Un grand nombre d’études psychologiques ont examiné un phénomène appelé négligence du taux de base ou erreur du taux de base dans lequel les taux de base de catégorie ne sont pas intégrés aux preuves naturelles de manière normative. Le mathématicien Keith Devlin fournit une illustration des risques de cela: Il nous demande d’imaginer qu’il existe un type de cancer qui touche 1% de toutes les personnes. Un médecin dit alors qu’il existe un test pour ce cancer qui est fiable à environ 80%. Il dit également que le test fournit un résultat positif pour 100% des personnes atteintes du cancer, mais qu’il se traduit également par un « faux positif » pour 20% des personnes – qui n’ont pas le cancer. Maintenant, si nous avons un test positif, nous pourrions être tentés de penser qu’il est probable à 80% que nous ayons le cancer. Devlin explique qu’en fait, nos chances sont inférieures à 5%. Ce qui manque dans le fouillis des statistiques, ce sont les informations sur le taux de base les plus pertinentes. Nous devrions demander au médecin: « Sur le nombre de personnes testées positives (c’est le groupe à taux de base qui nous tient à cœur), combien ont le cancer? »Pour évaluer la probabilité qu’une personne donnée soit membre d’une classe particulière, nous devons tenir compte d’autres informations que le taux de base. En particulier, nous devons tenir compte des preuves naturelles. Par exemple, lorsque nous voyons une personne portant un manteau de médecin et un stéthoscope blancs et prescrivant des médicaments, nous avons des preuves qui peuvent nous permettre de conclure que la probabilité que cette personne en particulier soit un « professionnel de la santé » est considérablement supérieure au taux de base de la catégorie de 1%.