Temel oran safsatası
Psikolojideki bulgular

Deneyler, insanların özelleşmiş bilgiler varsa, bunları, genel bilgilere tercih ettiğini gösteriyor.
Bazı deneylerde, öğrencilerden varsayımsal başka öğrencilerin not ortalamalarını tahmin etmeleri istenmiştir. Not ortalamasını tahmin edecekleri spesifik bir öğrenciyle ilgili kendilerine tanımlayıcı kişisel bilgiler verildiğinde, bu bilgiler doğrudan okul performansıyla ilgili olmasa bile, not ortalaması dağılımlarıyla ilgili daha önceden verilmiş olan genel istatistiksel bilgileri reddetmeye meyilli oldukları gözlenmiştir. Bu bulgu, okula giriş süreçlerindeki mülakatların iptal edilmesi için bir argüman olarak bile kullanılmıştır çünkü mülakatı yapan kişiler doğru adayları temel istatistiksel çıkarımlardan daha başarılı olarak seçememektedir.
Psikolog Daniel Kahneman ve Amos Tversky bu bulguyu "temsil edilebilirlik"  olarak adlandırılan daha basit bir kuralla ya da "höristik"le açıklamayı denedi. Bir olasılıkla ya da bir sebep-sonuçla ilgili birçok yargının, bir şeyin başka bir şeyi ya da kategoriyi ne derece temsil ettiğine bağlı olarak biçimlendiğini öne sürdüler. Kahneman temel oran ihmalini genişleme ihmalinin özel bir biçimi olarak görür. Richard Nisbett, "temel atıf hatası" gibi bazı atıf yanlılıklarının temel oran safsatasının bir örneği olduğunu ileri sürdü: İnsanlar, benzer durumlarda başkalarının nasıl davrandığına yönelik olarak "mutabakat bilgisi"ni ("temel oran"ı) kullanmıyor, bunun yerine daha basit mizaci atıfları tercih ediyordu.
İnsanların hangi koşullar altında temel oran bilgilerini dikkate aldıkları ya da almadıkları üzerine psikolojide tartışılmaktadır. "Kestirmeler ve yanlılıklar" alanındaki araştırmacılar, insanların temel oranları ihmal etmeye ve Bayes' teoremi gibi olasılıksal akıl yürütmenin çeşitli normlarını görmezden gelmeye meyilli olduklarını gösteren deneysel bulgular olduğunu vurguluyor. Bu araştırma alanından çıkan sonuç, insanın olasılıksal düşünmesinin kökten kusurlu ve hatalara açık oluşuydu. Başka araştırmacılar ise  bilişsel süreçlerle bilgi formatları arasındaki bağlantıya vurgu yaptı ve bu tarz sonuçların genellikle garanti edilemeyeceğini ileri sürdü.
Yukarıdaki "Örnek 1"i tekrar ele alalım. İstenen çıkarım, rastgele seçilen bir sürücünün alkolmetre testi pozitif ise bu kişinin sarhoş olma olasılığını ne olduğuydu. Bu olasılık yukarıda gösterildiği gibi Bayes' teoremiyle hesaplanabilir fakat aynı bilgiyi sunmanın farklı yolları da var. Aslında tamamen aynı problemin farklı bir ifadesine bakalım:
Bu örnekte, ilgili sayısal bilgi -p(sarhoş), p(H|sarhoş), p(H|ayık)- belirli bir referans sınıfına ilişkin doğal frekanslar olarak sunulmuştur. Deneysel çalışmalar, bilgilerin bu şekilde sunulmasının sıradan insanların ve bilim insanlarının temel oran ihmalinin üstesinden gelmelerine yardımcı olarak çıkarımlarının Bayes' kuralıyla daha fazla uyuştuğunu gösteriyor.
Bunun bir sonucu olarak, Cochrane gibi kurumlar sağlık istatistiklerinin paylaşımında bu sunuş biçiminin kullanılmasını öneriyor. İnsanlara, bu tarz bayesçi akıl yürütme problemlerini doğal frekans biçimlerine çevirmeyi öğretmek, onlara sadece olasılıkları ve yüzdeleri Bayes' teoremine yerleştirmeyi öğretmekten daha etkili. Doğal frekansların görsel temsillerinin de insanların daha doğru çıkarımlar yapmalarına yardımcı olduğu gösterildi.
Doğal frekans biçimleri neden yararlı? Önemli bir nedeni, gerekli hesaplamaları basitleştirdiği için istenen çıkarımları kolaylaştırması. İlk örnekteki p(sarhos|H) olasılığının alternatif bir hesaplanışında bu görülebilir:
Burada N(sarhos ∩ H), sarhoş olup pozitif alkolmetre sonucu alan sürücelerin sayısını belirtiyor. N(D), pozitif alkolmetre sonucu çıkan tüm testlerin sayısını belirtiyor. Bu denklemin yukarıdakine denk oluşu, olasılık teorisinin aksiyomlarından çıkarsanıyor; buna göre N(sarhoş ∩ H) = N × p (H | sarhoş) × p (sarhoş). Önemli bir nokta şu ki, bu denkelm matematiksel olarak Bayes' kuralına denk olsa da psikolojik olarak denk değil. Doğal frekansların kullanımı çıkarımı basitleştiriyor çünkü gereken matematiksel hem işlem normalize edilmiş kesirler (olasılıklar gibi) yerine doğal sayılar üzerinde yapılabiliyor hem yanlış pozitiflerin fazlalığını açık ediyor hem de doğal frekanslar bir "iç içe oturmuş yapı" sergiliyor.
Her frekans biçiminin bayesçi akıl yürütmeyi kolaylaştırmadığını ifade etmek önemli. Doğal frekanslar, temel oran bilgisini (örn. rastgele bir sürücü örneklemindeki sarhoş sürücü sayısı)  koruyan doğal örneklemeden çıkan frekans bilgisine işaret eder. Bu, temel oranların a priori sabitlenmiş olduğu (örn. bilimsel deneyler) sistematik örneklemeden farklıdır. İkinci durumda, sonsal p(sarhos|H) olasılığını, hem sarhoş olan hem de testi pozitif çıkan sürücülerin sayısını testi pozitif çıkan tüm sürücülerin sayısıyla karşılaştırarak çıkarsamak mümkün değildir çünkü temel oran bilgisi korunmamıştır ve Bayes' teoremi kullanılarak doğrudan yeniden elde edilmelidir.
Temel oran safsatası için problem diagramı