选择性偏差（selection bias）是指，人们喜欢把事物分为典型的几个类别，然后，在对事件进行概率估计时，过分强调这种典型类别的重要性，而不顾有关其他潜在可能性的证据。选择性偏差的后果势必使人们倾向于在实际上是随机的数据序列中洞察到这种模式，从而造成系统性的预测偏差。