代表性启发式是指人们倾向于根据事件与原型或刻板印象的匹配程度来判断事件发生的可能性，而不是根据基本比率或其他统计信息。

如果描述一个人安静、有条理且喜欢诗歌，许多人会认为这个人是图书管理员的可能性高于销售员，即使销售员的数量远远超过图书管理员。这是因为图书管理员的描述更符合人们对图书管理员的刻板印象，因此代表性信息会凌驾于基本概率之上。这种启发式方法虽然高效且通常准确，但当刻板印象根深蒂固且忽略基本概率时，就会产生系统性误差。

卡尼曼和特沃斯基在一系列经典研究中发现了这种偏差。它会导致合取谬误、对随机性的误判以及对均值回归的忽视。意识到这种启发式方法可以提高判断力，但即使是统计学知识渊博的人，原型效应仍然非常强大。

当与心理图像的相似性超过实际发生频率时，代表性启发式就发挥作用了。