定义
代表性启发法：人们通过某事物与该类别“典型”或原型成员的相似程度来估计其属于该类别的概率，同时忽略基础概率和样本大小，从而导致系统性的概率偏误。[1]
机制与证据
特沃斯基与卡尼曼（1974）在“启发法与偏误”研究中证明了代表性启发法的作用，例如，因为某人的描述“符合”工程师的刻板印象，就判断他很可能是工程师，而忽略了人群中工程师的实际比例。[1]
消费者决策模式
“看起来像个高端品牌”——便假设其质量很高；一条“看起来像爆款”的评论——便将其视为普遍结论；某人“看起来像个专家”——便相信其推荐。忽略基础概率（如次品率、虚假评论率）会导致错误判断。
缓解方法（选择逻辑学）
代表性启发法会破坏系统评估：应将判断建立在证据和基础概率之上，而不是“它看起来多像一个好产品”。在M5 决策验证中，检查你是否过分看重“典型印象”而未充分利用统计信息。
- 问：“这类事物的基础概率是多少？”（例如，次品率、失败率）。
- 将“个案叙述”与“统计证据”分开，不要让一个生动的故事取代整体分布。
- 对于高风险决策，使用清单和多维度评估，而不是凭“感觉”。