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建立解释框架也会对人们在做事关生死的抉择时产生影响。心理学家阿莫斯·特沃斯基和他的同事向一些物理学家描述了外科手术和放射性治疗法对于特定癌症患者的疗效。他们告诉一些物理学家，有100位病人接受了外科手术，其中90%的人在手术结束初期活了下来，68%的人在手术后活了一年，34%的人在手术后5年还活着。听到这些信息的物理学家中有82%的人建议采取外科手术治疗。另一组物理学家被告知了“同样”的信息，但是信息被传递的形式有所不同：研究者们告诉他们，100位病人中有10%的人在手术中或者手术结束后没多久就去世了，32%的人在手术后一年去世，66%的人在手术后5年去世。结果是，这组物理学家中只有56%的人建议病人进行外科手术。建立解释框架又奏效了，并且威力很大。
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纠正偏见的一个方法
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我们经常会利用“启发法”进行判断或解决问题，经验法则为我们提供了一个解决问题之法。心理学家总结出了不少启发法的类型。效果启发法促使我们相信，耗时长或花费大的项目要比那些不需投入太多精力和时间的项目更有价值。价格启发法鼓励我们相信（大多数情况下是正确的），一分钱一分货。稀缺性启发法让我们认为物以稀为贵。熟悉性启发法会让美国人相信，在法国，马赛的人口比尼斯多，而尼斯的人口则多于图卢兹。这些启发法在我们进行判断时能提供有效的指引，它们通常会带我们找出正确答案，常在黑暗中为我们指点光明，但有时也会失于绝对。实际上，马赛的人口的确比尼斯多，但图卢兹的人口也比尼斯多。
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以色列认知心理学家阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼总结出了几种重要的思维启发法。
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这些启发法中最重要的当属“典型性启发法”。这个经验法则主要倚重的是相似判断原则。在对事件进行判断时，人们更会根据与其相似的典型事件进行推断。启发法毫无疑问是有效的。在判断一个人的死因时，他杀比哮喘或自杀更具代表性，所以他杀比哮喘和自杀更容易成为一个人死亡的原因。因他杀而死亡的人数的确比得哮喘而死亡的人数多，然而在美国，研究者发现在特定的年份，自杀身亡的人是因他杀而死亡的人的两倍。
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她是一个共和党人吗？在缺乏其他背景信息的条件下，采用典型性启发法是最好的选择。她看上去和我对共和党人的典型印象更相似。
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使用这种典型性启发法的一个问题是，我们常会接触到一些信息，它们会干扰我们进行“相似性”判断。如果我们是在一个商务宴会的房间里遇到这位女士，那么我们会将这一点考虑进来，从而倾向于猜测她是“共和党人”。如果我们是在一个一神论教派信徒组织的早餐会上碰到她，那我们会倾向于猜测她是“民主党人”。
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一个关于典型性启发法的特别令人失望的例子是“琳达问题”，启发法在这里引发了错误。“琳达30岁了，单身，性格直爽，十分聪明。她主修哲学。在学生时期，她特别关注歧视和社会公平事务，并且投身于反核武器游行活动。”在读完这段描述后，实验对象被要求对琳达未来的8种可能状态进行评级。其中有两项是“银行柜员”和“银行柜员并且在女权运动中表现得活跃”。大多数人都认为琳达更可能是一个在女权运动中表现得活跃的银行柜员。“带有女权主义立场的银行柜员”是一个比单纯的“银行柜员”更适合形容琳达的表达。但是，这当然犯了逻辑上的错误。这两件事情合起来传达出的意思不会比每件事单独表达的意思更多。银行柜员中有女权主义者、共和党人和素食主义者。然而，人们对琳达的描述更接近于“带有女权主义立场的银行柜员”，而不是“银行柜员”，这种结合其实是不当的。
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请仔细看一看下面这4行数字。其中两行数字是由机器随机生成的，另外两行则是我编写的。现在，请你从中选出最有可能是由机器随机生成的那两行数字。我随后会告诉你究竟哪两行是。
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“典型性”判断方法会影响人们对各种概率问题的估计。卡尼曼和特沃斯基给一些没修过统计学课程的本科生出了下面这个问题。
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某一座小镇上有两家医院。在那家规模大一些的医院里，每天有45个婴儿降生；而规模小一些的那家每天只有15个婴儿出世。如你所知，所有这些新生儿中，大约有50%是男孩，而男婴占婴儿总数的确切百分比则每天都有变化。有时候会高于50%，有时候则低一些。
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在一年的某一段时间里，两家医院都记录下了一些男婴出生率高于60%的日子。你认为哪家医院男婴出生率高于60%的日子更多呢？
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大多数学生认为，两家医院的男婴出生率高于60%的日期数是一样的。在剩下的人中，认为那家规模大的医院的男婴比例高的日子会更多的学生较多。
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实际上，男婴比例高于60%的情况更有可能在较小规模的医院出现。60%的比例无论对于规模大的医院还是规模小的医院都不是一个特别具有代表性的人口值（甚至根本没有代表性）。但是相较于数量比较大的样本，极端值更容易出现在数量小的样本中。
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如果你怀疑这个结论，请看下面的例子。假设有两家医院，一家医院每天有5个婴儿出生，而另一家每天有50个婴儿出生。你认为，在某一天中，哪家医院更有可能出现新生儿中男婴比例超过60%的情况呢？仍然不信服吗？那么，请将每天有5个婴儿出生的医院与每天有5000个婴儿出生的医院做个对比。
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典型性启发法会影响人们对大量事件的发生概率的判断。我的祖父曾是美国俄克拉何马州的一个富裕的农夫。有一年，他种的庄稼被突如其来的冰雹吞噬。他没有为庄稼购买过保险，但他并不担心，相信来年会有转机，因为同样的事不大可能会连续两年发生。那次的冰雹并不具有典型性。冰雹是极难发生的事，因此连续下冰雹的可能性更小。不幸的是，冰雹并不会记得自己去年是下在了塔尔萨西北部还是诺曼东南部（塔尔萨和诺曼都是俄克拉何马州的城市）。我的祖父第二年又受到了冰雹的打击。然而，他仍固执己见，认为冰雹不会连续三年袭击同一个地方，这实在是太罕见了。最终，这个小概率事件竟然真的发生了。我的祖父破产了，这正是因为他依赖了典型性启发法去判断一件事情发生的概率。结果就是，我只是个心理学家，而不是一个可以提供谷物的男爵。
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现在回到我在前文中提到的数字串。答案是，四行中的上面两行数字是真正由机器随机生成的。它们是我从机器随机生成的前三段数字序列中取出的两串数字。说实话，我并不是经过精挑细选才抛弃了另一个数字串。我编出来的最后那两行“随机”数字比起真正的随机数字序列显得更带有随机性。问题是，我们对于“随机”的典型概念是打破平衡，呈现无序化。随机的序列其实会有特别多的连续重复数字串（如00000）和有规律排列的数字串（如01010101），比我们想象的它们“应该”有的数量要更多。设想这样一幕，一位篮球运动员连续五次投篮命中得分，此刻没有理由继续把球传给他，而应该传给其他队员。这位“手感正佳”的球员并不会比其他球员更有可能成为这个赛季的最佳投手。（你对篮球比赛越熟悉，就越不会相信这一点。你对统计学知识和概率理论越熟悉，就越会相信这一点。）
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这种“篮球之误”只是我们所犯过的众多推理错误中的一种。简单来说，我们在一个并不存在什么结构的世界里臆想出了结构，因为我们根本无法理解看起来不像随机排列的随机序列怎么会出现。我们会怀疑掷骰子的人作弊，因为他连续三次掷出了7点。事实上，连续三次掷出7点比掷出了3点、7点、4点更有可能，这一点是毫无疑问的。我们会推崇一个朋友为股票大师仅仅因为他去年买进的4只股票都比大盘的整体表现要好。但实际上，4只股票都有上扬表现的概率并不比两赔两赚或是一赔三赚出现的概率高。因此，将你的投资计划交由你的这位朋友打理并不是成熟的做法。典型性启发法有时候会影响人对事件的因果关系的判断。我不知道李·哈·奥斯瓦尔德在刺杀约翰·肯尼迪事件中是独自行动，还是有同谋。但我很怀疑的一点是，为什么如此多的人笃定地认为，这一事件一定是一个有多人参与的阴谋。这些人认定，这样一个轰动性事件仅由一个独身的、貌不惊人的小角色独自完成是解释不通的。
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我们在对一些疾病及其治疗方法进行类比推测时，也会用到一些重要的对因果关系进行判断的方法。中非地区的阿赞德人曾经相信，红疣猴被烤过的头盖骨可以有效地治疗癫痫。红疣猴那种抽搐的、狂躁的行为与癫痫病患者的痉挛状态相似。
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直到近些年，西方的内科医生才开始对阿赞德人的这种对于癫痫的“合理”的治疗方法产生怀疑。18世纪的医生坚持一种理念，即形象学说。这种学说认为，治愈疾病的良方是一种与此疾病在一定层面上有相似性的自然物质。比如，呈黄色的姜黄可以有效治疗黄疸病，患这种病的人皮肤会发黄。狐狸的肺因其在呼吸时表现出的强大动力而被人们认为，它们的肺可以用于治疗哮喘。
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“形象学说”可以说是源自一种神学原则：上帝期望帮助我们找到治疗疾病的方法，并且为我们提供了各种形式的线索，例如色彩、形状和动作等。他知道我们希望症状能传达疾病的特点。这一点对我们大多数人而言是匪夷所思的，但实际上典型性启发法一直都在一些医疗方法中发挥着潜在作用，比如顺势疗法和传统的中医疗法——这两种疗法在今天的西方社会已被越来越多的人接受。
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