Question: อะมอส ทเวอร์สกี้ คือใคร ?

Representativeness heuristic


Representativeness heuristic (ฮิวริสติกโดยความเป็นตัวแทน) เป็นฮิวริสติกที่ใช้ประเมินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์หนึ่งเมื่อมีความไม่แน่ใจ[1] 
เป็นหลักการโดยทั่วไปที่เราตัดสินโอกาสเป็นไปได้ของเหตุการณ์  โดยพิจารณาว่าสมมุติฐานของเรานั้น
เหมือนกับข้อมูลที่มีอยู่มากแค่ไหน การประเมินโดยวิธีนี้อาจจะทำให้เราละเลยอัตราพื้นฐาน (base rate) และ/หรือเกิดความเอนเอียงทางประชาน (cognitive bias)
ฮิวริสติกโดยความเป็นตัวแทนเป็นหนึ่งในกลุ่มฮิวริสติก (คือกฎที่ใช้เพื่อทำการประเมินและการตัดสินใจ) 
ที่เสนอโดยนักจิตวิทยา แดเนียล คาฮ์นะมัน และอะมอส ทเวอร์สกี้  ในต้นคริสต์ทศวรรษ 1970
มีการพรรณนาถึงฮิวริสติกว่าเป็น "ทางลัดในการประเมิน  ที่โดยทั่วไปช่วยให้เราไปถึงที่หมายได้  และอย่างรวดเร็ว  แต่มีราคาคือบางครั้งส่งเราไปผิดที่"[2] 
ฮิวริสติกมีประโยชน์เพราะว่าช่วยทำการตัดสินใจให้ง่ายขึ้นและไม่ต้องใช้ทรัพยากรทางสมองมาก[3]

คำว่า "ความเป็นตัวแทน"  (Representativeness)  ในบทความนี้ใช้โดยสามารถหมายถึง[4][5][6]
ความที่รูปแบบตัวอย่าง (prototype) เป็นตัวแทนของประเภท (category) นั้น ๆ
ความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบตัวอย่างกับวัตถุ/เหตุการณ์ที่เปรียบเทียบ (คือเหมือนกันแค่ไหน)
เมื่อเราใช้ฮิวริสติกนี้  เราอาจจะทำการประเมินความน่าจะเป็นผิดพลาดเพราะว่า  สิ่งที่เป็นตัวแทนมากกว่า  ไม่ได้หมายความว่ามันมีความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นมากกว่า[7] 
มีการพรรณนาฮิวริสติกนี้อย่างง่าย ๆ ว่า  เป็นการประเมินความคล้ายคลึงกันของวัตถุแล้วจัดแจงวัตถุนั้น  โดยเทียบกับรูปแบบตัวอย่างของประเภท  (category prototype) เช่นจัดประเภทของที่คล้ายคลึงกันเข้าด้วยกัน  หรือคิดว่าเหตุและผลควรจะคล้าย ๆ กัน[2]
เราใช้ฮิวริสติกนี้เพราะเป็นการคำนวณที่ง่าย[7] 
แต่ปัญหาก็คือ  เราเชื่อถือสมรรถภาพในการประเมินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์โดยวิธีนี้  มากเกินไป[8] 
ซึ่งอาจจะนำไปสู่เหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐาน (base rate fallacy) และความเอนเอียงทางประชานประเภทอื่น ๆ [9][10]
ตัวกำหนดการใช้ฮิวริสติก
องค์ประกอบบางอย่างของการประเมินและการตัดสินใจ  จะทำให้โอกาสที่จะใช้ฮิวริสติกนี้มีมากขึ้น
ความคล้ายคลึงกัน
เมื่อประเมินความเป็นตัวแทนของสิ่งเร้า/เหตุการณ์ใหม่  เรามักจะใส่ใจในระดับความคล้ายคลึงกันระหว่างสิ่งเร้า/เหตุการณ์ใหม่  กับรูปแบบตัวอย่าง/ขบวนการที่นำมาสู่การปรากฏของสิ่งเร้า/เหตุการณ์[1] 
แต่ก็มีความสำคัญว่าลักษณะที่ใช้เปรียบเทียบจะต้องเป็นสิ่งที่ชัด (salient)[1] 
งานวิจัยปี ค.ศ. 2008 พบว่า  การมีตัวอย่างของประเภทที่ชัดแจ้งในความทรงจำ  จะมีผลต่อการประเมินความคล้ายคลึงกัน    คือสิ่งเร้า/เหตุการณ์ใหม่จะได้รับการประเมินว่า  "เป็นตัวแทน"  ถ้ามีความคล้ายคลึงกันในระดับสูงกับตัวอย่างของประเภท  และถ้าประสบบ่อย ๆ[11]
งานวิจัยทางฮิวริสติกได้พบความคล้ายคลึงกันในรูปแบบต่าง ๆ  
เช่นในเรื่องความเชื่อทางการแพทย์  เรามักจะเชื่อว่าอาการของโรคควรที่จะเหมือนกับเหตุและวิธีการรักษาของโรค
ยกตัวอย่างเช่น  เชื่อกันมานานแล้วว่า  แผลในกระเพาะเกิดจากความเครียด  นี่เป็นความเชื่อที่อาศัยฮิวริสติกโดยความเป็นตัวแทน  เพราะว่าจริง ๆ แล้ว  แผลเกิดจากแบคทีเรีย 
อีกประการหนึ่ง  ในแนวคิดคล้าย ๆ กัน  ในการแพทย์ทางเลือกบางประเภท  จะมีการให้คนไข้ทานอวัยวะของสัตว์เพื่อรักษาโรคที่อวัยวะนั้นของตน
การใช้ฮิวริสติกนี้เห็นได้แม้ในความเชื่อที่ง่าย ๆ เช่น  ความเชื่อว่าการทานอาหารมัน  จะทำให้อ้วน[2] 
แม้แต่แพทย์เองก็อาจจะเอนเอียงไปตามฮิวริสติกนี้ได้เมื่อประเมินความคล้ายคลึงกัน  เช่นในการวินิจฉัยเป็นต้น[12] 
คือ  งานวิจัยพบว่า แพทย์รักษาใช้ฮิวริสติกนี้ในการทำการวินิจฉัย  โดยประเมินว่าคนไข้ที่กำลังวินิจฉัยเหมือนกับคนไข้รูปแบบตัวอย่างของโรคหนึ่ง ๆ มากแค่ไหน[12]
ความสุ่ม
รูปแบบที่ดูไม่ปกติ  และความเป็นตัวแทนในลำดับสั้น ๆ สามารถมีอิทธิพลต่อการประเมินความสุ่ม
คือ  มีการพิจารณาลำดับที่ไม่มีรูปแบบว่า  เป็นตัวแทนของกระบวนการสุ่ม  และดังนั้นเราจะประเมินผิด ๆ ว่า  ลำดับเช่นนั้นจึงมีโอกาสที่จะเกิดขึ้นมากกว่า
ยกตัวอย่างเช่น  สำหรับเหรียญสมดุลที่ออกผลเป็นหัว (ห) และก้อย (ก) การออกเป็นลำดับ กหกหกห จะไม่ได้รับพิจารณาว่าเป็นตัวแทนของการโยนเหรียญที่เป็นไปโดยสุ่ม เพราะว่าลำดับมีรูปแบบในระดับสูงเกินไป[1]
ความเป็นตัวแทนแม้ในลำดับสั้น ๆ เป็นข้อสมมุติอย่างหนึ่งที่เรามีเพราะเราอาศัยกฎการมีตัวอย่างน้อย (law of small numbers) คือเราคิดว่าตัวอย่างจำนวนน้อยจะมีระดับความเป็นตัวแทนของทั้งกลุ่ม  เท่า ๆ กับเมื่อมีตัวอย่างมาก[13] 
ตัวอย่างจำนวนน้อยที่ดูเหมือนว่าเป็นไปโดยสุ่มจะเพิ่มกำลังให้กับความเชื่อว่าตัวอย่างทั้งกลุ่มจะเป็นไปโดยสุ่ม  โดยมีเหตุจากข้อสมมุติเกี่ยวกับความเป็นตัวแทนในลำดับสั้น ๆ  
ในนัยตรงกันข้ามกัน  ตัวอย่างจำนวนน้อยที่ดูไม่เหมือนสุ่มจะลดกำลังความเชื่อนี้
เช่น  ถ้ามีการโยนเหรียญหลาย ๆ ครั้งและส่วนมากออกหัว  ข้อสมมุติเกี่ยวกับความเป็นตัวแทนในลำดับสั้น ๆ  จะทำให้เราเชื่อว่าเหรียญนี้มี้ความโน้มเอียงที่จะออกหัว
ผลงานคลาสสิกของคาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้
ทอม
ในงานวิจัยปี ค.ศ. 1973[14] คาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้แบ่งผู้ร่วมการทดลองออกเป็น 3 กลุ่ม คือ
กลุ่มอัตราพื้นฐาน (Base-rate) มีการบอกผู้ร่วมการทดลองว่า "จงพิจารณานักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาปีแรกในสหรัฐอเมริกาในปัจจุบัน กรุณาเขียนค่าเปอร์เซ็นต์เดาที่ดีที่สุด ของนักศึกษาที่เข้ารับการศึกษาในสาขาวิชาเฉพาะทาง 9 สาขาดังต่อไปนี้" สาขาวิชาที่ให้ก็คือ (1) การบริหารธุรกิจ (2) วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (3) วิศวกรรมศาสตร์ (4) มนุษยศาสตร์/ศึกษาศาสตร์ (5) นิติศาสตร์ (6) บรรณารักษศาสตร์ (7) แพทยศาสตร์ (8) วิทยาศาสตร์ และ (9) สังคมศาสตร์
กลุ่มเหมือน (Similarity) มีการบอกผู้ร่วมการทดลองลักษณะนิสัยของชายสมมุติคือ "ทอมเป็นคนฉลาดมาก แม้จะขาดความคิดสร้างสรรค์ เขาชอบความเป็นระเบียบและความชัดเจน และชอบระบบระเบียบที่ทุก ๆ อย่างมีการจัดไว้เป็นที่ สิ่งที่เขาเขียนมักจะจืดชืดและเขียนเหมือนหุ่นยนต์ แม้ว่าบางครั้งจะมีสีสันขึ้นมาบ้างโดยเล่นคำที่ใช้กันซ้ำ ๆ ซาก ๆ และโดยจินตนาการประเภทไซไฟ เขามีความมุ่งมั่นที่จะเป็นคนเก่งกาจ เขาดูเหมือนจะมีความเห็นใจผู้อื่นน้อย และไม่ชอบปฏิสัมพันธ์กับใคร ถึงเขาจะยึดตัวเองเป็นที่ตั้ง แต่เขาก็ยังเป็นคนมีศีลธรรมสูง" มีการให้ผู้ร่วมการทดลองในกลุ่มนี้ให้คะแนนว่า ทอมมีความคล้ายคลึงกับนักศึกษาในสาขาวิชา 9 สาขาที่พูดถึงในกลุ่มแรกแค่ไหน
กลุ่มพยากรณ์ (Prediction) มีการให้ผู้ร่วมการทดลองอ่านข้อความเกี่ยวกับลักษณะนิสัยของทอมเหมือนในกลุ่ม 2 และให้ข้อมูลดังต่อไปนี้ด้วย "นักจิตวิทยาเป็นผู้เขียนลักษณะนิสัยของทอมดังที่กล่าว ในช่วงที่ทอมอยู่ชั้น ม.6 โดยอาศัยการทดสอบนิสัย ในปัจจุบัน ทอมเป็นนักศึกษาชั้นบัณฑิตศึกษา กรุณาให้คะแนนสาขาวิชาเฉพาะทางทั้ง 9 ดังต่อไปนี้ ตามลำดับโอกาสที่ทอมจะเป็นนักศึกษาชั้นบัณฑิตศึกษาของสาขาแต่ละสาขานั้น"
การประเมินค่าความน่าจะเป็น (กลุ่ม 3) ปรากฏว่าใกล้เคียงกับการประเมินความคล้ายคลึงกัน (กลุ่ม 2) มากกว่าการประเมินอัตราพื้นฐาน (กลุ่ม 1)
ซึ่งสนับสนุนคำพยากรณ์ของนักวิจัยทั้งสองว่า  เราประเมินค่าความน่าจะเป็นอาศัยความเป็นตัวแทน (คือความคล้ายคลึงกัน) มากกว่าจะอาศัยข้อมูลเกี่ยวกับอัตราพื้นฐาน (base rate)
ยกตัวอย่างเช่น  ผู้ร่วมการทดลองกว่า 95 เปอร์เซ็นต์กล่าวว่าทอมมีโอกาสที่จะเข้าศึกษาสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์  มากกว่าการศึกษาหรือมนุษยศาสตร์  
ทั้ง ๆ ที่การประเมินค่าอัตราพื้นฐานของทั้งสาขามนุษยศาสตร์/ศึกษาศาสตร์  สูงกว่าของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
ปัญหารถแท็กซี่

ในอีกงานศึกษาหนึ่งของคาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้  มีการให้ผู้ร่วมการทดลองแก้ปัญหาดังต่อไปนี้[7]

รถแท็กซี่คันหนึ่งเกิดอุบัติเหตุชนแล้วหนีในเวลากลางคืน  มีบริษัทรถแท็กซี่ 2 บริษัท  คือบริษัทเขียวและบริษัทน้ำเงิน  ที่ให้บริการแท็กซี่ในเมือง
แท็กซี่ร้อยละ 85 ในเมืองมีสีเขียว  และร้อยละ 15 มีสีน้ำเงิน
พยานคนหนึ่งระบุว่ารถแท็กซี่ (ที่เกิดอุบัติเหตุ) เป็นของบริษัทน้ำเงิน
ศาลได้ทดสอบความน่าเชื่อถือของพยานภายใต้สถานการณ์เดียวกับที่เกิดขึ้นในคืนอุบัติเหตุ  แล้วสรุปว่า  พยานสามารถระบุสีแต่ละสีถูกต้องได้ร้อยละ 80 และระบุผิดร้อยละ 20 
อะไรเป็นความน่าจะเป็นที่แท็กซี่ที่ก่ออุบัติเหตุเป็นสีน้ำเงิน  ไม่ใช่สีเขียว  เมื่อรู้อยู่ว่า  พยานได้ระบุรถว่าเป็นสีน้ำเงิน

ผู้ร่วมการทดลองโดยมากให้ความน่าจะเป็นว่าเกิน 50 เปอร์เซ็นต์  บางคนให้คำตอบมากกว่า 80 เปอร์เซ็นต์
คำตอบที่ถูกต้อง  โดยใช้ Bayes' theorem  จะต่ำกว่าคำตอบเหล่านี้  คือ
มีโอกาส 12% (15% คูณ 80%) ว่าพยานระบุแท็กซี่สีน้ำเงินอย่างถูกต้อง
มีโอกาส 17% (85% คูณ 20%) ว่าพยานระบุแท็กซี่สีเขียวอย่างผิด ๆ ว่าเป็นสีน้ำเงิน
ดังนั้น  จึงมีโอกาส 29% (12% บวก 17%) ที่พยานจะระบุรถว่าเป็นสีน้ำเงิน
ดังนั้น  ผลก็คือมีโอกาส 41% (12% หารโดย 29%) ว่าแท็กซี่ที่ระบุว่าเป็นสีน้ำเงินจะเป็นสีน้ำเงินจริง ๆ
มีการอ้างฮิวริสติกความเป็นตัวแทนว่าเป็นเหตุของเหตุผลวิบัติประเภทต่าง ๆ คือ  เหตุผลวิบัติของนักการพนัน (gambler's fallacy), regression fallacy (เหตุผลวิบัติเพราะการถดถอย), และ conjunction fallacy (เหตุผลวิบัติโดยประพจน์เชื่อม)
ความเอนเอียงที่เกิด
เหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐาน
การใช้ฮิวริสติกโดยความน่าจะเป็นจะนำไปสู่การละเมิด Bayes' Theorem
ซึ่งกล่าวว่า 




P
(
H

|

D
)
=



P
(
D

|

H
)

P
(
H
)


P
(
D
)



.


{\displaystyle P(H|D)={\frac {P(D|H)\,P(H)}{P(D)}}.}


ซึ่งในกรณีแท็กซี่มีความหมายดังนี้
P (H|D) = ความน่าจะเป็นที่จะเป็นสีน้ำเงิน ถ้าพยานกล่าวว่าเป็นสีน้ำเงิน (คำตอบที่ถูกต้องคือ 41%)
P (D|H) = ความน่าจะเป็นที่พยานกล่าวว่าเป็นสีน้ำเงิน ถ้าเป็นสีน้ำเงิน (80%)
P (H) = ความน่าจะเป็นที่จะเป็นสีน้ำเงิน (15%)
P (D) = ความน่าจะเป็นที่พยานกล่าวว่าเป็นสีน้ำเงิน (29%)
แต่ว่า  การประเมินโดยใช้ฮิวริสติกเพียงแต่พิจารณาความคล้ายคลึงกันระหว่างสมมติฐาน (ที่จะให้คำตอบ) ของตน  กับข้อมูลที่มี  ดังนั้น  ผู้ร่วมการทดลองจึงสมมติว่า  ความน่าจะเป็นกับความน่าจะเป็นผกผันมีค่าเท่ากัน  คือ




P
(
H

|

D
)
=
P
(
D

|

H
)


{\displaystyle P(H|D)=P(D|H)}


ดังที่เห็น  อัตราพื้นฐาน (base rate) คือ P(H) ไม่ได้รับความสนใจในสมมติฐานนี้ ซึ่งนำไปสู่เหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐาน (base rate fallacy)
อัตราพื้นฐานก็คืออัตราการเกิดขึ้นของปรากฏการณ์โดยพื้นฐาน
ดังนั้น  เหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐานหมายถึงความที่เราไม่ใช้อัตราพื้นฐานของเหตุการณ์ในการคำนวณความน่าจะเป็น[15] 
ในปี ค.ศ. 1993 มีอีกงานวิจัยหนึ่งที่ทดสอบเหตุผลวิบัตินี้อย่างชัดแจ้ง[16] 
ที่ให้ผู้ร่วมการทดลองประเมินอัตราพื้นฐานของคนที่มีนิสัยแต่ละอย่าง  และความน่าจะเป็นที่คนหนึ่งที่มีนิสัยอย่างหนึ่ง  จะมีนิสัยอีกอย่างหนึ่งด้วย
ยกตัวอย่างเช่น  มีการให้ผู้ร่วมการทดลองประเมินว่า  จากคน 100 คน  จะมีกี่คนที่บอกว่า "ข้าพเจ้าเป็นคนเลือกทำสิ่งที่ถูกต้อง"
และถ้าบุคคลหนึ่งบอกอย่างนี้แล้ว  ในจำนวนนั้น  จะมีอีกกี่คนที่บอกว่ามีนิสัยอย่างอื่นอีกด้วย
นักวิจัยพบว่า ผู้ร่วมการทดลองสมมติว่า  ความน่าจะเป็นกับความน่าจะเป็นผกผันมีค่าเท่ากัน
คือ P(เป็นคนเลือกทำสิ่งที่ถูกต้อง|เป็นคนอ่อนไหวง่าย) = P(เป็นคนอ่อนไหวง่าย|เป็นคนเลือกทำสิ่งที่ถูกต้อง)
แม้ว่าจะชัดเจนอยู่แล้วว่า  ไม่สามารถที่จะเท่ากันได้จริง ๆ (ในการทดลองนี้  ผู้ร่วมการทดลองตอบคำถามทันทีต่อ ๆ กัน)
นักวิชาการท่านหนึ่งได้ยกตัวอย่างทางการแพทย์อย่างหนึ่งไว้[15] 
คือ  แพทย์ได้ทำการทดสอบที่มีความแม่นยำในระดับ 99% แสดงว่าเรามีโรคอย่างหนึ่ง
แต่ว่า  ความชุกของโรคอยู่ที่ 1/10,000
ดังนั้น  โอกาสที่เรามีจะมีโรคนี้จริง ๆ มีเพียงแค่ 1%[17] เพราะว่า  กลุ่มประชากรทั้งหมดมีอัตราพื้นฐานของความไม่มีโรค  มากกว่าความมีโรคมาก
ผลนี้ทำให้หลาย ๆ คนแแปลกใจ  โดยมีเหตุจากเหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐาน  เพราะว่า  เราอาจจะไม่ได้ใช้อัตราการเกิดเหตุการณ์พื้นฐานในการประเมินค่าความน่าจะเป็น
มีงานวิจัยในปี ค.ศ. 1980 ที่แสดงว่า  ความรู้สึกว่าข้อมูลนั้นเข้าประเด็นหรือไม่  มีความสำคัญอย่างยิ่งในปรากฏการณ์นี้  คือ  อัตราพื้นฐานจะมีการใช้ในการประเมินถ้าเรารู้สึกว่า  เป็นข้อมูลที่เข้าประเด็นเท่า ๆ กันกับข้อมูลอื่น ๆ[18]
มีงานวิจัยที่สำรวจปรากฏการณ์นี้ในเด็ก  เพื่อเพิ่มความเข้าใจว่า  ฮิวริสติกที่ใช้ในการประเมินมีพัฒนาการอย่างไร[19][20] 
งานวิจัยหนึ่งต้องการที่จะทำความเข้าใจถึงพัฒนาการของฮิวริสติก
ว่ามีความแตกต่างกันหรือไม่ระหว่างการประเมินทางสังคม (social judgment)[21]  และการประเมินแบบอื่น ๆ 
และว่า  เด็กจะใช้อัตราพื้นฐานหรือไม่เมื่อไม่ได้ใช้ฮิวริสติกนี้
นักวิจัยพบว่า  การใช้ฮิวริสติกนี้เป็นกลยุทธ์ทางความคิด  ที่เกิดขึ้นตั้งแต่เด็ก ๆ และที่เกิดขึ้นอย่างคงเส้นคงวา
นักวิจัยพบว่า  เด็ก ๆ จะใช้กลยุทธ์ต่าง ๆ ที่ไม่เหมือนกันแต่ละบุคคล  เมื่อทำการประเมินทางสังคมในเบื้องต้น
และจะเริ่มใช้อัตราพื้นฐานมากขึ้นเมื่อโตขึ้น
แต่ก็จะใช้ฮิวริสติกนี้ในทางสังคมมากขึ้นเมื่อโตขึ้น
นักวิจัยพบว่า  ในบรรดาเด็กที่สำรวจ  อัตราพื้นฐานจะใช้ในการประเมินวัตถุมากกว่าการประเมินทางสังคม[20] 
ต่อมาในปี ค.ศ. 1995 มีงานวิจัยที่สำรวจว่า  ฮิวริสติกนี้และ conjunction fallacy (เหตุผลวิบัติโดยประพจน์เชื่อม) มีความสัมพันธ์กับการเหมารวมของเด็กอย่างไร[19] 
ผลงานวิจัยสอดคล้องกับงานวิจัยที่ผ่านมา  คือ  เด็กจะใช้อัตราพื้นฐานในปัญหาที่มีข้อมูลที่ไม่มีลักษณะที่สามารถเหมารวม  หรือว่าเมื่อเด็กโตขึ้น
นอกจากนั้นแล้ว  นักวิจัยยังพบหลักฐานว่าเด็กก็มีเหตุผลวิบัติโดยประพจน์เชื่อมด้วย
และเมื่อเด็กโตขึ้น  เด็กจะใช้ฮิวริสติกนี้ในปัญหาที่มีข้อมูลที่สามารถเหมารวม  และดังนั้นจะทำการประเมินที่สอดคล้องกับการเหมารวมนั้น[19] 
เพราะฉะนั้น  จึงมีหลักฐานที่แสดงว่า  แม้เด็กก็ยังใช้ฮิวริสติกนี้  มีเหตุผลวิบัติโดยประพจน์เชื่อม และละเลยอัตราพื้นฐาน
มีงานวิจัยที่เสนอว่า  การใช้หรือการมองข้ามอัตราพื้นฐาน  มีอิทธิพลมาจากวิธีที่เสนอปัญหา
ซึ่งบอกเราว่า  ฮิวริสติกนี้ไม่ใช่เป็น "ฮิวริสติกทั่วไป ใช้ได้ในทุกสถานการณ์"
แต่อาจจะมีองค์ประกอบต่าง ๆ หลายอย่าง[22] 
อัตราพื้นฐานมักจะมองข้ามบ่อยกว่าเมื่อข้อมูลที่เสนอไม่ปรากฏว่าเป็นเหตุ (คือดูเหมือนจะไม่เข้าประเด็น)[23] 
และมักจะใช้น้อยกว่า ถ้ามีข้อมูลอื่นที่ทำให้บุคคล/วัตถุนั้น  แยกส่วนออกจากกลุ่ม[24] 
นอกจากนั้นแล้ว  กลุ่มบุคคลมักจะมองข้ามอัตราพื้นฐานมากกว่าแต่ละบุคคล[25] 
การใช้อัตราพื้นฐานจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับสถานการณ์[26] 
งานวิจัยเกี่ยวกับการใช้อัตราพื้นฐานไม่ค่อยลงรอยกัน  ทำให้นักวิชาการบางท่านเสนอว่า  การสร้างแบบจำลองใหม่ (เพื่อที่จะนำแนวทางงานวิจัย) เป็นสิ่งที่จำเป็น[27]
เหตุผลวิบัติโดยประพจน์เชื่อม (conjunction fallacy)
นักศึกษาปริญญาตรีกลุ่มหนึ่งได้รับคำพรรณนาถึงหญิงสมมุติชื่อลินดา  ซึ่งสมมุติให้คล้ายกับผู้เข้าร่วมกิจกรรมขบวนการเพื่อสิทธิของสตรี
แล้วก็ให้นักศึกษาประเมินความน่าจะเป็นของลินดาว่า  (ก) เป็นผู้เข้าร่วมกิจกรรมขบวนการเพื่อสิทธิของสตรี  (ข) เป็นพนักงานรับฝากถอนเงินในธนาคาร  และ (ก และ ข) เป็นพนักงานรับฝากถอนเงินในธนาคาร<i data-parsoid='{"dsr":[20714,20721,2,2]}'>และ</i>เป็นผู้เข้าร่วมกิจกรรมขบวนการเพื่อสิทธิของสตรี
ทฤษฎีความน่าจะเป็นกำหนดว่า  ความน่าจะเป็นที่จะเป็นทั้ง ก และ ข (คือการเชื่อมเชิงตรรกศาสตร์ของเซต 2 เซต)  ต้องน้อยกว่าหรือเท่ากับความน่าจะเป็นของ ก หรือ ข ทั้งสอง
คือ ประพจน์ที่เชื่อมกันจะไม่สามารถมีความน่าจะเป็นสูงกว่าประพจน์แต่ละตัว
แต่ว่า ผู้ร่วมการทดลองกับประเมินประพจน์เชื่อม  คือเป็นทั้ง ก และ ข  ว่ามีโอกาสสูงกว่าเป็น ข (พนักงานรับฝากถอนเงินในธนาคาร) อย่างเดียว[28] 
งานวิจัยงานหนึ่งเสนอว่า  ความผิดพลาดจากประพจน์เชื่อมอาจจะมีอิทธิพลทางภาษาที่ละเอียดบางอย่าง  เช่นการใช้คำที่ไม่ชัดเจน  หรือว่าการเข้าใจความหมายของคำว่า "ความน่าจะเป็น"[29][30] 
นักวิจัยงานนั้นเสนอว่า  ทั้งการใช้ตรรกะและการใช้ภาษาอาจมีความสัมพันธ์กับความผิดพลาด  และควรที่จะมีการศึกษาองค์ประกอบเหล่านี้เพิ่มยิ่งขึ้น[30]
เหตุผลวิบัติโดยประพจน์เลือก (disjunction fallacy)
ในทฤษฎีความน่าจะเป็น  ประพจน์เลือกของเหตุการณ์สองเหตุการณ์  จะมีความน่าจะเป็นอย่างน้อยเท่ากับความน่าจะเป็นของเหตุการณ์แต่ละอย่าง ๆ
ยกตัวอย่างเช่น  การมีฟิสิกส์หรือชีววิทยาเป็นวิชาเอก  มีความน่าจะเป็นอย่างน้อยเท่ากับการมีฟิสิกส์เป็นวิชาเอกอย่างเดียว  ถ้าไม่มากกว่า
ในงานวิจัยหนึ่ง  ถ้าคำพรรณนาถึงนิสัยบุคคล (ข้อมูล) ดูเหมือนจะเป็นตัวแทนของผู้มีวิชาเอกเป็นฟิสิกส์ (เช่น ใช้อุปกรณ์ป้องกันกระเป๋าเสื้อ  ซึ่งเป็นอุปกรณ์นิยมของนักศึกษาในบางสาขาวิชาในยุคหนึ่ง) มากกว่าของผู้มีชีววิทยาเป็นวิชาเอก
ผู้ร่วมการทดลองจะประเมินว่า  คนนี้มีโอกาสที่จะมีฟิสิกส์เป็นวิชาเอกมากกว่ามีวิทยาศาสตร์ธรรมชาติเป็นวิชาเอก  (แต่วิทยาศาสตร์ธรรมชาติรวมเอาฟิสิกส์เข้าด้วย)  คือถ้ามีคำถามสองคำถามว่า "คนนี้มีความน่าจะเป็นที่จะมีฟิสิกส์เป็นวิชาเอกเท่าไร" และว่า "คนนี้มีความน่าจะเป็นที่จะมีวิทยาศาสตร์ธรรมชาติอย่างหนึ่งเป็นวิชาเอกเท่าไร" ความน่าจะเป็นที่ให้สำหรับคำตอบที่สองควรจะมากกว่าหรือเท่ากันกับคำตอบที่หนึ่ง  เพราะว่า คำถามที่สองเป็นคำถามความน่าจะเป็นของประพจน์เลือก  ซึ่งรวมการมีฟิสิกส์เป็นวิชาเอกเข้าด้วย
งานวิจัยปี ค.ศ. 1993 แสดงหลักฐานว่า  ฮิวริสติกนี้อาจเป็นเหตุของเหตุผลวิบัติโดยประพจน์เลือก[31] 
คือ  นักวิจัยพบว่า  ผู้ร่วมการทดลองประเมินว่า  คนที่มีความเป็นตัวแทนของผู้มีสถิติศาสตร์เป็นวิชาเอก (เช่น  ฉลาดมาก  เข้าการแข่งขันคิดเลข) ระดับสูง  มีโอกาสที่จะมีสถิติศาสตร์เป็นวิชาเอกมากกว่ามีสังคมศาสตร์เป็นวิชาเอก (ซึ่งรวมสถิติศาสตร์เข้าไว้ด้วย) แต่จะไม่คิดว่า  คนนี้มีโอกาสที่จะมีภาษาฮีบรูเป็นวิชาเอก  สูงกว่ามีมนุษย์ศาสตร์เป็นวิชาเอก (ซึ่งรวมภาษาฮีบรูไว้ด้วย)
ดังนั้น  เมื่อบุคคลเป้าหมายมีความเป็นตัวแทนในระดับสูงกับประเภทนั้น ๆ เท่านั้น  ที่ประเภทนั้นจะรับการประเมินว่า  มีความน่าจะเป็นสูงกว่าประเภทใหญ่ที่รวมเอาประเภทนั้นเข้าไว้ด้วย
การประเมินที่ผิดผลาดเหล่านี้  ดำรงอยู่แม้ว่าผู้ร่วมการทดลองจะเสียเงินจริง ๆ เมื่อทายค่าความน่าจะเป็นผิดพลาด
ดูเพิ่ม
ฮิวริสติกในการลงความเห็นและการตัดสินใจ
ฮิวริสติกโดยความเข้าถึงได้ง่าย
เชิงอรรถและอ้างอิง

ผลงานของคาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้






ทั่วไป

แหล่งข้อมูลอื่น

หมวดหมู่:ฮิวริสติก
หมวดหมู่:ทฤษฎีคาดหวัง