Heuristique de jugement
Il existe deux catégories d'heuristiques : les statistiques et les non statistiques. Les heuristiques les plus connues, telle que la représentativité, font partie de la deuxième catégorie. Les heuristiques non statistiques sont le reflet d’une incapacité des individus à appliquer des principes statistiques de base dans la vie quotidienne. Les heuristiques statistiques, elles, sont plus ou moins des équivalents intuitifs aux principes statistiques. Elles suggèrent que les individus ont une compréhension sommaire des statistiques. Par exemple, si une femme provient d'un échantillon dans lequel il y a 35 % de coiffeuses et que les individus supposent qu’elle a 35 % de chance de pratiquer cette profession, et ce, sans tenir compte d’informations supplémentaires telles que, par exemple, des informations stéréotypées, alors, il s’agit d’une heuristique statistique.
Heuristique de jugement
Dans une variante de l'étude de Tversky et Kahneman, Gigerenzer a montré que l’ignorance des taux de base ne représentait pas une incapacité à bien raisonner. Les individus font des suppositions à partir du discours du chercheur et réfléchissent à partir de celles-ci. Selon Gigerenzer, une bonne comparaison serait celle du cerveau. Tout comme le cerveau qui n'agit pas comme un automate qui respecterait les lois des probabilités peu importe le problème, les individus sont dotés d’une série d’outils qui permettent de faire face à des problèmes concrets. Les heuristiques représentent de tels outils : « rapides et économes, elles permettent de réagir face à la plupart des problèmes qui se posent dans l’environnement ». Selon Gigerenzer, les heuristiques offrent des résultats satisfaisants dans la plupart des cas où les individus s’en servent pour traiter des situations quotidiennes, même si elles ne respectent pas les lois de probabilité. En ce sens, son approche se conforme surtout au principe d’optimisation de Simon.