3.歸納邏輯及相關的謬誤(1)

3.歸納邏輯及相關的謬誤(1) - 1 簡單枚舉法...

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1. 簡單枚舉法 Induction by enumeration 的形式: 迄今所觀察到的 S 毫無例外都是 P 所以,所有的 S 都是 P 例子 : 我們所抽查的所有香港大學生的智商都超過 100 ,沒有發現例外。 因此,所有香港大學生的智商都超過 100
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2. 統計歸納法 Induction by statistics 的形式: K% S* P S* S 的一部分) 所以,有 K% S P 例子 在香港隨機抽取 1000 名學生進行檢驗,發 現有 95.7% 的學生患了近視。 因此,香港有 95.7% 的學生患了近視。
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3. 不充分統計的謬誤 Insufficient statistics ,也稱以偏概全。 有兩種: 進行統計時,選取事例的數量必須足夠大 ,否則就犯了草率概括的謬誤 (Hasty generalization) 在選取事例,不但要抽取足夠數量的樣本 ,樣本的涵蓋面要足夠廣。否則就犯了偏 差統計的謬誤 (Biased statistics)
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如何避免以偏概全 隨機取樣 在取樣時,為了避免統計上的偏差,隨機 (random) 取樣是較好的辦法。但有時表面上 看似隨機,實則偏差。 避免主觀因素 個人偏見、情感上的喜惡、先入為主的成見等 ,往往使人對某些他不願看到的事實視而不 見,只看到或記住他希望見到的東西,從而 導致以偏概全。
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名言俗語 名言俗語多以偏概全,例如: 矮子多計謀。 紅顏薄命。 文人相輕。 四肢發達,頭腦簡單。 最毒婦人心。
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4. 統計三段論 述的歸納論證是從個別推出一般,統計三 段論 (Statistical syllogism) 則是從一般推出 個別。它具有如下的形式: K% S P x S 所以, x P
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例如 95.7% 中大學生患了近視。 大明 是中 大學生。 所以,大明患了近視。 (第一個前提未必都含準確的百分比數值, 有時會用較含糊的詞如「大多數」、「絕 大多數」、「幾乎」等。結論有時會含有 「很可能」、「有很大的機會」等詞。注 意,這些詞不是結論的一部分。)
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5. 類比論證 類比論證 (Argument from analogy) 是根據兩 類事物具有某些相同或相似的性質,推出
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