什么是草率的泛化谬论？(a hasty generalization fallacy?)

也被称为统计数据或样本不足的谬误，当有人基于极小的样本量假设一个大群体的某件事是真的时，就会出现草率概括谬误。谬误，作为论证中逻辑推理的缺陷，在言语和写作中都可以看到。然而，草率概括谬误经常——而且常常是无意中——被用于从正式辩论到非正式谈话的所有场合。通常，这是由于偏见或懒惰的推理造成的。。...

The hasty generalization fallacy is common but overlooked during casual conversations.

也被称为统计数据或样本不足的谬误，当有人基于极小的样本量假设一个大群体的某件事是真的时，就会出现草率概括谬误。谬误，作为论证中逻辑推理的缺陷，在言语和写作中都可以看到。然而，草率概括谬误经常——而且常常是无意中——被用于从正式辩论到非正式谈话的所有场合。通常，这是由于偏见或懒惰的推理造成的。。

Assuming that all young, fit, male doctors are arrogant because of experiences with a small sample size fitting the same group is an example of a hasty generalization fallacy.

在一种草率的概括谬误中，作者或演讲者声称，因为某个较大群体的样本是真实的，所以该群体作为一个整体也是真实的。例如，有些人可能会说：“我和三个红头发的人约会，他们都有脾气。因此，所有红头发的人都有脾气。”这是一个草率的概括，因为三分之一的样本量不足以准确地确定所有红头发人的脾气。

草率的概括是非正式论点的谬误。非正式论据涉及论据的内容与结构。这意味着草率概括谬论的实际结构在逻辑上是合理的。换句话说，如果概括所提供的信息是合理和准确的，那么谬误就不会发生。

例如，一位研究人员在一个总人口为1000人的校园里调查了600名学生，发现85%的被调查学生通常在周五晚上参加聚会。根据这一样本量，指出该大学的大多数大学生周五晚上都在聚会上是一个有效的结论。然而，如果研究者只调查了10个人，得出了相同的结论，那么该研究者将犯下草率概括谬误。即使结论是正确的，研究人员为支持这一说法而收集的样本也太少，因此不可信。。

适当的样本量是可变的，取决于总人口的大小。样本量可能很小，但如果所讨论的人群很小，则仍然有效。例如，尽管在大学样本中调查10个人导致样本量不足，从而导致草率概括谬误，但在一个只有20名成员的俱乐部中调查10个人通常是一个足够的样本量。

虽然在正式的书面和口头辩论中可以看到草率的概括谬误，但它也经常用于非正式的谈话中。出于偏见或将群体划分为快速类别的愿望，草率的概括往往会导致对大量人群的不真实和不公平的假设。从一个男人认为没有女人可以开车，因为女人把他截了，到一个女人认为所有外国人都是小偷，因为一个外国人偷了她的钱包，草率的概括溜进了每天的思考中，通常负责人根本没有意识到这个谬误。。

发表于 2022-01-16 16:51
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分类：人文

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