於問題一是以「獲救」的角度呈現問題，問題二 以「死亡」的角度呈現問題，卻使決策者的選擇由避免風險的選項轉變為偏好尋 求風險的選項，預期效用值理論無法有效解釋偏好反轉的現象。
同一個決策情境，利用不同角度或方式描述結果，而導致不同的決定：採用
「獲得、贏、挽救」等正面框架的描述下，決策者有風險厭惡的傾向，但在「損 失、輸、死亡」等負面框架的描述下，決策者反而傾向風險選項，Tversky與 Kahneman 稱為「框架效應」（framing effect）。Tversky 與 Kahneman（1981）利用展望理論解
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釋此一現象，認為在編輯階段，決策者依據參考點，通常是決策者目前的資產，
將事件結果編碼為「獲得」（gain）或「損失」（loss），而參考點的改變則會影響結 果被評價為「獲得」或「損失」。「亞洲疾病」的問題一，參考點定在「可能喪生 600 人」，「獲救」的問題敘述方式被決策者評價為「獲得」，問題二的參考點轉變 為「無人喪生」，「喪命」的敘述方式被評價為「損失」；而決策者在「得」的情況 下會有風險厭惡的傾向，在「失」的情況下有風險尋求的傾向。因此，在問題一 決策者偏好確定選項，但在問題二反而偏好風險選項，參考點的改變導致決策者 的偏好逆轉（陳烜之，2007）。
雖然框架效應是普遍的現象，仍有一些研究無法複製出框架效應（Jou, Shanteau, & Harris, 1996；Miller & Fagley, 1991；Takemura, 1994），顯示框架效應 是否可被觀察到，決策問題的特性或作業要求可能是重要的。
Reyna 與 Ellis（1994）的研究以兒童為對象，對於如何處理框架問題中的機率 和結果提出幾種方式，進而導致不同的決策行為。一是使用類似期望值的概念進 行處理，使用此方式的決策者，不論問題以正或負框架呈現，其決策行為都展現 出一致性；二是決策者只考慮機率或結果其中一個向度，其可能造成框架效應消 失或產生反框架效應現象；三是決策者選擇的依據在於賭局中零結果的部分，即
「有2/3 的機會沒人獲救」的結果，而造成框架效應。由此觀點來看，若決策者只 依據框架問題中的機率、結果、或零結果其中一個訊息為主，進行決策，便可能 產生框架效應。
展望理論認為參考點的改變，導致決策者對於結果有不同的知覺和評價，而 發生框架效應。Slovic 與 Lichtenstein（1983）也認為框架的關鍵要素在於結果的 編碼。不過在框架問題中，除了事件結果訊息之外，同時也呈現機率訊息，在編 輯階段，決策者可能對各種展望（包含機率與結果訊息）進行編碼或處理，得到 一個簡化的表徵。Slovic 與 Lichtenstein 也提到決策問題可能有許多框架的方式，
在理性下，對選項的偏好不應因框架改變而不同，然而決策者的知覺和決策是不
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完美的，採用哪一種框架，會決定於決策問題的描述，或是規範、習慣及決策者 特質。
因此，框架問題的選項敘述方式會決定展望的表徵，進而導致決策者偏好改 變，產生框架效應。問題選項中，又包含結果訊息及機率訊息，其敘述方式乃是 本研究欲探究的主題之一。
首先，從結果訊息的敘述方式來看，本研究所指稱之框架問題是以Tversky 與 Kahneman（1981）亞洲疾病問題為原型，在其研究中，將框架分為三種類型：行 為的框架（the framing of acts）、偶然性的框架（the framing of contigencies）及結 果框架（the framing of outcomes），而亞洲疾病問題屬於其中的結果框架（the framing of outcomes），結果訊息以參考點為準，表徵為「得」或「失」，導致決策 者在不同結果框架下，對選項的偏好不同。本研究欲以亞洲疾病問題作為基礎，
操弄機率敘述方式及訊息形式，以檢視在正、負框架是否同樣產生框架效應，因 此結果訊息的敘述方式非本研究關注焦點。而展望理論對於框架效應的解釋，著 重在結果訊息被表徵為「獲得」或「損失」，進而產生不同的風險偏好，但機率訊 息如何被決策者表徵或理解，是否也會影響框架效應的發生，是本研究欲探索的 焦點。
從機率訊息的敘述方式來看，對於風險選項「有 1/3 的機會 600 人獲救，有 2/3 的機會沒人獲救」的敘述，不同的學者看法似乎不同。展望理論將其表徵為「1/3
從機率訊息的敘述方式來看，對於風險選項「有 1/3 的機會 600 人獲救，有 2/3 的機會沒人獲救」的敘述，不同的學者看法似乎不同。展望理論將其表徵為「1/3