Elhamarkodott általánosítás

Az elhamarkodott általánosítás az általánosítás informális tévedése, amikor túl kevés bizonyíték alapján vagy az összes változó felismerése nélkül hozunk döntéseket. A statisztikában ez azt jelentheti, hogy egy felmérésből egy kis mintacsoportra alapozva széleskörű következtetéseket vonunk le.

Az egyetlen példa alapján tett elhamarkodott általánosítást néha "a magányos tény tévedésének" vagy a "példa alapján történő bizonyítás tévedésének" nevezik.

Amikor a bizonyítékokat szándékosan kizárják, hogy az eredményt torzítsák, azt néha "kizárási tévedésnek" nevezik.

Példa

Az elhamarkodott általánosítás ezt a mintát követheti

X igaz A-ra.

X igaz B-re.

X igaz C-re.

X igaz D-re.

Ezért az X igaz az E, F, G stb. esetében.

Kapcsolódó oldalak

Kérdések és válaszok

K: Mi az elhamarkodott általánosítás?

V: Az elhamarkodott általánosítás az általánosítás informális tévedése, amikor túl kevés bizonyíték alapján vagy az összes változó felismerése nélkül hozunk döntéseket.

K: Mi a példa az elhamarkodott általánosításra?

V: A statisztikában az elhamarkodott általánosításra példa, ha egy felmérésből egy kis mintacsoportra alapozunk széleskörű következtetéseket.

K: Mi a magányos tény tévedése?

V: A magányos tény tévedése vagy a példával való bizonyítás tévedése az, amikor egyetlen példa alapján elhamarkodott általánosítást tesznek.

K: Mi a kizárás tévedése?

V: Amikor a bizonyítékokat szándékosan kizárják, hogy az eredményt torzítsák, azt néha a kizárás tévedésének nevezik.

K: Hogyan kerülhető el az elhamarkodott általánosítás?

V: Az elhamarkodott általánosítás elkerülhető, ha elegendő bizonyíték áll rendelkezésre, és minden változót figyelembe veszünk, mielőtt döntést hozunk vagy következtetést vonunk le.

K: Miért tévedés az elhamarkodott általánosítás?

V: Az elhamarkodott általánosítás azért tévedés, mert elégtelen bizonyítékon alapul, ami helytelen következtetésekhez vagy döntésekhez vezethet.

K: Miért fontos felismerni az elhamarkodott általánosítást?

V: Az elhamarkodott általánosítás felismerése azért fontos, mert elégtelen és elfogult bizonyítékokon alapuló helytelen döntésekhez vagy következtetésekhez vezethet.