在根據某一類別的事例的可得性來判斷類別的大小時，事例易於提取的類別會比頻率相等而事例較難提取的類別顯得數目更大。在一個對該效應的簡單說明中，主試先給受試者聽一份男女名人的名單，然後要求他們判斷名單中男性的名字是否多於女性的名字。不同的名單提供給不同的受試者群體。在某些名單中男性相比女性更為著名，而在其他名單中女性相比男性更為著名。對於每份名單，受試者都錯誤地判斷名人更多的類別（註：即性別）就是數目更大的類別。
除了相似性還有其他的影響因素，比如，鮮明性會影響事例的可提取性。例如，目睹一所房子在火中燃燒對這類事故的主觀概率所造成的影響要比閱讀本地報紙了解一場火災所造成的影響可能更為強烈。而且，最近發生的事件可能比較早發生的事件更容易回憶起來。當你目睹一部汽車傾覆在路旁時，你會暫時調高交通事故的主觀概率，這是一種一般的體驗。
2、因搜索體系的效力導致的偏差（Biasesduetotheeffectivenessofasearchset）
假設你從一篇英語課文中隨機抽取一個單詞（三個字母或以上）。該單詞以字母r打頭或者r為第三個字母，哪一個更為可能？人們解決這類問題的方法是，回憶以r打頭的單詞（比如road）以及r在第三位的單詞（比如car），並且根據這兩類單詞進入腦海的難易程度來估測其相對頻率。因為根據第一個字母搜索單詞比根據第三個字母搜索單詞要容易得多，多數人便斷定以某個特定的輔音字母打頭的單詞要比同一輔音字母出現在第三位的單詞的數目更大。他們甚至還錯誤地斷定那些出現在第三位的頻率比出現在第一位的頻率更高的輔音字母（比如r或k）也是如此。
不同的工作要求有不同的搜索體系。例如，假設要求你確定抽象名詞（思想，愛）與具體名詞（門，水）出現在書面英語中的頻率。解答這類問題的一種常用的方法是搜索單詞可能出現的上下文。提及抽象概念的上下文（愛在愛情故事中）比提及具體名詞的上下文（比如門）似乎更容易被想起。如果單詞出現的頻率是根據其出現的上下文的可得性判斷的，那麼，抽象名詞就會被斷定為比具體名詞的數目更大。這種偏差在最近的一項研究中被觀察到。該項研究顯示，所斷定的抽象名詞出現的頻率大大高於具體名詞出現的頻率（與客觀頻率相等）。抽象名詞也被斷定比具體名詞出現在更多類型的上下文中。
3、因想象力的不足導致的偏差（Biasesofimaginability）。
有時，人們需要估測其事例不存在於記憶之中、但可以根據某種特定法則生成的類別的頻率。在這種情況下，人們一般根據能夠構造相關事例的難易程度生成數個事例進而評估頻率或概率。然而，構造事例的難易程度並不總是能夠反映它們的真實頻率，而且這一評估模式容易產生偏差。為了說明這個問題，我們來考慮一個由10個人組成的群（group），這10個人中的k個成員組成一個委員會，其中，2≤k≤8。k個成員能夠組成多少個不同的委員會？這個問題正確的答案可根據二項式的系數求出，當k=5時，最大組合數為252。很明顯，由於任何一個由k個成員組成的委員會確定了一個由（10-k）個非成員組成的唯一的群，所以，k個成員組成的委員會的數目等於（10-k）個成員組成的委員會的數目。
不用計算的方法來解答這個問題，其途徑是在心裡構造由k個成員組成的委員會並且根據它們進入腦海的難易程度測算其數目。成員很少的委員會（比如2個）的數目比成員很多的委員會（比如8個）的數目更容易算出。構造委員會最簡單的方案是將群劃分為獨立的單元。你很快就會發現，構造5個由2個成員組成的獨立的委員會是很容易的，而生成2個由8個成員組成的獨立的委員會甚至也是不可能的。因而，如果根據想象力或者根據構造的可得性估測頻率，小規模的委員會比較大規模的委員會顯得數目更多，這恰恰與鐘形函數（bell-shapedfunction）反映的基本準則相反。事實上，當天真的受試者被要求估測不同規模的獨立的委員會的數目時，他們估測的結果是委員會規模的一個單調遞減函數。例如，由2個成員組成的委員會的數目的估測中值為70，而由8個成員組成的委員會的估測值為20（這兩種情況下正確的答案均為45）。
想象力在評估現實條件下的概率時起了重要的作用。例如，一次充滿危險的探險活動中的風險是通過設想出探險活動無法妥善應對的各種偶然性來進行評估的。盡管設想出各種災難的難易程度並不一定反映出其真實概率，但是，如果許多這類困難得到生動的描述，探險活動就會顯得異常危險。相反，如果某些可能的危險難以想象或者甚至根本沒有料及，那麼，一項任務中的風險就可能會被嚴重低估。
註1：對於窮舉有限的可能情況的問題，一般可歸結為數學中的排列組合問題。例如，計算由2個和8個成員組成的委員會的數目，由組合數性質可得，。
註2：鐘形函數（bell-shapedfunction），即正態分佈函數，其圖形稱為鐘形曲線。
4、因錯覺產生的相關關系（Illusorycorrelation）。
Chapman描述過在判斷兩個事件同時發生的頻率時存在的一種有趣的偏差。他向天真的評判者提供了有關幾位假想的精神病人的信息，每位病人的資料包括一項臨床診斷及病人繪制的一幅人物素描。隨後，評判者估測每項診斷（比如，妄想症或疑心病）與素描的各項特徵（比如，一雙奇怪的眼睛）相關的頻率。受試者明顯高估了正常的關聯關系（比如，疑心病與奇怪的眼睛）同時發生的頻率。這種效應被稱為因錯覺產生的相關關系（illusorycorrelation）。在根據得到的資料做出的錯誤判斷中，天真的受試者“再發現”了許多常見但尚未發現的有關畫像測試解釋的臨床經驗。因錯覺產生的相關關系效應極端排斥相對立的資料。甚至在症狀與診斷之間實際上是負相關時，這種效應仍然存在，而且妨礙評判者發現實際存在的聯系。
可得性為因錯覺產生的相關關系效應提供了合理的說明。我們可以根據兩個事件之間關聯聯系的強度來判斷它們同時發生的頻率。當關聯度強時，你可能會得出事件經常相伴發生的結論。因而，強度關聯會被斷定為經常同時發生。例如，按照這種觀點，疑心病與奇怪的眼睛的素描之間因錯覺產生的相關關系是由於這樣一個事實：疑心病更容易與眼睛而不是身體的任何其他部位聯系在一起。
畢生的經驗告訴我們，一般來說，大類別的事例比頻率較小的類別的事例更準確更迅速地回憶起來；可能發生的事件比不可能發生的事件更容易聯想；當事件經常同時發生時，事件之間的關聯關系會得到強化。結果，人們便擁有了一項可以任用的程序（即，可得性歸納法），根據有關可提取的心理機制、構造或能夠展現出來關聯的難易程度，來估測某個類別的數目、某個事件的概率或事件同時發生的頻率。然而，正如先前的例子所說明的，這種有價值的估測程序會導致系統偏差。
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