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听完关于某个人的典型特征描述，推测这个人的职业时，根据这个典型特征作出判断的方法。有时也有出现严重误判的可能性。
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从包含更多工程师的团体中随机抽取一个人，这个人是工程师的概率应该更高。分别从工程师组成比例不同的两个团体中各随机抽取一个人，推测他是工程师的概率不可能完全相同。即便两次关于那个人的描述完全一样，在第一种情况下推测他是工程师的概率也应比第二种情况高。略懂一点统计学的人都能明白这一点。
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根据概率法则计算可知，第一种情况下工程师的概率是第二种情况的5.44倍，甚至更高。理论上存在着如此大的概率差异，人们对此却毫无认识。为什么会这样呢？因为人们只关注关于那个人的典型特征的描述。因此，不会考虑相关的概率基础理论。
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同时，通过其他实验也显示出，这个代表性启发法有误判的可能性。这个实验从如下关于某个人的特征描述开始：
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金英民是一个31岁的未婚青年，性格外向。上大学时，所学专业是哲学，并枳极参加各种学生活动。他很关注社会问题，每到暑假，他都到农村从事义务劳动。
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从这段描述中可以推断出如下几点：
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（1）金英民是银行职员。
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（2）他支持环境保护。
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（3）金英民既是银行职员，也支持环境保护。
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最后一个阶段是让被测试者把上面三种关于金英民的叙述，按概率从高到低的顺序排列一下。结果是，第一种叙述的概率相当高。因为被测试者认为在韩国学习哲学，又关注社会问题的人非常适合当银行职员。同样，第二个提法看起来也很有道理。每到暑假都到农村参加义务劳动，且非常关注社会问题，看来支持环境保护的概率也很高。
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但是，问题出在把前两个因素综合起来的叙述（3）。特别是在（1）和（3）中，需要认真考虑一下，到底哪一个叙述的可能性更大。如果你是读者，在这种情况下希望看到哪种答案？很有可能判断（3）比（1）的概率更大一些。我相信这个推测正确的可能性最少超过80%。因为在一个同样的实验中，超过80%的被测试者都这样回答。
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作为读者，大部分人认为（3）比（1）概率更高的理由其实很简单。
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因为（3）中包含有金英民支持环境保护的意思。关注社会问题的人很有可能支持环境保护，受这个普遍观念的影响，人们就会得出（3）的概率更高。我们可以说，得出如此判断，代表性启发法起了重要的作用。
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但是，如果根据概率理论的观点，不论在什么样的情况下，（3）不可能比（1）的概率更高。全然没有主观判断介入时，很明显（1）比（3）的概率更高。金英民支持环境保护的概率很高，但是这一概率不可能达到100%。因此，“既是银行职员，同时也支持环境保护”的概率只能比“仅仅是银行职员”的概率低。
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譬如，（1）中关于金英民叙述的概率是20%，（2）的概率是70%。那么，把（1）和（2）综合起来的（3）的概率不可能超过14%。人们无视如此简单明了的概率法则，掉入根据代表性启发法得出严重误判的陷阱。如果以名校的大学生为测试对象，再看一下这个实验结果，作出误判的比例甚至可能从80%上涨到90%。看来有学识的人也很难逃脱代表性启发法的陷阱。
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交通事故与心脏病，哪个是人类生命的第二大杀手？
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一起听了“健康生活”讲座的尚真一和陈友认为，如果哪天韩国也开始开展关于人的死亡原因的讨论，那么癌症一定是排在首位的。因为它经常出现在各类媒体报道中，而且也是讲座中常常被提及的。问题是第二个原因到底是什么呢？对此两人意见不一，而且陷入了寸步不让的争论。
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他们都没有看到关于人们死亡原因的官方统计资料，只是根据自己的判断确定死亡原因的顺序。尚真一肯定地认为，交通事故应当是人们死亡的第二个原因。因为他记得新闻中每年公布死于交通事故的人数有很多，自己周围死于交通事故的人数也不少。特别是从初中开始，非常要好的朋友一年就有几个人因交通事故丧生6他相信发生了交通事故这种可怕的事件之后，死于交通事故的人将会始料不及地增多。
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相反，陈友坚信心脏病是人们死亡的第二个原因。几年前，他的爷爷就是因为突发心脏病去世的，那时，他是第一次认识到心脏病有多么可怕。记得几年前，他高中时的老师去世了，死亡原因也是心脏病。由此看来，与交通事故相比，毫无疑问心脏病是更主要的死亡原因。
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这两个人都用了可得性启发法推测第二个死亡原因，他们都是根据自己熟悉的事件或情况进行判断的。可得性启发法就是因为从已有的记忆得到启发而得名的。在用这种方法判断时，无论如何都会先在已有的记忆中搜索一下，以便作出判断。
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事实上，人们用类似的方法进行判断有自己的理由。如果认为交通事故是重要的死亡原因，很有可能是知道并记得死于交通事故的人数有很多。在记忆中越容易浮现出的事件，越有可能被认做经常发生。根据日常生活经验作出判断，大家常这样做，所以才把可得性启发法当做一个有用的判断手段。
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但是，心理学家指出，可得性启发法也有可能出现误判。比如，两个经常出现的事件很有可能留下程度不一的印象。一般来讲，与熟悉的场景相关的事件更容易留在记忆中，经常出现的事件也有可能不会轻易出现在记忆里。与此相反的情况也存在。
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看了如下的实验结果，你就会明白上面这句话的意思了。首先，提供给被测试者几份列有一定数量的知名人士姓名的名单。每份名单中知名人士的性别比例各占1/2，但是，知名度特别高的人的性别比例在每份名单中各不相同。看完之后试问，哪一份名单中包含的男性或女性更多呢？
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有趣的是，名单中包含的知名度非常高的人的性别比例会影响到答案。比如，有的名单中知名度非常高的人大部分是男性，在这种情况下，即使名单中男女比例各占50%，被测试者也会根据记忆得出男性人数更多一些的结论。因为知名度比较高的人容易浮出记忆，所以会影响到判断结果。很明显，是可得性启发法导致了误判。
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