1． 她既是银行职员又是个女权主义者。
2． 她是个银行职员。
向被试询问琳达更有可能是哪一种人？
结果表明，绝大部分人认为她更像1。虽然选项1出现的概率要比选项2出现的概率小得多。不过人们似乎认为1是对琳达更自然的描述，更像她的代表性特征。
最后，人们经常有将小样本看作与大样本（或者总体）具有相似概率分布的判断倾向，即将小样本与大样本的概率分布视为等价，由此带来了两个结果。
当人们知道了某时间的无偏（客观）概率的情况下，往往会对已经发生的小样本事件进行错误的估计，从而影响了对未发生事件的概率估计。这可以很好地解释赌徒心理。人们都知道投币得到正反面的概率相等。因此当连续多次投硬币都得到正面的情况下，人们总倾向于认为以后反面的出现概率很大。
小数法则（the law of small number ）则使得人们易于从一个短序列（小样本）中过分地推断潜在的大样本的概率分布。我们都有这样的经验：如果一个人连续几次都预测正确，我们就会十分相信他的判断力，认为他下次的预测仍会是正确的。与之相关的一个重要现象就是人们对期望值回归的错误认识。如果我们过于相信一种偏离常规情况的存在，那么我们将不会期望以后的观察值回归正常水平。
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可得性启发法（availability Heuristics）
它常用于判断某事件发生频率或者概率的情况。这时人们往往会利用记忆中最容易提取的信息进行主观估计，因为对频率或者概率的估计极大地受事件熟悉程度与突出性等可回溯性因素。
搜索方式的有效性和时间可想象的难易程度的影响而造成认知偏差。我们都有过类似经验，当被问题某种疾病的发生概率时，我们往往根据身边熟悉的人得此病的情况进行推断。这就是熟悉效应的一个表现。又如，若我们被问到：每年因飞机失事和被毒蛇咬伤而死亡的概率哪个大？
这是我们往往更容易选择前者。虽然也许事实上二者发生的机率相同，但由于舆论传媒的导向作用，使得我们对前种情况更为熟悉和敏感。这也在一定程度上对传统经济学理论的一个根基假设：人的行为规律不受外在环境的影响提出了质疑。
对搜索方式的有效性能很好说明的一个例子是：
你认为以R（如：ride）开头的单词，还是第三个字母是R（如，circle）的单词多？这是你也许会马上很容易地从记忆中提取一些单词，如red,roof等一系列以R开头的单词，却很难短时间内提取第三个字母是r的单词。于是你就无法做出判断，以R开头的单词多。但实际上，仅仅是因为我们对第二种情况不够熟悉，认为第三个字母这一提取线索是无效的。真正的情况恰好与我们的选择相反。(Kahneman,1973,1979,2000,2002; Tversky,1974)
一旦人们对某事件没有经验的时候，人们往往会根据该事件可想象的难易程度来判定它的发生概率。例如，从一个81组成的样本中抽取2人组成委员会和从一个同样大的样本中抽取79人组成委员会两种情况的组织方式各有多少种？分别让两组被试对以上两个情景之一进行直觉判断，发现第一种情况下，被试估计的数量要远大于第二种情况。而实际上，一个任意两人组成的一种委员会形式的同时，样本中余下的79人就相应地形成一种组织方式，因此两种情况下的答案应是相同的。之所以会发生这种偏差，就是因为两人的组成情况更容易在想象中进行。
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锚定与调整性启发法（anchoring and adjustment Heuristics）
它表现在人们对于不确定数值的估计往往是基于对初始值或者起始点（starting point）进行适当调整的结果。起始点可以是实践本身提供的，也可以是在估计过程中局部发生的。但是无论哪一种情况，起始点都会对估计值产生决定性影响。
一个简单的小实验，让两组被试分别直觉推断：1×2×3×4×5×6×7×8与8×7×6×5×4×3×2×1两组算式的结果，发现对第一组乘积式数值的估计显著地低于第二组的数值。这在很大程度上归因于起始点（两种情况下分别是1和8）的作用。虽然这些起始点对决策来说不具有任何意义。锚定启发法还表现在对合取事件和析取事件的认知偏差上。