除了因果關係之外,一般的論述中還有其他常見謬誤:
1.歸納(genrealization)的謬誤與之前所提到的邏輯(因果)相比,歸納,類比,以及其他的邏輯概念(或是謬誤),其前提難以用嚴謹的P→Q表示出來,在反駁上自然也不容易用推翻 P 或是推翻 Q 的方式直接指出其錯誤。(在演繹邏輯中,亦即之前所提的三段論,小前提是事實,結論則由 大前提 + 小前提 而得來,唯一能夠否定結論的方式,只有指出其大前提錯誤。)
2.數量/比例(amount/ratio or ignoring proportionality)的謬誤
3.類比(analogy)的謬誤
4.模稜兩可(vagueness)
5.可比較性(comparability)的謬誤
6.重覆計算(overlapping)
7.報告數據(reported data)的謬誤
8.文不對題(missing the point)
針對上述八項再詳細說明如下:
1.歸納謬誤:
在講述歸納常見的謬誤之前,首先要了解歸納的基本類型:
a.若個體/小群組 A 具有某性質 P(這是一個事實)可以看出來,歸納邏輯嚴格說來其實基礎是相當薄弱的,但它的論述型式卻相當類似嚴格的三段論,也因此容易產生謬誤。
b.個體 A 屬於某個群組 S
c.群組 S 也具有性質 P
幾種常見的謬誤:
a.不具代表性的A(Unrepresentative Sample)另外資訊的不足也會導致歸納的謬誤(有點像是另有他因的情形)。
b.過少的取樣數(Hasty Generalization)
2.數量/比例的謬誤:
這類的錯誤,最常見於引用資料之時。舉例而言:
Less than 50 percent of a certain tropical country's wildlands remains intact. Efforts are under way to restore biological diversity in that country by restoring some destroyed wild habitats and extending some relatively intact portions of forests. However, opponents argue that these efforts are not needed because there is still plenty of wildland left.反對意見犯了什麼錯誤呢?
一個很明顯的錯誤是:50%是總體的比例,而plenty of wildland left是一個絕對的數量(雖然文章中沒有寫明)。有可能自然環境的數目有100萬頃,但從全球土地的比例來看,卻不到百分之一。文章開始的敍述指的是野地的「比例」太少,而反駁者確以野地的「數目」還很多來駁斥,這是持反論者不合邏輯的地方。
3.類比的謬誤:
類比在我所查到的一些資料中,大多將之視為歸納的一種形式。不過這裡要先做一點區分:類比的形式比較像是
因為 A→B,所以 P→Q也就是作文中比喻的手法。不論類比或歸納,都是比較薄弱的邏輯,但使用類比及歸納通常很容易說服別人認同論述者的觀點。在wikipia中對類比及歸納這類型的推論過程有如下的描述:
Induction or inductive reasoning, sometimes called inductive logic, is the process of reasoning in which the premises of an argument are believed to support the conclusion but do not ensure it.很清楚的表示了類比與歸納的特性。
類比的錯誤通常都是舉的例子不適當,就如同False analogy的說明。
未完...
2 則留言:
謝謝你,可以讓我擷取post在臉書上嗎?
請隨意
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