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한마디로 그들은 평균으로의 회귀regression toward the mean 라는 통계적 현상을 이해하지 못했다. 평균으로의 회귀 현상은 아주 간단하다. 
예를 들어 여러분이 어느 날 최고의 골프점수를 기록했다고해보자. 그러면 내가 여러분을 칭찬하는 야단치는 다음번 기록은나빠질 가능성이 크다. 
전체 기록은 중간값(평균)으로 돌아가게(회귀) 마련이기 때문에 특별히 잘되는 날이 있더라도 다음에는평범한 기록을 내기 쉽다. 따라서 잘한 날에 칭찬을 했는데 다음번에 성적이 나빠졌다고 해서 칭찬이 역효과를 냈다고 결론을 내려서는 안 된다.

카너먼과 트버스키는 공동연구 초기부터 확률과 논리의 법칙에 어긋나는 잘못된 판단의 사례를 발견하기 시작했다. 특히 그들은 사회보장번호 social Security Number 의 끝 두 자리 숫자를 먼저 쓰게 하면 아프리카 국가의 총 숫자에 대한 짐작에 영향을 미친다는점을 밝혀냈다. 
무작위로 결정되는 두 숫자는 실험 대상자들의 추정에서 기준점으로 작용했으며, 예를 들어 사회보장번호가 93으로 끝나는 사람은 16으로 끝나는 사람보다 더 많은 국가 수를 제시했다. 이것이 바로 ‘기준점효과 Anchoring Effect(닻내리기효과)이다.

새비지는 곰곰이 생각한다면 자신의 공리에 맞는 선택을 할 수있다고 확신했다. 그러나 카너먼과 트버스키는 그렇지 않다는 사실을 발견했다. 그들은 사람들이 위험이 개입된 선택을 할 때 확실하다‘고 가정하는 쪽의 결과를 과대평가한다는 점을 이론화했다.