批判性思维-数据或样本错误使用造成的谬误
01.
由于数据或样本的错误使用，造成的逻辑谬误有：以偏概全、偏向样本、滥用数据等。
宋国有一农民，见一只兔子撞死在了树蹲上，便放下锄头在旁边等，想得到更多撞死的兔子。
兔子一次偶然地撞树根，被农民过度概括成了：
兔子常会撞树根上，只要等，就会得到更多兔子。
那就等呗，天荒地老。
鲁迅在《活中国的姿态》序中写了两为旅行者来中国：
一个旅行者走进了下野的有钱的大官的书斋，看见有许多很贵的砚石，便说中国是“文雅的国度”；
一个观察者到上海来一下，买几种猥亵的书和图画，再去寻寻奇怪的观览物事，便说中国是“色情的国度”。
那中国到底是“文雅”还是“色情”？
两个结论的得出，都是以偏概全谬误的表现。一处犄角旮旯的映像，怎能代表整个中国？
02.
偏向样本谬误，指样本是由个人喜好抽取，没有多样性及代表性，不足以支撑论证成立。
爷爷喜欢养狗
隔壁的李大爷喜欢养狗
楼上的张老头喜欢养狗
……
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所以，全小区的人都喜欢养狗
这个结论可信不？
即便还有赵大爷、王老太……都喜欢养狗，也仅仅代表了（部分或全部）老年人的兴趣爱好，如何能推出“全小区的人都喜欢养狗”？
难不成这小区没年轻人了？——除非这是养老院。
这样以偏向样本做出的论证，就犯了偏向样本谬误。
对X市年入百万的人群进行了幸福度问卷，发现这座城市中有70%以上的人感觉生活是幸福的。
停！停！停！你问卷对象——样本是这个城市年入百万的群体，凭什么代表“这座城市”呢？
按照收入标准，这个城市还有年入不足5万的人群、不足10万的人群，不足30万的人群，他们是这座城市的大多数。
大多数人没有参与，没有表态，你单一的、少数的样本，如何代表整体？
这犯了偏向样本谬误。
03.
滥用数据谬误，指的是忽略了样本总体性质的差异，而对两个统计数据进行生硬比较，试图支撑某一结论成立。
美国海军曾忽悠年轻人参军，做了广告：
在美国与西班牙作战期间，纽约市民的死亡率是1.6%，而美国海军的死亡率仅为0.9%。
欢迎广大青年投入海军，美国海军的死亡率比纽约市民的死亡率还要低。
坑起年轻人来毫不顾忌。
美国海军群体绝大多数为年轻小伙，身体素质过硬；纽约市民群体，就包含了老弱病残的民众。
群体存在差异，无法比较。
再说死亡方式，海军是战争致死，市民是自然死亡，两组数据性质不同。硬拉一起比较，就犯了滥用数据谬误。
以上就是我们介绍的以偏概全、偏向样本、滥用数据，三类数据或样本使用错误造成的谬误。
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