什么是草率概括谬误(Hasty Generalization Fallacy)？
也被称为统计或样本不足谬论，当有人根据极小的样本量假设一个大群体的某些事情是真的时，就会出现草率的泛化谬误。谬误，作为论证中逻辑推理的缺陷，在言语和写作中都能看到。然而，仓促概括谬误，从正式的争论到非正式的谈话，经...
也被称为统计或样本不足谬论，当有人根据极小的样本量假设一个大群体的某些事情是真的时，就会出现草率的泛化谬误。谬误，作为论证中逻辑推理的缺陷，在言语和写作中都能看到。然而，仓促概括谬误，从正式的争论到非正式的谈话，经常被无意中用到，它是偏见或懒惰推理的结果。
草率的概括谬误是常见的，但在随意的谈话中却被忽视了在一个草率的泛化谬论中，作者或演讲者声称，由于某个较大群体的样本的某些情况是真实的，那么整个群体也是如此。例如，有些人可能会说："我和三个红头发的人约会过，他们都有脾气。因此，所有的红头发人都有脾气。"这就是这是一个草率的概括，因为3的样本量不够大，无法准确确定所有红头发的脾气。
假设所有年轻人都健康，男性医生之所以傲慢，是因为他们在同一组样本中进行了小样本拟合，这是草率概括谬误的一个例子。草率概括是非正式辩论中的谬误非正式论据处理的是论据的内容与结构，这意味着草率概括谬误的实际结构在逻辑上是正确的，换句话说，如果泛化所呈现的信息是合理和准确的，那么谬误就不会发生例如，一位研究人员在一所总人口为1000人的校园里调查了600名学生，发现85%的受访学生通常在周五晚上去参加聚会，根据这个样本量，该大学的大多数大学生都在周五晚上度过在聚会上是一个有效的结论。但是，如果研究者只调查了十个人，并且得出了相同的结论，那么这个研究者就犯了草率概括的谬论。即使结论是正确的，研究者收集的支持这一主张的样本太少，因此是不可信的适当的样本量是可变的，这取决于所讨论的总体规模。样本量可能很小，如果所讨论的总体规模较小，则仍然有效。例如，虽然在大学样本中调查10个人会导致样本量不足，从而产生草率的泛化谬误，但在只有20名会员的俱乐部中调查10个人通常是足够的样本量草率概括谬误在正式的书面和口头辩论中都可以看到，在非正式的谈话中也经常使用出于偏见或是想把群体快速分类，草率的概括往往会导致对一大群人的不真实和不公平的假设。从一个男人因为那个女人切断了他的车而认为没有女人能开车，到一个女人因为一个外国人偷了她的钱包而认为所有的外国人都是小偷，草率的概括常常会潜入到每天的思考中，通常，负责人根本没有意识到这个谬误。
草率的概括谬误是常见的，但在随意的谈话中却被忽视了在一个草率的泛化谬论中，作者或演讲者声称，由于某个较大群体的样本的某些情况是真实的，那么整个群体也是如此。例如，有些人可能会说："我和三个红头发的人约会过，他们都有脾气。因此，所有的红头发人都有脾气。"这就是这是一个草率的概括，因为3的样本量不够大，无法准确确定所有红头发的脾气。假设所有年轻人都健康，男性医生之所以傲慢，是因为他们在同一组样本中进行了小样本拟合，这是草率概括谬误的一个例子。草率概括是非正式辩论中的谬误非正式论据处理的是论据的内容与结构，这意味着草率概括谬误的实际结构在逻辑上是正确的，换句话说，如果泛化所呈现的信息是合理和准确的，那么谬误就不会发生例如，一位研究人员在一所总人口为1000人的校园里调查了600名学生，发现85%的受访学生通常在周五晚上去参加聚会，根据这个样本量，该大学的大多数大学生都在周五晚上度过在聚会上是一个有效的结论。但是，如果研究者只调查了十个人，并且得出了相同的结论，那么这个研究者就犯了草率概括的谬论。即使结论是正确的，研究者收集的支持这一主张的样本太少，因此是不可信的适当的样本量是可变的，这取决于所讨论的总体规模。样本量可能很小，如果所讨论的总体规模较小，则仍然有效。例如，虽然在大学样本中调查10个人会导致样本量不足，从而产生草率的泛化谬误，但在只有20名会员的俱乐部中调查10个人通常是足够的样本量草率概括谬误在正式的书面和口头辩论中都可以看到，在非正式的谈话中也经常使用出于偏见或是想把群体快速分类，草率的概括往往会导致对一大群人的不真实和不公平的假设。从一个男人因为那个女人切断了他的车而认为没有女人能开车，到一个女人因为一个外国人偷了她的钱包而认为所有的外国人都是小偷，草率的概括常常会潜入到每天的思考中，通常，负责人根本没有意识到这个谬误。
- 发表于 2020-09-02 13:45
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- 分类：社会民生
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