不確定條件下的判斷與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)理論對(duì)理性的假定存在系統(tǒng)差別。他們?cè)缙诘拇蠖鄶?shù)研究強(qiáng)調(diào)的一個(gè)基本觀念是，人們一般不能完全分析包含經(jīng)濟(jì)和概率判斷的情形。在這些情況下，人類決策依靠某些捷徑或啟發(fā)法，這些方法有時(shí)存在系統(tǒng)性偏差。

 　　—個(gè)基本的偏差是個(gè)人似乎運(yùn)用小數(shù)法則，將同樣的概率分布?xì)w結(jié)為小樣本和大樣本中的經(jīng)驗(yàn)平均值，從而就違反了概率論中的大數(shù)法則。例如在一個(gè)著名的實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，參與實(shí)驗(yàn)者認(rèn)為在給定的一天中在大醫(yī)院和小醫(yī)院中出生的小孩中男孩的比例高于60％的概率相等。一般情況下，人們似乎沒(méi)有意識(shí)到隨著樣本的增大，隨機(jī)變量對(duì)平均數(shù)的偏離是不斷下降的。更精確地說(shuō)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)上的大數(shù)法則，隨機(jī)變量大樣本獨(dú)立觀察平均值的概率分布在隨機(jī)變量的期望值附近集中，并且樣本平均值的偏差隨著樣本規(guī)模的增大會(huì)趨近于零。根據(jù)心理學(xué)的小數(shù)法則。人們相信小樣本的平均值也會(huì)向隨機(jī)變量期望值附近集中分布。

 　　小數(shù)規(guī)則的一個(gè)例子是，如果一位投資者觀察到一位基金經(jīng)理在過(guò)去兩年中的投資業(yè)績(jī)好于平均情況，就會(huì)得出這位經(jīng)理要比一般經(jīng)理優(yōu)秀的結(jié)論。然而真實(shí)的統(tǒng)計(jì)含義非常微弱。一個(gè)相關(guān)的例子就是賭徒謬誤，許多人都希望隨機(jī)的第二次抽彩與第一次沒(méi)有關(guān)系，即使抽彩從統(tǒng)計(jì)上看是相互獨(dú)立的。在投擲硬幣游戲中，如果前幾次大多數(shù)出現(xiàn)正面，那么很多人就相信下一次投擲很可能出現(xiàn)反面。最近的研究描述了小數(shù)規(guī)則對(duì)經(jīng)濟(jì)決定的重要作用(Rabin，2002)。

 　　小數(shù)法則與典型法，即卡尼曼和特韋爾斯基發(fā)現(xiàn)的作為人類判斷重要因素的啟發(fā)法相關(guān)。他們?cè)趲讉€(gè)重要實(shí)驗(yàn)中闡明了這種啟發(fā)法的功能。參與實(shí)驗(yàn)者要求根據(jù)描述對(duì)一群人進(jìn)行歸類，比如說(shuō)分成“商人”和“議員”。從給定的人群中隨機(jī)找出一個(gè)進(jìn)行描述，其特征包括“對(duì)政治感興趣，喜歡參與爭(zhēng)論，熱衷于出現(xiàn)在媒體中”，大多數(shù)人會(huì)認(rèn)為這是個(gè)議員，即使選定的人群中商人的比例更高這一事實(shí)使該人更可能是一個(gè)商人。他們進(jìn)一步檢驗(yàn)了這一觀察到結(jié)果。他們做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)。在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中，某些參與實(shí)驗(yàn)者擁有關(guān)于人群組成比例的明確信息。一個(gè)方案是要被分類的人群是從30％工程師和70％律師組成的一群人中抽取的；另一個(gè)方案中比例相反。結(jié)果表明這種差別對(duì)參與實(shí)驗(yàn)者的判斷沒(méi)有影響。 　　施萊佛(Shleifer)認(rèn)為，小數(shù)法則和典型法可以解釋金融市場(chǎng)上的某些反常(Shleifer，2000)。例如對(duì)股票價(jià)格的過(guò)度敏感可能是投資者對(duì)利好新聞短期刺激過(guò)度反應(yīng)的結(jié)果。

 　　概率判斷另一個(gè)共同偏見(jiàn)是有效性，人們通過(guò)簡(jiǎn)化特定事例判斷概率。結(jié)果是人們更傾向于明顯的或便于記憶的信息(Tversky and Kahneman，1973)，認(rèn)知心理學(xué)的一個(gè)一般發(fā)現(xiàn)是，與不熟悉的信息相比，熟悉的信息更便于記憶，也相信其更加真實(shí)，相關(guān)。這樣，熟悉和有效就對(duì)精確和相關(guān)起到提示作用。因此，媒體中某些信息極少重復(fù)，如果不考慮精確性，人們就會(huì)更容易認(rèn)為其有效并因此而產(chǎn)生錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)。