Eroarea ratei de bază este comisă atunci când o persoană se concentrează pe informații specifice și ignoră informațiile generice referitoare la probabilitatea generală a unui anumit eveniment. Un exemplu simplu în acest sens ar implica diagnosticul unei afecțiuni la un pacient. Informațiile generice s-ar referi la prevalența afecțiunii în populația în ansamblu, iar informațiile specifice ar fi cele obținute din testele și examinările unui anumit pacient. Eroarea ratei de bază este comisă dacă medicul se concentrează pe rezultatul testului și ignoră probabilitatea generală a evenimentului.
Erorile sunt identificate capcane logice, care conduc gânditorul sau ascultătorul să ajungă la concluzii eronate. Un exemplu de eroare este eroarea motivului, care este adesea folosită în argumentele politice pentru a discredita o anumită linie de raționament. De exemplu, un politician ar putea argumenta că armele nucleare sunt scumpe, periculoase și ar trebui abandonate. Un politician advers ar putea răspunde spunând că singurul motiv pentru care susține acest lucru este pentru că încearcă să facă lobby pentru favorizarea liberalilor extremi. Motivul primului politician este irelevant pentru acuratețea declarației sale: armele nucleare sunt încă scumpe și periculoase și, prin urmare, punctul inițial rămâne în picioare.
Un exemplu de eroare a ratei de bază poate fi construit folosind o boală fatală fictivă. Imaginați-vă că această boală afectează unul din 10,000 de oameni și nu are leac. Un test este dezvoltat pentru a determina cine are afecțiunea și este corect în 99 la sută din timp. John face testul, iar medicul său îl informează solemn că rezultatele au fost pozitive; totuși, John nu este îngrijorat. Înțelegerea de ce este vitală pentru a înțelege eroarea ratei de bază.
Dacă testul are o precizie de doar 99 la sută, unul din 100 de persoane care susțin testul va primi un rezultat incorect, iar 99 vor primi rezultatul corect. Este important să ne amintim că doar unul din 10,000 de oameni are această afecțiune. Dacă un milion de oameni vor face testul, doar aproximativ 100 de persoane vor avea această afecțiune, iar 999,900 de persoane nu o vor avea. Unu la sută dintre persoanele care nu au această afecțiune, 9,999 de persoane, li se va spune că o au ca urmare a acurateței testului. Este de 100 de ori mai probabil ca John să fie una dintre cele 9,999 de persoane identificate incorect ca având această afecțiune, mai degrabă decât cele 99 de persoane identificate corect ca având această afecțiune.
Prin urmare, informațiile specifice, testul lui John, se dovedesc a fi probabil incorecte ca urmare a ratei de bază. Eșecul ratei de bază poate fi evitată dacă toate informațiile disponibile sunt studiate corect înainte de a se lua o decizie. Informațiile despre probabilitatea generală a unui eveniment dat ar trebui luate împreună cu informații specifice pentru a ajunge la concluzia logică.