分类是人们重要的认知活动。分类活动对概念形成、推理、决策、问题解决等认知活动有着重要的影响。样例理论是以相似性为基础的概念结构理论,是运用最广最具解释力的分类模型,得到不断丰富和发展。前人关于样例学习的研究主要集中在特征的权重、基本比率、可获得启发式、理性决策等影响因素上。翻转基率效应是研究样例学习的一个很好的研究范式,前人关于翻转效应及形成的原因主要的解释有推理、表征、基率信息、注意转移、凸显和阻滞等大量的丰富的资料。本实验是在总结前人研究的基础上通过操纵基率信息、学习程度及奖赏条件,基率信息是学习时两个类别学习的遍数比,水平一的相对遍数是一,水平二的相对遍数是三；学习条件分为非过度性学习和过度性学习两个水平；测试条件分为有无奖赏两个水平。运用IBRE研究范式,探究关于基率信息、过度学习和奖赏对分类的影响。本研究共有三个实验,三个实验都是使用IBRE研究范式,通过被试内实验设计,每个实验条件下有两个水平,通过这种方式探究基率信息、奖赏和过度学习对分类的影响。研究结果表明：(1)把两个类别的鉴别性特征同时出现在一个新实例中时,人们倾向于把这个新实例归到学习时基率较小的类别中,即产生了基率翻转效应。(2)把两类别的鉴别特征和它们的非鉴别特征同时出现在一个新实例中时,人们把这个新实例归到学习过的两类别中,没有产生基率翻转效应。(3)对测试成绩提出奖赏的条件下,翻转基率效应没有消失。(4)过度学习条件下,翻转基率效应消失,且表现出基率效应。