下一次总是倾向于获得一个较为平常的分数，就像高个子父母的孩子的身高一般要矮于父母平均身高，而矮个子父母的孩子的身高一般要高于父母平均身高一样。
由短期结果导致推断过度的倾向，反过来会导致对“均值回归”的错误理解：由于人们看到很多情形都偏离正常状态，因此不会期望进一步的观察看起来更接近正常状态。卡尼曼和特维茨基同时引用了这样一个例子：在关于飞行训练的讨论中，有经验的教官注意到，对飞行员完成一次特别成功的降落给予表扬后，一般来说下一次训练结果将表现得较差，相反，如果在一次表现很差的降落后对其给予严厉的批评，该飞行员的下一次训练表现将会有所提高。因此教官得出结论认为，表扬对飞行技能的学习是致命的打击，而批评则是教导的良方。很显然，这一结论是不可靠的，根据均值回归的统计规律，即使教官不给予任何表扬，一次出色的着陆后，接下来的降落表现通常较差，反之亦然。
4．小数定理的存在
概率理论中存在着“大数定律”，就是说当样本很大时，事件发生的频率与概率有较大偏差的可能性很小。在实际应用中，当实验次数很大时，便可以用事件发生的频率来代替事件的概率。然而，人们的认知似乎更倾向于“小数定理”(law of small numbers)，即将同样的概率分布归结为小样本和大样本中的经验平均值，从而就违反了概率理论中的大数法则。“小数定理”具有以下几种具体表现方式。
1) 对样本规模不敏感
由于小数定理的存在，人们会对样本大小与概率大小的关系不敏感，即会夸大一个小样本与总体密切相关的可能性，或者夸大产生这一样本的基本概率分布，认为一个小样本可以和一个大样本一样具有代表性。
针对这个问题，卡尼曼和特维茨基于1982年向受试者提出以下问题：某镇有两个医院，在较大的医院每天有45个婴儿出生，在较小的医院每天有15个婴儿出生。如我们所知，生男孩的概率为50%。但是，每天的确切比例都在变化，有时高于50%，有时低于50%。在一年的时间内，每个医院都记录了超过60%的新生儿是男孩的日子，你认为哪个医院有更多这样的日子？
22%的受试者认为较大的医院有更多这样的日子，而56%的受试者认为两个医院有相等的可能性，仅仅22%的受试者正确地认为较小的医院会有更多这样的日子。猜对和完全猜错的比率居然一样。显然，受试者没有认识到每天婴儿出生的数量之间的重要关系。概率理论认为在小医院中超过60%的新生儿是男孩的天数的期望值比大医院的大得多，因为一个大样本更不可能偏离50%。这一基本的统计概念显然与人们的直觉是不符合的。
在个体夸大小样本与全体人群的相似性的同时，也会低估大样本与全体人群的相似性。卡尼曼和特维茨基发现，受试者普遍认为一天中出生的1000个婴儿中超过750个是男孩的可能性超过10%。而实际上这种可能性小于1%。夸张一点说，个体似乎对各种样本使用一个通用的概率分布，这意味着个体对样本容量不敏感。
2) 对偶然性的误解
由于人们相信即使小样本也应该代表总体的概率，因此会产生对偶然性的误解。例如，在抛硬币时(下面以H表示头像，T表示反面)，人们错误地认为H-T-H-T-H-T这个结果比
H-H-H-T-T-T这个结果更有可能出现，也比H-H-H-T-H-H这个不能代表硬币公平性的结果更有可能出现。这就是由小数定理引起的“局部代表性”。
局部代表性观念的一个结果是“赌徒谬误”(gambler’s fallacy)。所谓赌徒谬误，是指对于那些具有确定概率的机会，人们会错误地受到当前经历的影响而给予错误的判断。如果抛一个相同的硬币八次都是头像，那么第九次抛得反面的可能性是多大呢？抛掷一次得到头像的概率是1/2，连续八次抛掷都是头像的概率是1/256，如表2-2所示。
表2-2 连续抛掷得到头像(H)的概率
硬币出现的顺序 H HH HHH HHHH HHHHH HHHHHH HHHHHHH HHHHHHHH 概 率 1/2 1/4 1/8 1/16 1/32 1/64 1/128 1/256 那么，连续八次出现头像后，下一次你估计会出现什么？很多人都会回答“反面”，因为太久没有出现反面了；也有人可能会回答“头像”，因为前面总是出现头像使人感觉出现头像的机会更大一些。事实上，这两种解释都不对，对第九次的判断与前面八次的结果没有任何逻辑关系，也没有记忆，因此不应当受其影响。第九次投掷出现头像的概率仍然是50%。人们都有这样的印象，就是当一个相同的硬币被抛掷若干次后，最后的结果应该是头像的次数与反面的次数一样多。换言之，有代表性的模式是经过足够多次的实验后，出现头像与反面的次数会一样多。所以，当抛了八次头像后，人们根据经验法则通常趋向于预测第九次会是反面。因为他们相信小样本可以代表投掷硬币出现正反的相等概率，因而人们会将出现反面的可能性赋予更高的权重。
(二) 可得性启发偏差及其效应
可得性启发法(availability heuristic)是指，人们倾向于根据一个客体或事件在感知或记忆中的可得性程度来评估其相对频率，容易感知到的或回想起的被判定为更常出现。可得性在评估频率和概率时是有用的线索，因为大集合(更容易得到的事件)的例子通常比小集合(不容易得到的事件)能更好更快地获得。因此，当事件的可得性与其客观频率高度相关时，可得性启发是非常有用的，然而依靠可得性进行预测也有可能会导致偏差。可得性启发偏差有以下四种。
1．以记忆力为基础的可得性
以记忆力为基础的可得性是指依靠可获得的记忆能够被回想起来的容易程度。它与一些常见的记忆因素相联系，例如注意力的集中程度；印象的突出性；印象的鲜活性；对物
品或时间的熟悉程度；空间和时间上的邻近程度。这些因素的取值越高，记忆的痕迹就越清晰，可得性就越强。
例如，在一个实验中，受试者听到一个由男女人名组成的名单，随后要求对名单中是否男性名字比女性多进行判断。在一些名单中男性相对比女性更出名一些，而在其他名单中，女性则更出名。实验结果是，在每一张名单中，受试者都错误地认为更有名的人的性别占多数。
2．以想象力为基础的可得性
如果某一个场景比其他场景更容易被人们想象出来，那么前一场景就会控制人们的思维。这样就产生了以想象力为基础的可得性。卡尼曼和特维茨基在1982年进行了一系列实验。在实验中，要求被测试者估计出从1～10中选择r个数字的组合是多少。其问题大致表示如下：第一个问题是，假定你要从10只股票中选择两只作为你的投资组合，且这两种股票不能重复选择，那么有多少种包含两种股票的投资组合可供你选择？第二个问题是，假定你要从10只股票中选择8只作为你的投资组合，这8只股票不能重复选择那么又有多少种组合呢？结果，第一个问题的答案的平均值为70，而第二个问题的答案的平均值只有20，尽管事实上这两个问题的答案应该是一样的，等于45，因为选定两只股票的投资组合就限定了剩余8只股票所组成的投资组合。卡尼曼和特维茨基认为，出现这种差别是因为人们更容易想象到两只股票的组合。
3．与搜索效率相关的可得性
还有一种和人的思维相关的可得性偏差，它与人的记忆搜索效率相关。不妨做这样一个实验：假设一个样本单词从一篇文章中随机抽出，那么该单词是以r为开头的可能性大，还是第三个字母为r的可能性大？
通常，对这个问题的解答人们会通过回忆以r开头的单词和以第三个字母是r的单词来解决这个问题，并通过两种类型的单词出现在脑海中的容易程度来评估概率。因为通过第一个字母比通过第三个字母找单词更容易，所以人们认为以r开头的单词数比r处于第三个字母的单词更多。这显然是由于人们容易回忆出以r字母开头的单词，而不容易回忆出以r为第三个字母的单词。由此可以看出人的推理受记忆结构的制约。
4．规律性的可得性
由于规律性事件的可记忆性更强，因而人们会倾向于将事件的发生归结于某种规律。当人们面对一系列随机挑选的数字时，总是想从中找出一定的规律来。而当要求人们自己写出一些随机数列时，其所写出的连续数字的个数肯定会少于普通随机数列中存在的连续数字。但实际上，随机性是指没有特殊的规律，随机性事件是没有原因的，也不需要解释。人们在理论上通常可以接受这个观点，但是实践中却总是要找出规律来。人们可能将随机序列中出现的连续序列当作即将出现变化的指示器，例如在一场俄罗斯轮盘的赌博中，赌徒们看到轮盘中已经出现了一长串的红色，他们就会猜测下一次肯定出现黑色。这种偏差导致人们会在没有规律的地方寻找出错误的规律。
(三) 锚定与调整启发偏差及其效应
许多人倾向于根据最初的资料来预测评估事件，即对某一特定对象作出评估或预测时通常会选定一个参考点或起始点，然后再考虑进一步的信息，并通过反馈信息不断调整自己的初始值决策，以获得事件的最终解决办法，这就是锚定与调整启发式。在判断过程中，人们最初得到的信息会形成定位，产生锚定效应(anchoring effect)，从而制约对事件的评估。调整策略是指以最初的信息为参照点来调整对事件的估计，而调整经常是不充分的，不同的参考点所得出的结论不一样，这就会导致偏差。这种锚定与调整启发具有以下三种表现方式。
1．不充分调整
人们对新信息的调整往往是不完全的，且观念常受到初始值的影响。举例来说，在一个幸运轮实验中，受试者被要求对各种数量进行估计，例如联合国中有多少个非洲国家。具体测试方法是，一个很大的轮盘在受试者面前转动，轮盘上面有0到100的数字，转动起来后会随机地停在一个数字处，不同的受试者群体得到不同的数字系列，然后受试者被要求首先回答轮盘上的数字是高于还是低于他们估计的答案，然后才说出他们的估计值。这一实验表明，答案会受到幸运轮产生的随机数的深刻影响，如当幸运轮停在10处时，测试者回答的非洲国家的平均数是25，但幸运轮停在65处时，平均值就成了45。而有趣的是，所有测试者都清楚轮盘产生的数字是随机的，并且也不会对测试者产生任何情绪的影响。也就是说，当受试者把他们的估计建立在不完全估计的基础上时，便会产生锚定。
2．保守主义
代表性启发偏差导致低估先验概率，而人们在有些时候也可能因先验概率被过度重视，导致对新信息反应不足，这将导致认知过程中的“保守主义”(conservatism)。爱德华兹曾在1968年进行过这样一个实验：有两个坛子，第一个坛子中装有3个蓝球与7个红球，第二个坛子中装有7个蓝球与3个红球。然后从其中一个坛子中随机抽取12次(每次取出一个后再将其放回)，得到8个红球与4个蓝球。在回答这一结果是从第一个坛子中抽取的概率是多大时，大多数人估计的结果都在70%附近，而正确答案是97%。这一实验表明，人们对先验概率50%进行了高估。此后，许多经济学家的研究均重复证明了这一研究结论。
尽管保守主义似乎与代表性相矛盾，但事实上这两者是相辅相成的。这就表明，如果某一类数据是某一模式的代表，人们则倾向于高估其发生的可能性，如果这些数据不是某一模式的代表，则人们对这些新的数据倾向反应迟钝，而过分依赖于他们先前的经验。
3．对联合事件、简单事件、可分离事件的评估偏差
在一个实验中，受试者获得一个机会对两个事件中的一个下赌注。用到了以下三种类型的事件。
简单事件：从一个50%是红球、50%是黑球的缸中拿出一个红球(p=0.50)。
联合事件：从一个90%是红球、10%是黑球的缸中可放回地取出7个红球(p=0.48)。 分离事件：从一个90%是黑球、10%是红球的缸中可放回地在7次抽取中至少获得一个红球(p=0.52)。
在对简单事件和联合事件下赌注时，绝大部分的受试者会对联合事件下赌注，而不是对简单事件下赌注。在对简单事件和分离事件下赌注时，受试者喜欢对简单事件下赌注，而不喜欢对分离事件下赌注。这种选择模式说明了人们倾向于高估联合事件的概率并低估分离事件的概率。
对联合事件评估的偏差普遍存在于按计划进行的工作中。一项工作的成功完成，如一个新产品的推出，由许多环节和部件所组成，每个环节和部件都有成功和失败的可能性，即使每个环节成功的概率都很高，但如果事件数量很大的话，成功的总概率就会很小。高估联合事件概率的一般趋势，会导致人们在估计某一计划将成功或某一项目将按时完成时会过于乐观。对一个复杂系统而言，任何关键部分出问题都可能会引发故障。即使每部分出现问题的可能性很小，如果考虑到许多部分，则出问题的总概率会很高。由于锚定效应，人们倾向于低估复杂系统出问题的概率。
(四) 情感启发偏差及其效应
情感启发法是指个体基于直觉和本能对不确定性事件进行判断与决策的倾向。情感启发法的意义在于个体运用经验、直觉和本能进行决策能有效节省决策的信息费用，即当个体用严谨推理来处理信息的费用过于高昂时，基于情感作出反应就是一种经济的决策方式。个体对刺激物的情绪反应通常比认知评估来得既快又及时，这种即时的情绪反应为决策者的行为选择提供了线索和依据，使得决策者的快速行动成为可能。然而，由于个体固有的心理缺陷会导致情感启发偏差的出现。
二、框定偏差及其实验研究
人总是有限理性的，当我们面临决策时，我们容易受问题形式的干扰而看不清其本质。同样的问题也许换一种呈现方式，我们的决策会迥然不同。
(一) 背景对判断的影响
背景或者说呈现和描述事物的方式是会影响我们的判断的，这就是背景依赖(context dependence)，即决策者并不是孤立地感知和记忆，他们会根据过去的经验以及素材发生的背景解释信息。在一种情形下，一个刺激物以一种方式被感知，而在另一种情形下，同样的刺激物可能会产生非常不同的感知。具体来讲，背景包括：①不同方案的比较；②事情发生前人们的想法；③问题的表述方式；④信息的呈现顺序和方式。
①
穆勒-莱尔幻觉是一个说明背景对人们认知的影响的典型例子。在图2-3(a)中，由于受视觉幻觉的影响，人们一般会认为上面一条横线比下面的一条横线长，这是由于大脑使用
① Haart EGO, Carey D P, Milne A B. 1999. More thoughts on perceiving and grasping the Muller-Lyer illusion. New psychologia,37(13):1437-1444.
第二章认知心理与行为实验
