2020MBA逻辑推理基础知识点:统计谬误
首先我们来明确一下,什么叫做统计谬误。如果是在论证过程中,使用统计数据为论据进行推论而产生的错误,那么我们称之为统计谬误。常见的统计谬误有三类:独立数据、平均数谬误、数据不可比谬误。我们逐一来进行分析。
一、独立数据
独立数据是脱离比较基础的数据,这样的数据因为没有设定比较的对象,论证的效果无法进行保证,所以用独立数据作为论据去佐证论点,无法令人信服,我们称之为独立数据的谬误。
例如:小红在管理类联考的考试中取得了230分的成绩,因此,小红的分数非常高。
在这个例子中,230分是一个独立数据,并没有给出一个具体的分数线进行比较。所以无法得出小红的分数高这个论点。
二、平均数谬误
平均数谬误是指以平均数的假象为依据引申出一般结论的错误论证。平均数代表的是“平均水平”,并不意味着“大多数”的是这样。
例如:全市的平均工资水平是5000元,小红的工资不到5000元,因此,小红拖大多数人的后腿了。
在这个例子中,平均工资水平是5000元,代表的是整体情况,可能大多数人的工资都在3000元左右,个别人的工资特别高,平均下来是5000元,因此,并不意味着大多数人的工资是5000元。
三、数据不可比谬误
数据不可比谬误是指由于忽视统计对象及其样本在实质上的差异,而将两个数据机械地进行比较而导致的错误。包括两种数据的不可比,一种是绝对量不可比,一种是百分比不可比。
例如:在全国范围内,在患抑郁症的人中,自杀的人数为1000人。在没有患抑郁症的人中,自杀的人数为10000人。可见,患抑郁症并不会让人更容易自杀。
在这个例子中,单看数字,可以发现数据1000小于10000,表面上看似可以得出这个结果。实际上,需要考虑到的是患抑郁症自杀的人在患抑郁症人中的比例,没有患抑郁症自杀的人在没有患抑郁症人中的比例。通过占比的比较才可以得出谁更容易自杀的结论。
例如:刚转正的底层职员小红说我的工资涨了100%,而我们公司的董事长才涨了10%,所以,还是我的工资涨的多。
在这个例子中,单看数字,可以发现数据100%大于10%,表面上看似可以得出这个结果。实际上,需要考虑到的是小红的工资基数为多少,董事长的工资基数为多少。通过计算出的数额才可以得出谁的工资涨的更多的结论。
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