Generalización defectuosa
En lógica y razonamiento, una generalización defectuosa, similar a una prueba por ejemplo en matemáticas, es una conclusión hecha sobre todas o muchas instancias de un fenómeno, que se ha alcanzado sobre la base de una o algunas instancias de ese fenómeno. Es un ejemplo de saltar a conclusiones. Por ejemplo, uno puede generalizar sobre todas las personas o todos los miembros de un grupo, en función de lo que saben sobre una o unas pocas personas:
Si uno se encuentra con una persona enojada de un determinado país X, puede sospechar que la mayoría de las personas en el país X a menudo están enojadas.
Si uno solo ve cisnes blancos, puede sospechar que todos los cisnes son blancos.
Las generalizaciones defectuosas pueden llevar a conclusiones incorrectas adicionales. Uno puede, por ejemplo, concluir que los ciudadanos del país X son genéticamente inferiores, o que la pobreza es culpa de los pobres.
Expresado en un lenguaje filosófico más preciso, una falacia de inducción defectuosa es una conclusión que se ha hecho sobre la base de premisas débiles, o una que no está justificada por evidencia suficiente o imparcial. A diferencia de las falacias de relevancia, en las falacias de la inducción defectuosa, las premisas están relacionadas con las conclusiones, aunque solo refuerzan débilmente las conclusiones, por lo tanto, se produce una generalización defectuosa.
La esencia de esta falacia inductiva radica en la sobreestimación de un argumento basado en muestras insuficientemente grandes bajo un margen o error implícito.
Lógica
Una generalización defectuosa a menudo sigue el siguiente formato:
La proporción Q de la muestra tiene el atributo A.
Por lo tanto, la proporción Q de la población tiene el atributo A.
Tal generalización procede de una premisa sobre una muestra (a menudo no representativa o sesgada), a una conclusión sobre la población misma.
La generalización defectuosa también es un modo de pensar que toma las experiencias de una persona o un grupo y lo extiende incorrectamente a otro.
Falacias inductivas
La generalización apresurada es la falacia de examinar solo uno o muy pocos ejemplos o estudiar un solo caso, y generalizarlo para ser representativo de toda la clase de objetos o fenómenos.
La inducción opuesta, la pereza, es la falacia de negar la conclusión lógica de un argumento inductivo, descartando un efecto como «solo una coincidencia» cuando es muy probable que no.
La abrumadora excepción está relacionada con la generalización apresurada, pero trabajando desde el otro extremo. Es una generalización que es precisa, pero etiqueta en una calificación que elimina suficientes casos (como excepciones); que lo que queda es mucho menos impresionante de lo que la declaración original podría haber llevado a asumir.
La falacia de las muestras no representativas es una falacia en la que se extrae una conclusión utilizando muestras que no son representativas o sesgadas.
La viveza engañosa es una especie de generalización apresurada que atrae a los sentidos.
El alegato estadístico especial ocurre cuando la interpretación de la estadística relevante se «masajea» al buscar formas de reclasificar o volver a cuantificar los datos de una parte de los resultados, pero no aplica el mismo escrutinio a otras categorías.
Generalización apresurada
La generalización apresurada es una falacia informal de una generalización defectuosa, que implica alcanzar una generalización inductiva basada en evidencia insuficiente, esencialmente haciendo una conclusión apresurada sin considerar todas las variables. En estadística, puede implicar basar conclusiones amplias con respecto a las estadísticas de una encuesta de un pequeño grupo de muestra que no representa suficientemente a toda una población.
Su falacia opuesta se llama inducción perezosa, que consiste en negar una conclusión razonable de un argumento inductivo (por ejemplo, «fue solo una coincidencia»).
Ejemplos
La generalización apresurada generalmente sigue el patrón:
X es cierto para A.
X es cierto para B.
Por lo tanto, X es cierto para C, D, E, etc.
Por ejemplo, si una persona viaja por una ciudad por primera vez y ve a 10 personas, todas ellas niños, pueden concluir erróneamente que no hay residentes adultos en la ciudad.
Alternativamente, una persona puede mirar una recta numérica y notar que el número 1 es un número cuadrado; 3 es un número primo, 5 es un número primo y 7 es un número primo; 9 es un número cuadrado; 11 es un número primo y 13 es un número primo. A partir de estas observaciones, la persona podría afirmar que todos los números impares son primos o cuadrados, mientras que en realidad, 15 es un ejemplo que refuta la afirmación.
Nombres alternativos
La falacia también se conoce como:
Generalización ilícita
Falacia de muestra insuficiente
Generalización desde lo particular
Saltando a una conclusión
Declaración general
Inducción apresurada
Ley de pequeños números
Muestra no representativa
Secundum quid
Cuando se hace referencia a una generalización hecha a partir de un solo ejemplo, se pueden usar los términos «falacia del hecho solitario», o «falacia de la prueba con el ejemplo».
Cuando la evidencia se excluye intencionalmente para sesgar el resultado, se dice que está involucrada la falacia de exclusión, una forma de sesgo de selección.
Referencias
El glosario definitivo de jerga matemática superior – Prueba de ejemplo». Bóveda Matemática. 2019-08-01. Consultado el 5 de diciembre de 2019.
Generalización apresurada». logicallyfallacious.com. Consultado el 5 de diciembre de 2019.
Dowden, Bradley. «Generalización apresurada». Enciclopedia de Internet de la filosofía. Consultado el 5 de diciembre de 2019.
Nordquist, Richard. «Falacias lógicas: ejemplos de generalizaciones apresuradas». PensamientoCo. Consultado el 5 de diciembre de 2019.
Dowden, Bradley. «Falacias – muestra no representativa»
Fuentes
- Fuente: mathvault.ca
- Fuente: www.logicallyfallacious.com
- Fuente: www.iep.utm.edu
- Fuente: www.thoughtco.com
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