問題是，人們真的會運用便利法則（憶起相關例子的容易程度）來推測自己的主見程度嗎？是的，正如圖3.6的左半部分所示，只被要求回憶起6個行為例子的被試，都認為自己相對來說是有主見的，因為，要想到幾個這種例子很容易（“這很簡單嘛！我想我是個有主見的人”）。而被要求回憶起12個例子的被試，則相對來說認為自己沒有主見，因為，要想到這么多的例子并不容易（“哇！好難，我一定沒有什么主見”）。其他人被要求回想起6次或12次自己沒有主見的行為，也有類似的結果——回憶6個沒主見行為的人更傾向于認為自己沒有主見（參見圖3.7的右半部分）。總之，人們在做出有關自己或他人的判斷時，確實會依賴于憶起相關例子的容易程度，即便利法則（Caruso，2008）。最近，一位狡猾的大學教授利用這個手段提高了自己的課程評估分數(shù)。他讓學生列出2種或者10種改善這門課程的方法，然后再讓大家對課程的整體印象進行評價。你認為哪些學生會打出更高的分呢？答案是那些被要求列出10種改進方法的學生。因為他們覺得實在是很難對課程列出那么多不足之處，于是他們會想：“如果我想不出那么多批評意見，那這肯定是一門很棒的課程！”（Fox，2006） A與B有多相似？代表性法則　假設你進入紐約州立大學學習，有一天在學生會遇見一個名叫布萊恩的學生。布萊恩擁有一頭金發(fā)，皮膚曬成棕褐色，看起來非常成熟溫和，而且喜歡去海邊。你會認為布萊恩來自哪個州呢？由于布萊恩符合一般人對加州人的印象，因此你可能會猜他來自加州。如果你真是這么想的話，那么你就使用了代表性法則（representativeness heuristic）——它是指我們用來對事物進行歸類的一種心理捷徑，其根據(jù)是它與典型例子的相似程度；例如，布萊恩在多大程度上跟你印象中的加州人相似（Gilovich & Savitsky，2002；Kahneman & Tversky，1973；Kahneman & Frederick，2002）。

利用事物所具有的代表性特征來進行歸類是非常合理的做法。如果不采用代表性法則，你要如何判斷布萊恩來自何方呢？難道就隨便猜一個州，而不嘗試著判斷他與紐約州或其他州的同學之間的相似性嗎？事實上，你還可以利用另一個信息來源。如果對布萊恩一無所知，比較聰明的做法是猜他來自紐約州，因為在州立大學中，本州的學生遠比他州的學生多。如果你根據(jù)這種邏輯猜紐約州，那么你就采用了所謂的基礎比例信息（base rate information），即關于總體中不同類別的成員所占的相對比例的信息（例如：紐約州各州立大學中，來自紐約州的學生的比例）。

當人們同時擁有“基礎比例信息”（例如，知道在一所大學中紐約人多于加州人）和關于目標人物相反的信息（例如，知道布萊恩是金發(fā)，成熟溫和并且喜歡去海邊）時，他們會怎么做呢？卡尼曼與特韋爾斯基（Kahneman & Tversky，1973）發(fā)現(xiàn)，人們通常傾向于不使用基礎比例信息，而把大部分注意力集中在有關某人屬于某個群體類別的代表性信息上（例如加州人）。如果關于某人的信息可靠，那么這倒不失為一個好的方法；但是如果信息來源不夠真實，可能會帶來許多麻煩。由于加州人到紐約州立大學就讀的基本比例是很低的，因此，在你忽略這一基本比例信息并猜他可能是一個例外之前，必須要有確實的證據(jù)來證明他是加州人。并且，一個來自東部的人擁有金發(fā)、悠閑并且喜歡去海邊這些特征，也并不是一件多稀奇的事兒。所以，在這種情況下使用基礎比例信息是明智的選擇。