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.
Rationalité limitée
Cependant, les heuristiques peuvent être mobilisées telles des outils. En cela, ce sont des mécanismes conscients. Dans “Simple heuristic that make us smart” Gerd Gigerenzer et Peter M.Todd utilisent l’exemple du diagnostic médical à la suite d’une crise cardiaque. Afin de prendre une décision optimale et « rationnelle », il faudrait récolter et recouper dix-neuf variables quantitatives, ce qui demande du temps. Or, face à l’urgence le médecin doit prendre une décision rapidement. C’est pourquoi l’hôpital a réduit le problème à trois variables dont l’âge et la tension sanguine. Le niveau de risque étant déterminé selon un montant seuil propre à chaque variable. Avec une simple réponse binaire (oui/non) le diagnostic est établi.