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猜猜看，英珠的男朋友是军人还是工程师？
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久别重逢的高中同学——英珠和淑萍一忘记了时间的流逝，正津津有味地聊着。英珠犹豫不决地好像有什么话要说，淑萍抢先把所有的话说完，然后说道：“唉，别担心，畅快地说吧。”英珠一边犹豫，一边讲到最近正处于热恋阶段。“哇，太好了，他是做什么的？”英珠好像不想说，只是说了如下旁敲侧击的话：
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“他应该是一个认真而诚实的人。他遇事不慌，能沉着应对。他手艺也非常好，每次见面的时候都会带点儿自已制作的小礼物。性格有些内向，不是健谈的人，但也不是那种无趣的人。”
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淑萍基于上面的描述应该可以推测出这个人的职业。银行职员、工程师、运动员，还是军人？如果你是淑萍的话，你会认为是哪种呢？按照心理学家的研究，在这种情况下，大部分人会根据如下的启发法推测这个人的职业。
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人们对从事特定职业的人的典型特征有某种共识。譬如，银行职员一般都比较细心，运动员大多具有豪爽的性格，军人的言谈举止普遍都很有节制。大部分人使用的启发法就是根据这个共识推测出那个人的职业。换言之，上面那段描写是人们对特定职业所拥有的典型特征的共识，通过它可以比较准确地推测出某人从事哪种职业。
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这种方法就是代表性启发法。仔细回想一下，读者会感到自己也经常使用这种方法。不一定单纯用来推测职业，在很多只知道大概信息的情况下，推测某个实体到底是何种事物时，也经常会用到代表性启发法。
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但是，根据代表性启发法所怍出的判断有可能会出现严重误判的情况。看完下面的实验结果，就明白这句话的意思了。实验的第一个阶段，从包括70名工程师和30名军人的团体中随机抽取一个人，在了解职业典型特征的情况下，被测试者会听到关于那个人的描述。（为了方便起见，假定关于那个人的描述和前面我们看到的关于英珠男朋友的描述完全一样。）试问，被测试者认为他是工程师的概率是多少。
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下一个阶段，变换一下团体的组成比例，军人的人数更多，即这个团体是由30名工程师和70名军人组成，在了解这个事实的情况下要求被测试者推测随机抽取的一个人的职业，这次关于那个人的描述还和前面的情况完全一样。试问，被测试者认为他是工程师的概率是多少。
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实验结果显示，几乎所有的被测试者都认为，从两个阶段的实验中抽取出的那个人均为工程师。这两个概率完全相同，也就是说，在第二个实验团体中，尽管大大降低了工程师的构成比例，推测是工程师的概率还是和第一个实验完全相同。但是，这是一个完全错误的判断。第一种情况下随机抽取的人是工程师的概率，应该比第二种情况下更高。
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代表性启发法
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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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