La falacia de la tasa base se comete cuando una persona se enfoca en información específica e ignora información genérica relacionada con la probabilidad general de un evento dado. Un ejemplo simple de esto implicaría el diagnóstico de una condición en un paciente. La información genérica se relacionaría con la prevalencia de la afección en la población en su conjunto, y la información específica sería la obtenida de las pruebas y exámenes de un paciente específico. La falacia de la tasa base se comete si el médico se centra en el resultado de la prueba e ignora la probabilidad general del evento.
Las falacias son trampas lógicas identificadas, que llevan al pensador o al oyente a llegar a conclusiones erróneas. Un ejemplo de falacia es la falacia del motivo, que a menudo se usa en argumentos políticos para desacreditar una línea particular de razonamiento. Por ejemplo, un político puede argumentar que las armas nucleares son caras, peligrosas y deberían desecharse. Un político opositor podría responder diciendo que la única razón por la que lo sostiene es porque está tratando de conseguir el favor de los liberales extremos. El motivo del primer político es irrelevante para la precisión de su afirmación: las armas nucleares siguen siendo caras y peligrosas y, por lo tanto, el punto original sigue en pie.
Un ejemplo de la falacia de la tasa básica se puede construir utilizando una enfermedad fatal ficticia. Imagínese que esta enfermedad afecta a una de cada 10,000 personas y no tiene cura. Se desarrolla una prueba para determinar quién tiene la afección y es correcta el 99 por ciento de las veces. John se hace la prueba y su médico le informa solemnemente que los resultados fueron positivos; sin embargo, a John no le preocupa. Comprender por qué es vital para comprender la falacia de la tasa base.
Si la prueba solo tiene una precisión del 99 por ciento, una de cada 100 personas que la realicen recibirá un resultado incorrecto y 99 recibirán el resultado correcto. Es importante recordar que solo una de cada 10,000 personas padece la afección. Si un millón de personas se someten a la prueba, solo alrededor de 100 personas tendrán la afección y 999,900 personas no la tendrán. Al uno por ciento de las personas que no tienen la afección, 9,999 personas, se les informará que la padecen como resultado de la precisión de la prueba. Es 100 veces más probable que John sea una de las 9,999 personas identificadas incorrectamente con la afección en lugar de las 99 personas identificadas correctamente como que la padecen.
Por lo tanto, se muestra que la información específica, la prueba de John, es probablemente incorrecta como resultado de la tasa base. La falacia de la tasa base se puede evitar si toda la información disponible se estudia correctamente antes de tomar una decisión. La información sobre la probabilidad general de un evento determinado debe tomarse junto con información específica para llegar a la conclusión lógica.