ตัวช่วยการตัดสินใจ
ประเภท > การตั้งหลักและการปรับ

การตั้งหลักและการปรับ  (Anchoring and adjustment) เป็นฮิวริสติกที่ใช้ในการประมาณตัวเลขในเหตุการณ์หลายอย่าง 
ตามคำพรรณนาดั้งเดิมของคาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้  เป็นการประมาณตัวเลขที่เริ่มจากตัวเลขที่มีอยู่แล้ว  ซึ่งเรียกว่าหลัก  (anchor)
แล้วปรับจากเลขนั้นขึ้นหรือลงเพื่อจะได้คำตอบที่อาจเป็นไปได้ 
แต่ว่าในการทดลองของนักวิจัยทั้งสอง  ผู้ร่วมการทดลองไม่ได้ปรับคำตอบให้ไปไกลจากหลักพอ  ที่ค่าจะไปตรงกับความจริง 
ดังนั้น  หลักเลขนั้นจริง ๆ แล้ว  อาจทำการประมาณค่าให้เสียหาย  แม้ว่าค่าของหลักจะปรากฏอย่างชัดเจนว่าไม่มีความเกี่ยวข้อง  
ในงานทดลองหนึ่ง  มีการให้ผู้ร่วมการทดลองดูหมายเลขที่ใช้กงล้อหมุนเลือก (ทำนองเดียวกับล้อรูเล็ตต์)
แล้วให้บอกว่า  ค่าของอะไรอีกอย่างหนึ่งที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกัน  มากหรือน้อยกว่าตัวเลขนั้น
ยกตัวอย่างเช่น  อาจจะมีการถามว่า "เปอร์เซ็นต์ของประเทศในแอฟริกาซึ่งเป็นสมาชิกของสหประชาชาติ  น้อยหรือมากกว่า  65%" (โดย 65 เป็นตัวเลขที่หมุนล้อถูก)
หลังจากนั้นก็จะให้ทายค่าเปอร์เซ็นต์ที่ถูกต้อง
แต่ว่า  ค่าที่ให้เป็นคำตอบ  กลับมีสหสัมพันธ์ในระดับสูง  กับค่าสุ่มที่ได้จากล้อหมุน  
แต่การปรับออกจากหลักที่ไม่เพียงพอ  ไม่ใช่เป็นคำอธิบายอย่างเดียวที่เสนอในปรากฏการณ์นี้
ทฤษฎีสำหรับใช้อธิบายอีกอย่างหนึ่งก็คือ  เราจะทำการประเมินอาศัยหลักฐานที่คิดได้สืบเนื่องจากหลักนั้น
ปรากฏการณ์ตั้งหลักเห็นได้ในงานทดลองแบบต่าง ๆ มากมายทั้งในห้องแล็บทั้งในเหตุการณ์จริง ๆ 
และไม่สามารถกำจัดได้  แม้ว่า  ผู้ร่วมการทดลองจะมีแรงจูงใจเช่นจะได้รางวัลเพราะการประเมินค่าที่แม่นยำ
หรือว่าแม้แต่มีการบอกอย่างชัดแจ้งไม่ให้ตั้งค่าประเมินสืบเนื่องกับเลขที่เป็นหลัก 
ปรากฏการณ์นี้มีกำลังเพิ่มขึ้นเมื่อต้องทำการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว 
และผู้ร่วมการทดลองในงานทดลองเหล่านี้  จะไม่มีความเข้าใจเกี่ยวการทำงานของจิตใจของตนที่ใช้ฮิวริสติก  และจะปฏิเสธว่า  เลขหลักนั้นมีอิทธิพลต่อการประมาณค่าตัวเลขของตน
ยิ่งไปกว่านั้น  ถ้าเลขหลักนั้นเป็นเลขสุ่ม (ไร้ความหมาย) อย่างชัดเจน  หรือมีค่าแบบสุดโต่ง  ก็ยังสามารถทำค่าประเมินให้ผิดพลาดได้ 
งานทดลองหนึ่งให้ผู้ร่วมการทดลองประมาณปีที่อัลเบิร์ต ไอน์สไตน์ไปเยี่ยมประเทศสหรัฐอเมริกาเป็นครั้งแรก
ทั้งเลขหลัก 1215 และ 1992 ทำคำตอบให้เสียหายในระดับเดียวกับเลขหลักที่ใกล้กับความจริงอื่น ๆ 
งานทดลองอื่นถามผู้ร่วมการทดลองว่า  อุณหภูมิโดยเฉลี่ยของเมืองซานฟรานซิสโกมากกว่าหรือน้อยกว่า 558 องศา
หรือว่า  วงดนตรีเดอะบีเทิลส์มีอัลบัมที่ติดอันดับ 10 ยอดนิยม  มากกว่าหรือน้อยกว่า 100,025 อัลบัม
แม้เลขหลักที่เหลวไหลน่าหัวเราะเหล่านี้ก็ยังมีอิทธิพลต่อการประมาณค่าจริง ๆ ของผู้ร่วมการทดลอง
ค่าประเมินที่มีผลจากการตั้งหลักเป็นความเอนเอียงที่มีกำลัง  โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องบอกค่าประมาณในรูปแบบของช่วงความเชื่อมั่น (confidence interval)
ยกตัวอย่างเช่น  เมื่อเราต้องพยากรณ์ดัชนีหุ้นของวันหนึ่ง  ๆ
โดยกำหนดค่าบนและค่าล่างเพื่อที่จะมีความมั่นใจในระดับ 98% ว่าค่าจริง ๆ จะตกลงในช่วงที่กำหนด
งานวิจัยที่เชื่อถือได้พบว่า  เราจะตั้งหลักของค่าบนค่าล่างใกล้กับค่าดัชนีที่เป็นค่าประเมินที่ดีที่สุดของเรามากเกินไป (คือคิดว่าดัชนีจะยุติที่ค่าไหนในวันนั้น  ก็จะตั้งค่าบนค่าล่างไว้ใกล้ ๆ กัน  อย่างไม่สมกับเหตุผล)
ซึ่งทำให้เกิดปรากฏการณ์มั่นใจมากเกินไป (overconfidence effect)
ซึ่งพบในการทดลองหนึ่งที่มีการทำช้ำมามากมายแล้ว  คือ  เมื่อเรามั่นใจ 98% ว่า  เลขตัวหนึ่งที่ให้ประเมินจะอยู่ในช่วง ๆ หนึ่ง  เราจะผิดพลาดประมาณ 30-40% (คือใน 100 ครั้งที่มีความรู้สึกว่ามั่นใจ 98% ก็จะผิดเสีย 30-40 ครั้ง  แทนที่จะผิดตามที่ประมาณคือแค่ 2 ครั้ง)
การตั้งหลักเป็นปัญหาความเอนเอียงที่ยากอย่างยิ่ง  ในกรณีที่ต้องรวมจำนวนเลขหลายตัวเป็นผลเลขที่เป็นตัวตัดสิน
คาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้แสดงหลักฐานโดยให้คนกลุ่มหนึ่งประมาณผลของการคูณเลข
8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1. 
แล้วให้อีกกลุ่มหนึ่งประมาณผลของการคูณเลขแบบย้อนกลับคือ
1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8. 
ทั้งสองกลุ่มประมาณผลคูณต่ำมากเกินไป  แต่ว่า  กลุ่มหลังมีค่าประเมินโดยเฉลี่ยที่น้อยกว่าอีกกลุ่มหนึ่งอย่างเป็นนัยสำคัญ 
ซึ่งอธิบายโดยการตั้งหลักได้ว่า  เราคูณเลขสองสามตัวแรก  แล้วตั้งหลักใช้เลขที่ได้ 
อีกงานหนึ่งที่เป็นนามธรรมน้อยกว่าก็คือการประเมินโอกาสเครื่องบินตก
โดยมีความบกพร่องที่อาจเป็นไปได้มากมาย แต่ละอย่าง ๆ มีความเป็นไปได้ 1 ในล้าน
สิ่งที่พบในผลงานวิจัยที่ศึกษาการประเมินเช่นนี้พบว่า  เราตั้งหลักลงที่ความเสี่ยงของชิ้นส่วนเล็ก ๆ แต่ละส่วน  และดังนั้นก็จะประเมินโอกาสเสี่ยงโดยรวมต่ำเกินไป 
มีปรากฏการณ์ที่สอดคล้องกันอีกอย่างหนึ่ง  คือเมื่อเราประเมินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ต่าง ๆ โดยเกิดขึ้นเป็นลำดับ
เช่น ก เกิดขึ้น  แล้ว ข ก็จะเกิดขึ้น  เป็นต้น
ในการตัดสินใจเช่นนี้  การตั้งหลักค่าความน่าจะเป็นลงที่ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์แต่ละภาค  จะทำให้เกิดการประมาณค่าโดยรวมสูงเกินไป