定義
人們在事後總表現出自己在事前就已預測到結果的傾向，描述了一種人們在面對結果時會產生的“我一直知道會這樣”（I knew it all along）的感覺。這種傾向叫做事後聰明式偏差，也有研究者稱為知識偏差。 包含三個獨立的成分：記憶扭曲（memory distortion），預測性印象（ impressions of predictability ）和必然性印象（impressions of necessity）。
記憶扭曲就是在得到反饋之後自身對過去認知的改變。即對於一個事件的結果反饋，人們回憶起的判斷通常更接近事件的結果，而不是他們最初的判斷。
三個成分的區分
表1 事後聰明式偏差中三個成分的差異
| 必然印象 | 預見印象 | 記憶扭曲 | |
| 存在形式 | 客觀現實 | 主觀表征 | 主觀表征 |
| 內容 | 一般 | 一般 | 一般到具體 |
| 加工 | 因果歸因 | 元認知 | 錨定與重建 |
| 功能 | 控制和處理失望 | 自我增強；自我保護 | （間接）知識更新 |
解釋事後偏差的理論模型
（1）選擇性激活與錨定重建模型 （ SelectiveActivation and Reconstructive Anchoring Model,SARA）
SARA 模型由 Pohl, Eisenhauer 與 Hardt 等人（2003）提出，主要針對數值類知識性材料。該模型的建立主要基於兩個假設：首先，人們通過聯想機制提取知識庫中與材料相關的信息，在提取線索和背景變化下引起的信息選擇性激活（selectiveactivation）和偏性抽樣（biased sampling），是導致事後聰明式偏差產生的主要原因；其次，人們的知識庫作為認知加工的基礎，可以用於生成估計值、編碼反饋結果、提取或重建最初估計值。
（2）反饋後最優選擇重建模型（Reconstruction AfterFeedback with Take the Best, RAFT）
基於以配對比較問題（paired comparisons）為材料的研究，Hoffrage 等人（2000）提出了 RAFT模型，該模型主要有三個假設：第一，對最初估計值的提取失敗時，被試會進入記憶重建階段；第二，重建過程需要利用線索和作為參照的標準變數；第三，反饋結果可以自動更新（update）知識庫中的不確定信息。
（3）推理模型（Sense-making Model）和修正後的動機推理模型（Motivated Sense-making Model）
推理模型最初是由 Pezzo（2003）針對“驚奇感（surprise）”提出的，他認為當被試的最初估計和反饋結果差別較大時，會誘發驚奇感（initialsurprise）的產生，這種驚奇感進而成為激發反事實推理（counterfactual reasoning）的動力。
M. V. Pezzo 與 S.P. Pezzo（2007）提出了動機推理模型。該模型指出，當意外出現與自我相關的消極結果時，人們會由於基本歸因偏差（basic attribution bias），而最先自發地尋找外部因素來解釋這種反饋結果。若對外因的搜尋成功，則人們會傾向於將自己的失敗歸因於不可主導的外部因素，由反溯悲觀的心理引發事後聰明式偏差；若對外因的搜尋失敗，人們只能轉而尋找內因。
（4）因果模型理論（Causal Model Theory, CMT）
Blank 和 Nestler（2007）共同提出的因果模型是對以往一些相似模型的整合，該模型認為，人們在解釋結果產生的原因時，會主動地搜尋先行條件（antecedent conditions），並通過特定的機制對條件與結果之間的因果關係加以闡述。該機制的似真性越強，引起的事後聰明式偏差越大。
（5）元認知模型（Metacognitive Model）
Sanna 和 Schwarz（2007）基於先前的研究成果（Sanna et al., 2002）提出，對人們的決策起關鍵作用的因素在於思考內容（thoughtcontent）與元認知體驗的相對易得性（availability）。如果人們在接收到反饋結果時，思考內容易得，且不受元認知體驗的消極影響，則他們的決策會與思考內容保持一致，即思考產生反饋結果的原因，引起事後聰明式偏差；思考產生對立結果的原因，減少事後聰明式偏差。
