二、 便利性
有许多这样的情景，人们通过能想到的例证或事件发生的容易性（ease）来评估这类事件发生的频率或概率。如人们通过回忆其熟人中心脏病的发生情况来评估中年人患心脏病的风险。类似地，通过想象可能遭遇的种种困难，评估一个给定的企业会失败的概率。这种判断启发式，被称为便利性。在评价频率或概率时，便利性是一条有用的线索，因为与较小可能的类别的例证相比，我们能更好和更快地接近或获得较大可能的类别的例证。然而，便利性受频率和概率之外的其他因素的影响，因此，对便利性的依赖会导致预测的偏差，其中一些，在下面予以详细说明。
1. 由例证的可提取性而引发的偏差
当通过其例证的便利性来判断类别的规模时，其例证容易提取的类别，比之频率相同但其例证更难提取的类别，数量上显得更多。在证明这个效应的一项基本研究中，让被试听到一串著名男女的名单，然后要求他们判断这一串名字中是否男人比女人多。不同的名单呈现给不同的被试组。在一些名单中，男人比女人更有名，而在其他名单中，女人比男人更有名。结果表明，在每个名单中，被试都错误地进行判断：名人更多的类别（性别），数目更多( Tversky& Kahneman,1973,11)。
除熟悉性(familiarity)之外，还有其他因素如显著性(salience)，会影响例证的可提取性( retrievability)。例如，目睹房子着火对这类事件主观概率的影响，比之在当地报纸上读到此类事件可能要大。并且，近期的事件比早期的事件，可能会更为便利地提取。众所周知，目睹翻车事故后，主观上认为发生交通事故多的概率会暂时地升高。
2. 由搜索集的有效性而引发的偏差
设想你从英文文本中随机抽出一个词(它有3个字母或更多)。第1个字母是r的词还是第3个字母是r的词哪种更有可能？在处理这个问题时，人们得通过回忆以r打头的词(如road)和第3个字母是r的词(如car)，并且通过能回忆起这两类词的容易性来评估它们的相对频度。因为用第1个字母比用第3个字母来搜索单词要容易得多，大多数人会判断以某个辅音打头的词比第3个字母是这个辅音的词要多。而实际上，第3个字母是r或k的英文单词，要多于第1个字母是r或k的英文单词(Tversky&Kahneman,1973,11)。
不同的任务激发不同的搜索集(search sets)。如果要你来评定书面英文中抽象词(如思想或爱)与具体词(如门或水)的频度，回答这个问题的自然方法，是去搜索这些词会出现的语境。想到提及抽象词如爱情故事中的爱的语境，似乎比想到提及具体词如门的语境，要容易些。如果单词的频度是通过它们所出现的语境的便利性来判断的，那么，抽象词会被认为比具体词要多。近期的一项研究(Galbraith et al.,1973)发现了这种偏差。这项研究证明，尽管客观频度相同，抽象词的频度，被认为比具体词要多得多。
3. 想象力的偏差
有时，人们要评估一类事件的频率，这类事件在脑海中无法找到实例却可以依照一定的规则来推断。在这些情况中，人们通常通过相关的容易被建构的例证来形成想要评估的例证并评估其频率或概率。然而，例证建构的容易性并不总是反映实际的频率，这种评价模式易导致偏差。例如，一个10人的群体，他们要组成有k个成员的委员会，其中k在2和8之间。可组成多少个有k个成员的委员会？这个问题的正确答案，是由二项系数10k给定的，当k为5时，其极大值为252。很明显，有k个成员的委员会的数目，等于有（10-k）个成员的委员会的数目，因为任何有k个成员的委员会，也界定了（10-k）个非成员的独特群体。
如果不通过计算来回答这个问题，就要通过心理估算来建构有k个成员的委员会，并且通过他们能想到的简单的办法来估计其数目。成员较少如2个人的委员会，比成员较多如8个人的委员会更可行。
最简单的委员会建构的图式，就是把群体分割为不同的集合(disjoint sets)。你会看到，很容易建构有2个成员的5个不同的委员会，但几乎不可能产生有8个成员的即使是2个不同的委员会。结果，如果频率通过想象力或者建构的便利性来估计，小委员会比大委员会似乎更多，而与正确的钟形函数相对立。实际上，要求普通被试来估计不同规模的委员会的数目时，其估计是委员会规模的单调减函数(decreasing monotonic function)(Tversky& Kahneman,1973,11)，如2个成员的委员会的中位值为70，而8个成员的中位值为20，但两者的正确答案都是45。
而在现实生活中，想象力在概率评估中扮演重要的角色。例如，探险的风险，是通过能想象到的但无法应对的偶然事件来评估的。如果对这些困难的描绘栩栩如生，那么这次探险将显得格外艰难。尽管很容易想象这些灾难，但这并不反映其实际可能性。相反，如果一些可能的困难很难被意识到，或没有想到，那么风险性会被完全低估。
4. 伪相关
在判断同时发生的两个事件的频率时，查普曼等（Chapman et al.，1969）发现了一种有意思的偏差。他们给普通被试呈现与几种假想的心理病人有关的信息。每个病人的资料，包括一份临床诊断和这个病人所画的人像图。然后，被试要估计每种诊断（如妄想狂或疑症）和人像图中不同特征(如奇怪的眼睛)的频率。被试明显地高估自然联想物(如疑症和奇怪的眼睛)之间共同发生的频率。这种效应被称为伪相关（illusory correla-ion）。在对自己所接触的资料的错误判断中，普通被试“重新发现”许多普遍而没有根据的临床信条(lore)，而这些信条，与“画人测验”(the draw-a- persontest)的解释有关。伪相关效应，极端地抗拒相互矛盾的资料。即使症状和诊断之间实际存在负相关时，它还会维持；并且，它使判断者无法觉察所存在的真实关系。
便利性也为伪相关提供了自然的解释。对两个事件同时发生的频率判断，基于两者之间相关联的强度。当关联很强时，人们可能会确信两个事件常常会同时出现。因此，强关系常常被判断为同时发生。依照这种观点，如疑症和奇怪的眼睛之间的伪相关是因为疑症更多地与眼睛而不是身体的其他部分有关联。
人生的经验告诉我们，通常，发生频率高的事件比频率低的事件能回忆得更好和更快；可能的事件比之不可能的事件，更容易想象；而当事件经常同时发生时，事件之间的关联性得以增强。其结果是人们在推测类别的量值、事件的可能性和事件共同发生的频率时，基于容易实施的心智操作如提取、建构和联想，随意使用便利性启发式的程序。然而，正如前面的研究所证明的，这种有价值的推测程序，会导致系统错误。
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