诺贝尔经济学奖获得者西蒙第一个提出人类不可能如标准理性选择模型所描述的那样行动。他发现，当人们面临一个问题时，他们很少采用严格的、线性的方式解决问题，而更多的是采用随便搜寻相关的信息和事实，并在达到一定程度（threshold）时就停止搜寻。人们对同一问题的结论经常是不一致的，甚至有的是完全错误的。多数时候人们能够得到尽管不完美但是可用的结果。西蒙之后的经济学家们在不完全信息情况下，人们决策形成方面进行了大量的研究。他们认为当信息收集是有成本的、认知能力是有限的情况下，追求如同简单模型中所描述的完全信息选择是不理性的。也就是说，在存在认知成本的情况下，人们不可能进行最优的决策。
。自然选择（Natural Selection）使得人类的大脑都有选择地对暗示实施经验运算法则、“启发式思维”，或者存在“心理模块”。人们在面对复杂、不确定、没有现成算法的问题时，经常采用启发式思维方式进行决策，即不是严格理性地搜集所有信息并进行客观分析和贝叶斯概率计算，而是在头脑中“寻找捷径”（shortcut），试图依靠直觉或以前的经验进行决策。同时人们在决策过程中还由于自己心理状态、问题表述方式等不同，形成不同程度的感受，从而影响其认知、判断和决策。
3.1.1 启发式偏差
人们认识事物、形成判断以及解决问题的方法一般可以分为基于知识规则的算法（Algorithm）和基于人们经验和心理的启发法（Heuristic）。所谓算法，是指解决问题的一套规则，它精确地指明解题的步骤。人们在解决规范性、确定性的问题，尤其是就封闭性任务做出决策时往往采取算法思维，如数学家利用数学推导形成假设的过程是典型的算法过程。启发法的字典定义是人们自行解决问题的过程，通常采用试验和错误的方法（process by which people find things out for themselves，usually by trial and error），是指人们不是严格理性地搜集所有信息并进行客观分析和概率计算，而是试图在头脑中“寻找捷径”（Search shortcut），依靠直觉或以前的经验制定决策，也称之为“经验法则”或“拇指法则”（the Rule of Thumb）。
尽管算法具有理性和规范的特性，但是并不是所有的问题都可以用算法来解决，一是纷繁复杂的大千世界，很多情况没有可用的算法，即使有算法也因其复杂而不能为所有人所运用，二是人们是“认知吝啬者”（Cognitive Miser），人们总是在竭力节省认知能量，将复杂的问题简单化，即人们在面对复杂、不确定的、缺乏现成算法的问题时，所采取的是启发式决策过程。启发法会使人们形成一些经验规则，对于人们迅速处理一些事情提供了很好的帮助。启发式认知方式也是双刃剑，在使人们快速、有效处理问题的同时，也不可避免地带给人们一些偏误，使人们的认知、判断和决策出现偏差，影响人们行为，损害人们的福利。
目前理论界一般认为启发式偏差可以细分为：代表性偏差、可得性偏差和锚定与调整启发性偏差。
1.代表性偏差。
人们往往从自己熟知的事物，根据相似性去认知类似不熟悉的事情，以事物过去的规律来推知其未来的状态。人们倾向于根据样本是否代表（或类似）总体来判断其出现的概率，认知心理学把这种推理过程称之为代表性启发（Representative Heuristic）。代表性启发引致人们认知、判断的偏差一般表现为以下几个方面：
（1）结果对先验概率的不敏感。
从100名工程师和律师组成的人群中，随机抽出一个人，对其性格做如下描述：
该人30岁，已婚、没有孩子。他的能力和激情都很高，因而他在该领域有望非常成功，他深受同事们的喜欢。
第一轮实验中，告知受实验者，100名工程师和律师的组合中，工程师和律师的人数比例为7：3；第二轮实验中，告知受实验者，100名工程师和律师的组合中，工程师和律师的人数比例为3：7.
令人吃惊的是，两轮实验中受试者判断该人是工程师的概率都为0.5.
显然这个结果与贝叶斯法则相背离，因为按照贝叶斯法则，在第一轮中该人是工程师的概率显然大于第二轮。心理学的研究成果发现，人们的概率估计总是严重地违背贝叶斯规则。
（2）对样本规模不敏感（insensitivity to sample size）。
当人们不知道数据产生的过程时，会出现判断的错误。假设一个书包中2/3是一种颜色的球，其余1/3是另外一种颜色的球。一个人从中抽取5个球发现4个是红的，1个是黑的。另外一个人从中抽取了12个球，发现8个是红的，4个是黑的。那么，哪个人更有把握认为书包中包括2/3红球，1/3黑球呢？假设同样的先验概率的情况下，后一个人应该更有把握。但是，大多数人觉得第一组样本为红球占优（即书包中包括2/3红球，1/3黑球）提供了更加有力的证据。因为在第一组样本中，红球的比例更高。显然，这种直觉判断主要受到样本比例的影响，而很少考虑样本规模。然而，样本规模对于决定实际后验概率至关重要。
2.可得性（availability）。
（1）事例易得性的偏差（biases due to the retrievability of instances）。
除了熟悉程度，还有其他因素例如显著程度（salience）也影响事例的可得性。例如，报纸头版的新闻比其他版面的新闻的影响力要大得多；相对于小号字标题，人们对于大号字标题的注意程度会高。这就是说，信息力度（strength）对于人们的判断具有重要影响。此外，近期事件比早期事件相对更加具有可得性。当人们看到一辆轿车翻到路边时，交通事故的主观概率会暂时上升。
（2）搜索效率引致的偏差（biases due to the effectiveness of a search set）。
当一个人从一篇英文中随机抽取一个词，询问这个词是以r开头的概率与它的第三个字母是r的概率相比哪一个大？人们通过回忆以r开头的词语和第三个字母为r的词语的方式来回答这个问题。因为人们更容易回忆起以r开头的词语，所以，大多数人对这个问题的回答是：这个字母是以r开头的词语的概率大。而事实上，正确答案正好相反。
（3）虚幻的相关（illusory correlation）。
这种认知偏差使得许多投资者不能辨别伪绩优股和科技股的真实面目，如蓝田股份、亿安科技、银广厦等，仍按以往的老皇历操作，故而在2001年的投资中出现重大的亏损。
经验表明，大类的事例比小类的事例更容易被追忆；可能性高的事件比可能性低的事件更容易被想象；当事件频繁出现时，它们之间的关联得到加强。结果，人们拥有了一套（可用性直觉）认知程序。这套程序通过追忆、构造或关联的相关心理操作方便地估计某类的数量、某事件的概率、某些事件同时发生的概率。然而，这种估计程序可能导致系统性的偏差。
3.锚定与调整启发法（Anchoring and Adjustment）。
在许多情况下，人们在判断和评估时，往往先设定一个初始值，然后从初始值开始逐步调整从而产生最终值。初始值或起始点可能由问题本身提供，也可能是计算的结果。在这两种情况下，调整通常都是不充分的，即不同的起始点可能导致不同的估计，这些估计偏向于初始值，这种现象被称为锚定效应。锚定效应在复杂事件的风险评估过程中尤其显著。
（1）初始值依赖引致的偏差。
在幸运轮实验中，要求受试者对非洲国家在联合国中所占席位的百分比进行估计。由于分母是100，实际上只需要对分子进行估计。首先，受试者被要求旋转摆在其前面的幸运轮，从而随机地产生一个0和100之间的数字，然后受试者被暗示该数字比实际分子数是更高或更低，然后再让受试者确定他们的估计值。
凯尼曼和托夫尔斯基发现，受试者的估计值明显受到幸运轮随机产生的数字的影响。比如，当幸运轮停在10的位置时，受试者对分子值的平均估计值为25；当幸运轮停在65的位置时，受试者对分子值的平均估计值达到了45.由此可见，尽管受试者知道轮盘产生数字的随机性，而且他们对该数字也做了调整，但他们还是将最终估计值锚定在这一数字附近。
（2）不充分调整（insufficient adjustment）。
在一项实验中，学生被要求在5秒钟内对一个算术题进行估计，要求其中一组估计的算术题是：8×7×6×5×4×3×2×1；另外一组估计的是：1×2×3×4×5×6×7×8.之所以限定时间是为了不让受试者有充分的时间计算，只能依赖估计和调整来推算结果。
结果表明，第一组降序的估计均值为2250，而第二组升序的估计均值为512.事实上，正确答案应该为40320.由此可见，受试者在对问题做了最初的几步计算之后就以初步获得的值为参照来调节整个算式的估计值，因此升序的估计值要低于降序的估计值，但两者都远远低于实际值，这既说明初始值对人们判断的影响，也说明调整是不充分的。
（3）联合与分离事件评估偏差（Biases in the evaluation of conjunctive and disjunctive events）。
请判断下面三种事件的概率：
①简单事件，从包含50%红球和50%白球的书包中抽取一个红球；
②联合事件，在包含90%的红球和10%白球的书包中有放回地连续抽取7次红球；
③分离事件，在包含10%红球和90%白球的书包中有放回地抽取7次至少出现一次红球的概率。
人们倾向于把对未来的估计和已采用过的估计联系起来，同时易受别人建议的影响。尤其是在缺乏更多信息的情况下，历史信息就更容易成为人们对当前事物判断的主导影响因子。例如投资者对某种证券价格走势的预测需要一定的信息作为参照的锚，但并非任何时间段的信息锚都能保持准确性和有效性，从而预期的准确性也难以保证。
3.1.2 框架依赖偏差
人们在认知、判断和决策过程中，由于自己心理状态、问题表述方式等不同，其所获得的感知程度也不同。因此，背景或者说事物描述和表现的形式会影响到人们对事物的认知、判断和决策，也就是人们存在背景依赖（Context Dependence）和框架依赖（Framing Dependence）。一般情况下，我们认为，人们对事物的认知和判断依赖于背景，人们的决策依赖于框架。其实背景依赖和框架依赖应该属于一个问题的不同阶段或不同方面，很难具体区分，因此我们将之统称为框架依赖。
1.背景依赖对人们判断的影响。
背景依赖，是指人们并不是孤立地知觉和记忆素材，而是根据过去的经验以及素材发生的背景，来解释新的信息。一种情形下，一个刺激物以一种方式被感知，而另一种情形下，同样的刺激物可能会产生非常不同的感知。具体来讲，背景包括：（1）不同方案的比较；（2）事情发生前人们的想法；（3）问题的表述方式；（4）信息的呈现顺序和方式。
著名的缪勒-莱尔（Muller-Lyer）错觉效应可让我们看到背景依赖的作用。图中左方两个横线进行比较，实验中大部分人会认为上面的线段比下面的长，尽管事实上上面的比下面的短。右方为透视缪勒-莱尔错觉，用一个矩形消除了这种错觉。由此可见，对事物本质的判断与认知受到背景因素的限制。
在实验中，他让被实验者给出某个人的印象。要求一半的被实验者对具有下列品质的人给出印象评价：嫉妒、顽固、挑剔、冲动、勤勉、聪明。另一半被实验者被要求对具有同样品质的人给出他的印象，只是这些品质的顺序相反：聪明、勤勉、冲动、挑剔、顽固、嫉妒。
阿什发现，每一系列品质的前面的品质要比后面出现的品质对被实验者的影响要大。前面一组被实验者对具备这些品质人的评价要差于第二组。这种现象被称为“首因效应”。后来的心理学家进一步发现，不仅第一个因素，第二个因素，乃至第三个因素，依次存在“首因效应”，也就是前面的品质词语表现的权重高于后面的品质词语。在此实验中，阿什进一步询问一半的被实验者对某个人的印象，这个人的特点是聪明、灵巧、勤奋、热情、果断、务实、谨慎；他又问另一半的被实验者对某个人的印象，这个人的特点是聪明、灵巧、勤奋、冷淡、果断、务实、谨慎。这样，从这两组被实验者听到的描述，除了说第一个人热情、第二个人冷淡之外，别的都一样。然后，让被实验者看成对的品质（多数是相反的），并让他们判断哪个品质和他们对这个人的印象相一致。这些成对的品质是：慷慨/吝啬、贪婪/满足、急躁/温厚、幽默/严肃等。阿什发现，像热情、冷淡这样的品质，它的内涵会影响被实验者对这个人的整体印象。76%～95%的被实验者对有热情品质的这个人的印象会使他们认为这个人也具有慷慨、满足、温厚、幽默的品质，相反，只有6%～35%的人才会认为有冷酷品质的人具有上述品质。这种现象被称为“晕轮效应”。这种效应使得人们将一系列的现象与其他对比现象中的一种相联系的概率要大于另一种，而不考虑其真实相关性。
2.框架依赖对人们决策的影响。
框架依赖是指个人会因为情景或问题表达的不同而对同一组选项表现出不同的偏好序列，从而做出不同的选择。框架依赖导致决策的偏差即为“框架偏差”（Framing Bias），它是指人们的判断与决策依赖于所面临的决策问题的表述形式，即尽管问题的本质相同但因形式的不同也会导致人们做出不同的决策。框架依赖偏差体现出人是有限理性的，同一个选择的不同表达方式会引致人们对问题不同方面的关注，从而致使行为偏差的产生。
实验受众面临两种情景：
甲：一位将军在敌人优势兵力威胁下，处于进退两难的境地。他的情报官员说，除非他带领士兵沿两条可行的路线之一撤出，否则他们会遭到伏击并被俘虏，其中600人将被击毙。如果走第一条路线，200名士兵可以得救；如果走第二条路线，1/3的概率600名士兵全部得救，但有2/3的概率600人全部被歼。
乙：将军还是在两条撤退路线中进行选择。但这次情报官告诉他，如果选择第一条路线，400名士兵将要丧命；如果选择第二条路线，1/3的概率600名士兵全部得救，但有2/3的概率600人全部被歼。那么，将军该如何选择呢？
甲情景下，绝大多数人劝将军走第一条路线。理由是：保全能保全的生命，比冒造成更大损失的风险要好。在乙情景下，绝大多数的人劝将军选择第二条路线。因为走第一条路线，终归会有400人死亡；而走第二条路线，至少有1/3的人可能全部保全。
关于甲乙两种情景下的同一实质的问题，仅仅对保全或丧失生命关注角度的改变，就会引致绝大多数人得出截然相反的结论，表现了人们决策行为中的非理性因素。
对选择的方式进行诱导能影响人们多做的选择，人们经常缺乏一个稳定的偏好顺序，框架依赖的心理特征影响人们对事件的认同度，并影响其做出决策。这种运用框架效应来诱导人们决策的现象称为“诱导效应”（Elicitation effect）。
被实验者被告知有关肺炎的两种治疗结果的统计信息。这些统计数字，以死亡率的形式告诉一部分被实验者，以存活率的形式告诉另外一部分被实验者。然后被实验者选择他们所偏爱的治疗方案，这些信息陈述如下：
（1）存活框架。
外科手术：100个人中，90个人在治疗后期仍活着，第一年末68个人存活，5年后有34个人存活；
放射治疗：100个人中治疗过程中都活着。第一年末有77个人存活，5年后有22个人存活。
（2）死亡框架。
外科手术：100个人中，治疗期间或后期10人死亡，第一年末有32个人死亡，5年后有66个人死亡；
放射治疗：100个人中，治疗过程中无人死亡，第一年末有22个人死亡，5年后有78个人死亡。
框架过程中的细微差别产生了显著的效果，被实验者中偏爱放射治疗的百分比，从存活框架下的8%上升到死亡框架下的44%。两者的差别在于理解方式发生了改变，或者从改变到死亡，即从正效用到负效用的变化，而负效用更容易引起人们的重视。当以死亡框架的方式进行表述：立即死亡的风险从10%降至0，对人们的诱导作用是非常大的，至于5年后的死亡，由于人们存在时间效应（后面将要介绍），关注的权重就比较低了。
凯尼曼和托夫尔斯基发现，这种对于理性认识的背离是经常出现的，是头脑在衡量各种复杂的可能性时走捷径的结果，这表明人们的认知、判断和决策的有限理性。
