Representativeness bias atau bias keterwakilan adalah bias yang berakar pada kecenderungan untuk menyamaratakan dari sampel kecil. Meskipun menyederhanakan pengambilan keputusan, tetapi validitasnya dipertanyakan. Juga, bias ini melanggar hukum statistik bilangan besar, yang mengatakan bahwa tidak tepat untuk menggeneralisasi dari sampel kecil, apalagi dari satu kasus.
Mari ambil contoh krisis yang disebabkan oleh gelembung bubble dot.com. Banyak pengusaha melihat beberapa perusahaan dot-com awal seperti Amazon dan Yahoo! mencapai kesuksesan yang cepat. Beralasan dengan analogi dari sampel yang sangat kecil, mereka berasumsi bahwa setiap dot-com dapat mencapai kesuksesan yang sama. Banyak investor mencapai kesimpulan serupa.
Hasilnya adalah gelombang besar startup berbasis internet yang melonjak dalam upaya untuk memanfaatkan peluang yang dirasakan. Sebagian besar perusahaan-perusahaan ini kemudian bangkrut, membuktikan bahwa analogi itu salah dan bahwa keberhasilan sampel kecil bukanlah jaminan bahwa semua dot-com akan berhasil.
