Zanemarjanje osnovne stopnje je izraz, ki se uporablja v kognitivni psihologiji in znanosti o odločanju, da pojasni, kako človeški razumniki pri sklepanju verjetnosti pogosto ignorirajo frekvence ozadja. Na primer, če je znano, da je verjetnost, da bo katera koli ženska zbolela za rakom dojk 1/10,000, vendar test na 10,000 ženskah daje 100 pozitivnih rezultatov, bodo razumniki nagnjeni k precenjevanju verjetnosti, da ima katera koli od pozitivnih žensk raka. , namesto da bi upoštevali možnost lažno pozitivnih rezultatov.
Analiza zanemarjanja osnovne stopnje je relativno nova v psihologiji, ki se pogosto šteje za del področja hevristike in pristranskosti. Namesto da bi domnevali, da so ljudje vedno racionalni misleci, psihologi na tem področju raziskujejo načine, na katere človeške sodbe sistematično odstopajo od aksiomov teorije verjetnosti. Ta odstopanja nastanejo zato, ker so ljudje pogosto prisiljeni sprejemati hitre sodbe na podlagi skopih informacij in ker sodbe, ki so najbolj prilagodljive ali hitre, niso vedno najbolj pravilne. Zdi se, da naša vrsta ni bila oblikovana z evolucijo, da bi dosledno proizvajala matematično natančne sklepe na podlagi niza opazovanih podatkov.
Fenomen zanemarjanja osnovne stopnje velja tudi za del deskriptivne teorije odločanja, ki preučuje, kako ljudje dejansko razmišljajo, v nasprotju z normativno teorijo odločanja, ki preučuje najboljše možne postopke za sprejemanje dane odločitve. Ugotovljeno je bilo, da človeški razumniki pogosto ignorirajo osnovno stopnjo, tudi če so informacije zlahka dostopne. To je med drugim prineslo pomembne rezultate za družboslovje in ekonomijo.
Zanemarjanje osnovne stopnje se pogosto omenja v povezavi z Bayesovim pravilom, postopkom odločanja, ki hitro sledi aksiomom teorije verjetnosti. To pravilo prikazuje, kako ustrezno integrirati osnovne stopnje v nova opazovanja, da zagotovimo posodobljene verjetnosti na dosleden in natančen način. Zato se odstopanje od osnovnih stopenj imenuje tudi odstopanje od Bayesovega pravila.
Drug primer zanemarjanja osnovne stopnje v eksperimentalnem kontekstu bi bila predstavitev seznama desetih študentov skupini testnih subjektov ter opisi njihovih navad in osebnosti. Predstavitvi sledi vprašanje, kakšno povprečje ocen bo verjetno imel kateri koli študent. Te informacije so predstavljene skupaj z informacijami o osnovni stopnji o učnem uspehu študentov, kar bi moralo usmerjati testne subjekte pri njihovih ugibanjih, vendar redno ne. Glede na deset slabih opisov študentov bodo preizkušenci dodelili ocene GPA, ki bistveno niso v skladu z osnovnimi stopnjami. Glede na deset pozitivnih opisov se pristranskost pojavi v nasprotni smeri. Verjetno se te napačne ocene verjetnosti pojavljajo vsak dan v milijardah človeških umov, kar ima pomembne posledice za način delovanja naše družbe.