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.
Take-the-best heuristic
La question était la suivant : Comment déduire lequel des deux objets, par exemple la ville A avec le profil d’indices (100101010) et la ville B avec le profil d’indices (100010101), obtient le meilleur score sur le critère établi, c’est-à-dire la taille de la population ? La méthode du meilleur choix heuristique compare simplement les profils lexicographiquement, tout comme on compare des nombres écrits en base deux : Le premier indice est 1 pour les deux, ce qui signifie que le premier indice ne fait pas de discrimination entre A et B. Le deuxième indice a pour valeur 0 dans les deux cas, cet indice ne fait pas discrimination non plus. Il en va de même pour le troisième indice, tandis que pour le quatrième la valeur est de 1 pour A et de 0 pour B, ce qui implique que A est jugé comme ayant une valeur plus élevée sur le critère. En d’autres termes, X > X si et seulement si (100101010) > (100010101).