嚴格地從金錢上來說這種傾向并非期望效用最大化的選擇，但很多人會堅稱這種決策具有重要的意義。畢竟我們中很少有人能對3000美元的損失一笑置之。那會是一種大災難，我們會因此陷入嚴重的困難當中。損失就是損失。4000美元的損失并沒有比3000美元的損失嚴重多少。如果你不會游泳，那么在30英尺深的地方溺水和在40英尺沒有區(qū)別。所以選擇1/5的機會來避免損失是非常合理的，即使這個選擇有80%的可能性會帶來更大的損失。這就是災難規(guī)避原則（選擇災難產生幾率最小的可選項）將給予我們的答案。冒險只有80％的可能性會帶來災難，而3000美元的確定性損失100％會引起災難。

而在另一種情況下，我們都可以得到3000美元的額外收益。4000美元自然更好，但為什么要為了意外之財而冒險呢？拿著那筆錢走吧。這是大中取小原則會給出的答案。如果對比兩個選項的最差結果，3000美元的確定性收益自然好過冒險，后者還有1/5的可能性一無所獲。

當你的財務狀況比較緊張時，這種推理毫無疑問具有重大的意義。但如果你擁有巨大的財富，那就沒有必要根據災難規(guī)避原則或大中取小原則來進行決策了。你可以充分地利用那些幾率。接受冒險去賺取收益，但拒絕會帶來更大損失的冒險?？{曼和特沃斯基的研究對象大部分都是大學生，所以他們的偏好并不會讓我覺得奇怪。

接受冒險來避免損失，但是回避風險來確保收益，這在特定的財務背景下是明智的選擇。但這種選擇并非始終明智，而且其傾向非常強烈。

請考慮以下卡納曼和特沃斯基向他們的研究對象所提出的問題。（方括號中為選擇該可選項的人員比例）

假設美國在為一種罕見的亞洲疾病的爆發(fā)做準備，該疾病預計會導致600人死亡?，F在已經提出了兩個與該疾病進行斗爭的方法。假設對各方案結果的具體科學預測如下：

如果采用方案A將有200人可以得救。（72％）

如果采用方案B，1/3的可能性600人全部可以得救，2/3的可能性無人得救。（28％）

你更中意哪個方案？

請注意兩個方案具有同樣的期望價值：救活200個生命?？{曼和特沃斯基的研究對象傾向于做出回避風險的選擇。

但當以死亡人數而非得救人數來重新闡述同樣的兩個方案時，出現了截然不同的答案。

如果采用方案C將有400人死亡。（22％）

如果采用方案D，1/3的可能性無人死亡，2/3的可能性所有人都會死亡。（78％）

在這種情況下，研究對象更偏愛具有風險的選擇項。只是將問題用損失來進行了重新詮釋，卡納曼和特沃斯基就成功地誘導人們更偏愛于風險。