在根据某一类别的事例的可得性来判断类别的大小时，事例易于提取的类别会比频率相等而事例较难提取的类别显得数目更大。在一个对该效应的简单说明中，主试先给受试者听一份男女名人的名单，然后要求他们判断名单中男性的名字是否多于女性的名字。不同的名单提供给不同的受试者群体。在某些名单中男性相比女性更为著名，而在其他名单中女性相比男性更为著名。对于每份名单，受试者都错误地判断名人更多的类别（注：即性别）就是数目更大的类别。
除了相似性还有其他的影响因素，比如，鲜明性会影响事例的可提取性。例如，目睹一所房子在火中燃烧对这类事故的主观概率所造成的影响要比阅读本地报纸了解一场火灾所造成的影响可能更为强烈。而且，最近发生的事件可能比较早发生的事件更容易回忆起来。当你目睹一部汽车倾覆在路旁时，你会暂时调高交通事故的主观概率，这是一种一般的体验。
2、因搜索体系的效力导致的偏差（Biasesduetotheeffectivenessofasearchset）
假设你从一篇英语课文中随机抽取一个单词（三个字母或以上）。该单词以字母r打头或者r为第三个字母，哪一个更为可能？人们解决这类问题的方法是，回忆以r打头的单词（比如road）以及r在第三位的单词（比如car），并且根据这两类单词进入脑海的难易程度来估测其相对频率。因为根据第一个字母搜索单词比根据第三个字母搜索单词要容易得多，多数人便断定以某个特定的辅音字母打头的单词要比同一辅音字母出现在第三位的单词的数目更大。他们甚至还错误地断定那些出现在第三位的频率比出现在第一位的频率更高的辅音字母（比如r或k）也是如此。
不同的工作要求有不同的搜索体系。例如，假设要求你确定抽象名词（思想，爱）与具体名词（门，水）出现在书面英语中的频率。解答这类问题的一种常用的方法是搜索单词可能出现的上下文。提及抽象概念的上下文（爱在爱情故事中）比提及具体名词的上下文（比如门）似乎更容易被想起。如果单词出现的频率是根据其出现的上下文的可得性判断的，那么，抽象名词就会被断定为比具体名词的数目更大。这种偏差在最近的一项研究中被观察到。该项研究显示，所断定的抽象名词出现的频率大大高于具体名词出现的频率（与客观频率相等）。抽象名词也被断定比具体名词出现在更多类型的上下文中。
3、因想象力的不足导致的偏差（Biasesofimaginability）。
有时，人们需要估测其事例不存在于记忆之中、但可以根据某种特定法则生成的类别的频率。在这种情况下，人们一般根据能够构造相关事例的难易程度生成数个事例进而评估频率或概率。然而，构造事例的难易程度并不总是能够反映它们的真实频率，而且这一评估模式容易产生偏差。为了说明这个问题，我们来考虑一个由10个人组成的群（group），这10个人中的k个成员组成一个委员会，其中，2≤k≤8。k个成员能够组成多少个不同的委员会？这个问题正确的答案可根据二项式的系数求出，当k=5时，最大组合数为252。很明显，由于任何一个由k个成员组成的委员会确定了一个由（10-k）个非成员组成的唯一的群，所以，k个成员组成的委员会的数目等于（10-k）个成员组成的委员会的数目。
不用计算的方法来解答这个问题，其途径是在心里构造由k个成员组成的委员会并且根据它们进入脑海的难易程度测算其数目。成员很少的委员会（比如2个）的数目比成员很多的委员会（比如8个）的数目更容易算出。构造委员会最简单的方案是将群划分为独立的单元。你很快就会发现，构造5个由2个成员组成的独立的委员会是很容易的，而生成2个由8个成员组成的独立的委员会甚至也是不可能的。因而，如果根据想象力或者根据构造的可得性估测频率，小规模的委员会比较大规模的委员会显得数目更多，这恰恰与钟形函数（bell-shapedfunction）反映的基本准则相反。事实上，当天真的受试者被要求估测不同规模的独立的委员会的数目时，他们估测的结果是委员会规模的一个单调递减函数。例如，由2个成员组成的委员会的数目的估测中值为70，而由8个成员组成的委员会的估测值为20（这两种情况下正确的答案均为45）。
想象力在评估现实条件下的概率时起了重要的作用。例如，一次充满危险的探险活动中的风险是通过设想出探险活动无法妥善应对的各种偶然性来进行评估的。尽管设想出各种灾难的难易程度并不一定反映出其真实概率，但是，如果许多这类困难得到生动的描述，探险活动就会显得异常危险。相反，如果某些可能的危险难以想象或者甚至根本没有料及，那么，一项任务中的风险就可能会被严重低估。
注1：对于穷举有限的可能情况的问题，一般可归结为数学中的排列组合问题。例如，计算由2个和8个成员组成的委员会的数目，由组合数性质可得，。
注2：钟形函数（bell-shapedfunction），即正态分布函数，其图形称为钟形曲线。
4、因错觉产生的相关关系（Illusorycorrelation）。
Chapman描述过在判断两个事件同时发生的频率时存在的一种有趣的偏差。他向天真的评判者提供了有关几位假想的精神病人的信息，每位病人的资料包括一项临床诊断及病人绘制的一幅人物素描。随后，评判者估测每项诊断（比如，妄想症或疑心病）与素描的各项特征（比如，一双奇怪的眼睛）相关的频率。受试者明显高估了正常的关联关系（比如，疑心病与奇怪的眼睛）同时发生的频率。这种效应被称为因错觉产生的相关关系（illusorycorrelation）。在根据得到的资料做出的错误判断中，天真的受试者“再发现”了许多常见但尚未发现的有关画像测试解释的临床经验。因错觉产生的相关关系效应极端排斥相对立的资料。甚至在症状与诊断之间实际上是负相关时，这种效应仍然存在，而且妨碍评判者发现实际存在的联系。
可得性为因错觉产生的相关关系效应提供了合理的说明。我们可以根据两个事件之间关联联系的强度来判断它们同时发生的频率。当关联度强时，你可能会得出事件经常相伴发生的结论。因而，强度关联会被断定为经常同时发生。例如，按照这种观点，疑心病与奇怪的眼睛的素描之间因错觉产生的相关关系是由于这样一个事实：疑心病更容易与眼睛而不是身体的任何其他部位联系在一起。
毕生的经验告诉我们，一般来说，大类别的事例比频率较小的类别的事例更准确更迅速地回忆起来；可能发生的事件比不可能发生的事件更容易联想；当事件经常同时发生时，事件之间的关联关系会得到强化。结果，人们便拥有了一项可以任用的程序（即，可得性归纳法），根据有关可提取的心理机制、构造或能够展现出来关联的难易程度，来估测某个类别的数目、某个事件的概率或事件同时发生的频率。然而，正如先前的例子所说明的，这种有价值的估测程序会导致系统偏差。
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