代表性偏差与可得性偏差区别?

代表性偏差是指人们根据事物的表面特征判断其所属类别，而忽略基础概率；可得性偏差则是人们更容易回忆起熟悉或生动的信息，从而高估其发生概率。两者都是认知捷径，但前者关注相似性，后者关注记忆难易度。

区别

代表性偏差：人们倾向于用典型特征判断事物，比如认为戴眼镜的人一定是知识分子。这种判断忽略了其他可能性，导致误判概率。研究显示，80%的人会因外表特征快速下结论，而忽视实际数据。比如，看到一个人文静就断定他喜欢读书，其实这只是个人猜测。

可得性偏差：人们更容易受近期或印象深刻事件影响，比如新闻报道空难后，很多人会高估飞行风险。实际统计表明，交通事故死亡率比空难高10倍，但媒体曝光度让空难显得更常见。这种偏差让人依赖记忆而非事实做决定。