Una de las dificultades principales es la negligencia del tamaño de la muestra . Las personas suelen ignorar que las muestras pequeñas son más propensas a generar resultados extremos. Por ejemplo, un hospital pequeño podría tener tasas de mortalidad inusualmente altas o bajas, simplemente debido al azar, mientras que en un hospital más grande estas tasas tienden a estabilizarse. Sin embargo, el Sistema 1 tiende a atribuir significados causales a estas variaciones, ignorando la naturaleza estadística de los datos.

Otra trampa común es el sesgo de confirmación , donde las personas buscan información que confirme sus creencias preexistentes, ignorando datos contradictorios. Esto refuerza narrativas intuitivas, aunque los datos estadísticos sugieran otra conclusión. Por ejemplo, al evaluar un nuevo medicamento, se tiende a prestar atención a los casos exitosos, mientras se minimizan los fracasos.

Además, el Sistema 1 prefiere narrativas simples y causales a complejas explicaciones probabilísticas. Este dominio de las historias sobre los números lleva a que las personas subestimen la incertidumbre inherente en muchas situaciones, favoreciendo decisiones basadas en historias emocionalmente convincentes, pero estadísticamente débiles.