誤った一般化

誤った一般化とは、非形式的な誤謬の一種で、ある現象の1つまたは少数の事例に基づいて、その現象のすべてまたは多くの事例について結論を導き出すものです。これは数学における例による証明に似ています。^{[ 1 ]}これは早合点の一例です。^{[ 2 ]}例えば、 1人または少数の人について知っていることから、すべての人またはグループのすべてのメンバーについて一般化してしまうことがあります。

• ある国X出身の失礼な人に出会った場合、その国Xのほとんどの人は失礼な人なのではないかと疑うかもしれない。
• 白い白鳥しか見かけなければ、すべての白鳥が白いのではないかと疑ってしまうかもしれない。

より正確な哲学的用語で表現すると、欠陥帰納の誤謬とは、弱い前提に基づいてなされた結論、または十分かつ偏りのない証拠によって正当化されていない結論のことである。 ^{[ 3 ]}関連性の誤謬とは異なり、欠陥帰納の誤謬では、前提は結論と関連しているものの、結論を弱くしか支えていないため、誤った一般化が生じる。この帰納的誤謬の本質は、暗黙の誤差範囲内で、不十分なサンプルに基づく議論を過大評価することにある。^{[ 2 ]}

誤った一般化は、しばしば次のような形式をとります。

サンプルのQの割合は属性Aを持つ。

したがって、人口のQの割合は属性Aを持つ。

このような一般化は、サンプル（多くの場合、代表的でなかったり偏っていたりする）に関する前提から、母集団自体に関する結論へと進む。^{[ 3 ]}

誤った一般化とは、ある個人または集団の経験を、誤って別の個人または集団に当てはめてしまう思考様式でもある。

• 早まった一般化とは、たった一つまたはごく少数の例を調べたり、単一の事例を研究したりして、それを対象物や現象の全体を代表するものとして一般化してしまう誤謬のことである。
• その反対である怠惰な帰納法とは、帰納的議論の論理的結論を否定し、実際にはそうではない可能性が非常に高い結果を「単なる偶然」として片付けてしまう誤謬のことである。
• 圧倒的な例外は、性急な一般化に関連しているが、その作用機序は正反対である。それは正確な一般化ではあるが、例外として多くの事例を排除する但し書きが付加されているため、残った事例は元の記述から想像されるほど印象的なものではない。
• 代表性のないサンプルの誤謬とは、代表性のない、または偏ったサンプルを使用して結論を​​導き出す誤謬のことである。^{[ 4 ]}
• 誤解を招くような鮮やかさとは、感覚に訴えかける一種の性急な一般化である。
• 統計的特別弁論とは、関連する統計の解釈を「操作」し、結果の一部のデータを再分類または再定量化する方法を探す一方で、他のカテゴリーには同じ精査を適用しない場合に発生する。^{[ 5 ]}
• これは合成の誤謬の特殊なケースと考えることができ、議論の対象はグループであり、誤謬は対象の一部に関する知識から導き出せるものである。

早まった一般化は、不適切な一般化の非形式的誤謬であり、不十分な証拠に基づいて帰納的一般化に達することを含みます^{[ 3 ]}。つまり、すべての変数や十分な証拠を考慮せずに性急な結論を下すことです。統計学では、母集団全体を十分に代表していない小さなサンプルグループから統計調査に関する広範な結論を下すことを含む場合があります。 ^{[ 1 ] [ 6 ] [ 7 ]} その反対の誤謬は怠惰な帰納と呼ばれ、帰納的議論の妥当な結論を否定することから成ります（例：「それは単なる偶然だった」）。