2023年贵州省事业单位联考综应C类论证评价常见错误

2023-03-24 来源:

2023年贵州省事业单位联考综应C类论证评价常见错误

  (二)常见错误

  1.偷换概念

  偷换概念是指在论证中把不同的概念当作同一概念来使用的逻辑错误,实际上是改变了概念的修饰语、适用范围、所指对象等具体内涵。从逻辑的角度来看,一个完整的论证过程,前后所论证的观点必须保持高度一致,不能出现前后不一致的情况,在逻辑学里有一个较专业的词来形容,那就是“同一律”。也就是论证的观点,在整个论证中都必须一致,不能违反同一律,如果违反那就是犯了逻辑上的错误。偷换概念就是违反了同一律。

  2.偷换论题

  偷换论题是指在论证过程中违反同一律的要求,偏离正题而转向另一问题。从而转移人们对关键问题的注意力。偷换论题往往是故意将原来议论的论题偷偷改换为其他论题,以达到混淆视听的目的。

 

  3.过度推理

  过度推理是从事物的表面信息进行发散推理,但是依据的理由超出了所给条件的范围,更多的是运用了主观经验、背景知识或无端猜测。过度推理的特征:(1)有绝对化表述;(2)夸大了论据的作用。

  其中,绝对化表述指的是在论证的过程中,在论点部分的语句表达过于绝对,常常在论点中出现“一定、绝对、都、必然、肯定、凡是”等过于绝对化的词语,容易造成一种判断上的过于绝对化,从而引发一种判断不准确的错误。

  4.论据不相干

  论据不相干,就是论据与论点在逻辑上缺乏相互关系。其具体可以体现为:诉诸权威、诉诸无知、诉诸众人、诉诸情感等。

  (1)诉诸权威

  诉诸权威是指在论证中滥用权威者的证言作为论据,以此论证某论点。诉诸权威是一种由于论证的前提和结论没有逻辑关系而产生的推论失效的不相干的谬误。权威说的是在某个领域的某些方面成为结论性陈述或证明来源的个人或组织。当权威的主张不在其合法领域内时,该主张不具有可靠性。即便权威的主张在其合法领域内,但该主张正确与否,仍须取决于该主张是否证据充分,而不能取决于它是由该主张的所在领域的权威提出来的。

  (2)诉诸无知

  诉诸无知的谬误也叫根据不知,它以某一命题的未被证明或不能被证明为据,而断言另一命题为真或假。诉诸无知的论证谬误,其实质是推卸证明责任,其结论是缺乏论证性的。

  (3)诉诸众人

  诉诸众人也叫诉诸大众、诉诸公众、诉诸群众、以众取证、以众谬误、流行意见等,其谬误在于援引众人的意见、见解、信念或常识进行论证。当然,并非诉诸众人的论证都是谬误,只有那些被滥用的诉诸众人的论证才是谬误。

  (4)诉诸情感

  诉诸情感是一种在论证中不依靠有充分根据的论证,而仅利用激动的感情、煽动性的言词,去拉拢听众,去迎合一些人的不正当要求,以使别人支持自己的论点而出现的谬误。诉诸情感之所以是谬误,是因为它用表达性语言和其他有计划的手段以博取情感,激起兴奋、愤怒或憎恨,而不是致力于提出论证和合理论证。

  5.论据本身错误

  论据本身错误称之为虚假论据、虚假理由等,它主要是指论据违反了在论证中论据必须为真的逻辑论证前提。如果在论证中以虚假的理由为根据,就会犯虚假论据的错误。

  6.预设谬误

  “预设谬误”也叫“假设性谬误”,就是指以没有保证的假设来作为结论支持论证。在论证或推理的过程中暗中利用了某些不当的假定、预设。主要包括“预期论据”和“非黑即白”。

  (1)预期论据是指用本身的真实性尚待证明或模棱两可的命题充当论据,而起不到证明的作用。这种错误常见的形式是论证者通过遗漏一个可能假的(不可靠的)关键性的论据,通过在结论中重述这个可能假的论据,制造出一种错觉,这种错觉使得一个不充分的论据看起来好像为结论提供了充分的支持,对于确立该论证的结论来说,不需要再提供任何论据。

  常见提示词有:可能……必然……;预计……所以……。

  (2)“非黑即白”,也叫非此即彼。这种谬误就是在两个极端之间不恰当地二者择一,其所犯的论证谬误,实际上就是忽视了第三种情况的存在,机械地进行非此即彼的选择。这类论证只考虑了两个极端的情况,没有考虑可能存在的中间情况,这就像在黑与白之间本来有很多中间色,却非要人们或者选择黑或者选择白。

  论证中否定一个观点,从而就直接认可另一个完全相反的观点,就是非黑即白。其实,这两个极端的观点都可能是错误的。

  7.举证不全

  举证不全指的是论据在论证论点的过程中,论据真实且有效,但不足以完全支撑其论点时所犯的一种逻辑错误,即论点提到了论据未提及的内容,无中生有。

  8.归纳论证

  以偏概全说简单一点就是用小范围内的统计或一些偏颇的样本,来代表绝大多数的一种论证,这种论证是不具有典型代表性的,往往会引起结论的推理不严密。根据样本的情况不同,以偏概全可以分为特例概括和轻率概括

  (1)以偏概全

  以偏概全说简单一点就是用小范围内的统计或一些偏颇的样本,来代表绝大多数的一种论证,这种论证是不具有典型代表性的,往往会引起结论的推理不严密。根据样本的情况不同,以偏概全可以分为特例概括和轻率概括。

  1特例概括

  特例概括是指所举的例子无法代表总体,即由不具有代表性的例证就草率地对这个特例情形进行概括,而得出包含该个体的群体具有的普遍性的结论,这种谬误以概括所依据事例的非典型性和偶然性为主要特征。

  2轻率概括

  轻率概括是以少数的事例就轻率地归纳出普遍性的事例。这种谬误通常是由于归纳总体的样本太小,不能满足在样本容量方面的要求,而使样本缺乏代表性,不足以概括出代表总体特征的结论。

  (2)数字陷阱

  统计数字包括平均数、百分比、相对数量与绝对数量、比例和概率等各类数据。这类数据在论证评价题中往往在统计的基数、方法、途径、可信度等方面会留下小陷阱,需要引起考生的高度注意,对这些“精确”数字保持必要的怀疑。

  1平均数谬误

  平均数谬误是指误用平均数,即将平均数的性质机械地分配给总体中的个体,从而基于平均数假象而引申出一般性结论的谬误。“平均数”的三种不同含义:算术平均数、众数和中位数。算术平均数是指一组数值的总和除以这组数值的个数所得到的数。众数是指调查对象中出现次数最多的数。中位数是指将所有数据从高到低排列起来,居于数列中间位置的那个数。

  其中,算术平均数的谬误是最常见的平均数谬误,是指不恰当地使用算术平均数,以算术平均数的假象为根据,引申出一般结论的错误论证。算术平均数的特点是拉长补短,以大补小,以最终求得的结果代表对象总体的某种一般水平。算术平均数掩盖了实际上的不平均,通过算术平均数设计的数字陷阱主要是利用了算术平均数的这一特点。

  2数据相对性谬误

  数据相对性主要指的是百分比、基数与绝对量三者之间的相对关系,数据的相对性谬误就是指忽视三者之间的相对变化而导致对数据的滥用。

  a.百分比陷阱

  百分比可以使人们了解某一类对象在全体对象中所占的比例。使用百分比的优点是,可以使人们了解某一类对象在全体对象中所占的比例,统计结果简单明了,一目了然。使用百分比的缺点是,无法反映一种非常重要的信息,即得出百分比所依据的绝对数字。百分比高不意味着绝对量大,还要看基数。误用百分比是指利用百分比眩人耳目,论证中使用了确切的百分比,却疏漏了一件重要的信息——百分比所凭依的绝对数字。

  b.绝对数陷阱

  绝对数难以反映对象的相对变化,一般来讲,绝对数与相对比例相结合才能有效地说明问题,而仅仅用绝对数或相对比例往往容易误导受众。

  (3)数据误用

  数据误用是指因忽视统计数据的相关性、可比性而导致的谬误。包括数据不相关和数据不可比。

  1数据不可比

  数据不可比的谬误指的是由于忽视统计对象和样本的实质差别而将两个数据机械进行比较而导致的错误。比较要有比较的对象,也要有比较的共同基础。也就是说,要进行比较,就必须具有合理的共同参照系,没有共同的参照系,两者就无法进行比较。所谓参照系指的是用来衡量和确定双方优劣长短的标准,这样的标准必须具有客观性,否则比较的结论就不可靠。独立数据是脱离比较基础的数据,具体是没有设定供比较的对象,没有设定比较的根据或基础,这在论证中的证据效力是不能令人信服的。

  2独立数据

  独立数据是脱离比较基础的数据,单独的数据在论证中的证据效力是不能令人信服的,必须与相关的数据进行比较,才具有信服力。

  9.类比论证

  类比论证时通过两个对象在某些属性上相同或相似,推论两者在其他属性上也有相同或相似,类比论证属于或然性推理,其结论不一定为真,只有一定程度上的可靠性,大多用于推测和猜测。

  类比论证方面的错误主要指的是类比不当和类推不当。

  (1)类比不当

  类比不当也叫机械类比,是指A与B不具有或缺少可比性,却被论述者简单地放在一起加以比较。具体来说是指把所论证的事物和一个表面与其相似,本质却不同的事物进行比较论证,从而得出荒谬的结论。

  使用类比论证推理所得出的结论,其主要依靠的是两种事物或情况之间可比的或相似的存在。当论证中的类比推理不足以支持其结论时,就会出现错误。

  (2)类推不当

  除了两个物体之间的类比,还有同一个事物或不同事物在不同时间的类比,因为当时间发生了变化,事物所处的环境也可能会发生变化。即忽略了时间因素对样本属性的影响,会随着时间的推移而发生变化,使得基于这类事物所归纳出的结论变得不大可能。

  题干在论证过程中出现以现在的现象和事实推测未来情形,认为未来会以现在的速度发展下去,但是忽略了发展的不确定性和事物的绝对运动性。

  10.自相矛盾

  自相矛盾指在同一论证过程中,作者提出的论据与所提出的论点相悖的逻辑错误,包括(1)论据不是正面支持论点,而是与论点完全相反;(2)论据论点意思相反;(3)论点论据中都存在因果关系,但是二者顺序颠倒。因为语言表达的形式不同,论据论点中都出现因果关系。但因果之间的共存性也容易引起人们倒因为果或倒果为因,即论点中因果顺序和论据中顺序相反,因为因果关系成立的行为必然时前因后果,当顺序被否定,因果关系也不成立,所以也属于自相矛盾的一种特殊形式。

  11.因果论证

  事物的发生、发展都有它内在的因果关系。因果论证的错误是指在探究因果关系的过程中,由于忽视或错认了某些相关条件和相互关系而导致的谬误。其谬误表现为在不具有因果关系的两个现象之间断定了一种因果关系,具体地说,就是前提与结论的联系依靠了某些想象到的因果关系,而实际上可能不存在这些因果关系。就因果论证的错误来讲,可以分为复合原因、强加原因、因果倒置、滑坡论证等。

  (1)复合原因

  复合原因谬误也叫一果多因,是指当一个特定的结果是由多种原因引起的时候,论证者只选择其中的一个原因作为对该结果产生原因的解释。简单来说就是在论证中从本质上忽略了他因,没有考虑到其他可能存在的原因。

  (2)强加原因

  强加原因是在论证中把根本不是某些事物产生的原因当成这些事物产生的原因时,就会犯这种错误,具体是指论据与论点之间毫无因果关系,却被论证者生拉硬拽在一起,即在明显不具有因果关系的现象之间强加或嫁接因果关系。

  (3)滑坡论证

  滑坡论证是指忽视其他因素在原因长链中的影响而诉诸遥远的单一因素。滑坡论证这种错误中结论的得出依靠的是靠不住的连锁反应链,其总是从论证者接受的一个前提开始,通过一系列的步骤,形成一个论证链,逐渐地推理出不可信的结论。显然,这种论证,随着论证一步步推进,其确证性却一步步下降,最后,前提和结论的联系往往变得十分微弱,甚至毫无关系。简单点来说就是用一长串可能性非常小的论据来形成一个连锁证据链条,最终推理得出一个毫无关系的结果。

2023年贵州省事业单位联考综应C类论证评价常见错误

  (二)常见错误

  1.偷换概念

  偷换概念是指在论证中把不同的概念当作同一概念来使用的逻辑错误,实际上是改变了概念的修饰语、适用范围、所指对象等具体内涵。从逻辑的角度来看,一个完整的论证过程,前后所论证的观点必须保持高度一致,不能出现前后不一致的情况,在逻辑学里有一个较专业的词来形容,那就是“同一律”。也就是论证的观点,在整个论证中都必须一致,不能违反同一律,如果违反那就是犯了逻辑上的错误。偷换概念就是违反了同一律。

  2.偷换论题

  偷换论题是指在论证过程中违反同一律的要求,偏离正题而转向另一问题。从而转移人们对关键问题的注意力。偷换论题往往是故意将原来议论的论题偷偷改换为其他论题,以达到混淆视听的目的。

 

  3.过度推理

  过度推理是从事物的表面信息进行发散推理,但是依据的理由超出了所给条件的范围,更多的是运用了主观经验、背景知识或无端猜测。过度推理的特征:(1)有绝对化表述;(2)夸大了论据的作用。

  其中,绝对化表述指的是在论证的过程中,在论点部分的语句表达过于绝对,常常在论点中出现“一定、绝对、都、必然、肯定、凡是”等过于绝对化的词语,容易造成一种判断上的过于绝对化,从而引发一种判断不准确的错误。

  4.论据不相干

  论据不相干,就是论据与论点在逻辑上缺乏相互关系。其具体可以体现为:诉诸权威、诉诸无知、诉诸众人、诉诸情感等。

  (1)诉诸权威

  诉诸权威是指在论证中滥用权威者的证言作为论据,以此论证某论点。诉诸权威是一种由于论证的前提和结论没有逻辑关系而产生的推论失效的不相干的谬误。权威说的是在某个领域的某些方面成为结论性陈述或证明来源的个人或组织。当权威的主张不在其合法领域内时,该主张不具有可靠性。即便权威的主张在其合法领域内,但该主张正确与否,仍须取决于该主张是否证据充分,而不能取决于它是由该主张的所在领域的权威提出来的。

  (2)诉诸无知

  诉诸无知的谬误也叫根据不知,它以某一命题的未被证明或不能被证明为据,而断言另一命题为真或假。诉诸无知的论证谬误,其实质是推卸证明责任,其结论是缺乏论证性的。

  (3)诉诸众人

  诉诸众人也叫诉诸大众、诉诸公众、诉诸群众、以众取证、以众谬误、流行意见等,其谬误在于援引众人的意见、见解、信念或常识进行论证。当然,并非诉诸众人的论证都是谬误,只有那些被滥用的诉诸众人的论证才是谬误。

  (4)诉诸情感

  诉诸情感是一种在论证中不依靠有充分根据的论证,而仅利用激动的感情、煽动性的言词,去拉拢听众,去迎合一些人的不正当要求,以使别人支持自己的论点而出现的谬误。诉诸情感之所以是谬误,是因为它用表达性语言和其他有计划的手段以博取情感,激起兴奋、愤怒或憎恨,而不是致力于提出论证和合理论证。

  5.论据本身错误

  论据本身错误称之为虚假论据、虚假理由等,它主要是指论据违反了在论证中论据必须为真的逻辑论证前提。如果在论证中以虚假的理由为根据,就会犯虚假论据的错误。

  6.预设谬误

  “预设谬误”也叫“假设性谬误”,就是指以没有保证的假设来作为结论支持论证。在论证或推理的过程中暗中利用了某些不当的假定、预设。主要包括“预期论据”和“非黑即白”。

  (1)预期论据是指用本身的真实性尚待证明或模棱两可的命题充当论据,而起不到证明的作用。这种错误常见的形式是论证者通过遗漏一个可能假的(不可靠的)关键性的论据,通过在结论中重述这个可能假的论据,制造出一种错觉,这种错觉使得一个不充分的论据看起来好像为结论提供了充分的支持,对于确立该论证的结论来说,不需要再提供任何论据。

  常见提示词有:可能……必然……;预计……所以……。

  (2)“非黑即白”,也叫非此即彼。这种谬误就是在两个极端之间不恰当地二者择一,其所犯的论证谬误,实际上就是忽视了第三种情况的存在,机械地进行非此即彼的选择。这类论证只考虑了两个极端的情况,没有考虑可能存在的中间情况,这就像在黑与白之间本来有很多中间色,却非要人们或者选择黑或者选择白。

  论证中否定一个观点,从而就直接认可另一个完全相反的观点,就是非黑即白。其实,这两个极端的观点都可能是错误的。

  7.举证不全

  举证不全指的是论据在论证论点的过程中,论据真实且有效,但不足以完全支撑其论点时所犯的一种逻辑错误,即论点提到了论据未提及的内容,无中生有。

  8.归纳论证

  以偏概全说简单一点就是用小范围内的统计或一些偏颇的样本,来代表绝大多数的一种论证,这种论证是不具有典型代表性的,往往会引起结论的推理不严密。根据样本的情况不同,以偏概全可以分为特例概括和轻率概括

  (1)以偏概全

  以偏概全说简单一点就是用小范围内的统计或一些偏颇的样本,来代表绝大多数的一种论证,这种论证是不具有典型代表性的,往往会引起结论的推理不严密。根据样本的情况不同,以偏概全可以分为特例概括和轻率概括。

  1特例概括

  特例概括是指所举的例子无法代表总体,即由不具有代表性的例证就草率地对这个特例情形进行概括,而得出包含该个体的群体具有的普遍性的结论,这种谬误以概括所依据事例的非典型性和偶然性为主要特征。

  2轻率概括

  轻率概括是以少数的事例就轻率地归纳出普遍性的事例。这种谬误通常是由于归纳总体的样本太小,不能满足在样本容量方面的要求,而使样本缺乏代表性,不足以概括出代表总体特征的结论。

  (2)数字陷阱

  统计数字包括平均数、百分比、相对数量与绝对数量、比例和概率等各类数据。这类数据在论证评价题中往往在统计的基数、方法、途径、可信度等方面会留下小陷阱,需要引起考生的高度注意,对这些“精确”数字保持必要的怀疑。

  1平均数谬误

  平均数谬误是指误用平均数,即将平均数的性质机械地分配给总体中的个体,从而基于平均数假象而引申出一般性结论的谬误。“平均数”的三种不同含义:算术平均数、众数和中位数。算术平均数是指一组数值的总和除以这组数值的个数所得到的数。众数是指调查对象中出现次数最多的数。中位数是指将所有数据从高到低排列起来,居于数列中间位置的那个数。

  其中,算术平均数的谬误是最常见的平均数谬误,是指不恰当地使用算术平均数,以算术平均数的假象为根据,引申出一般结论的错误论证。算术平均数的特点是拉长补短,以大补小,以最终求得的结果代表对象总体的某种一般水平。算术平均数掩盖了实际上的不平均,通过算术平均数设计的数字陷阱主要是利用了算术平均数的这一特点。

  2数据相对性谬误

  数据相对性主要指的是百分比、基数与绝对量三者之间的相对关系,数据的相对性谬误就是指忽视三者之间的相对变化而导致对数据的滥用。

  a.百分比陷阱

  百分比可以使人们了解某一类对象在全体对象中所占的比例。使用百分比的优点是,可以使人们了解某一类对象在全体对象中所占的比例,统计结果简单明了,一目了然。使用百分比的缺点是,无法反映一种非常重要的信息,即得出百分比所依据的绝对数字。百分比高不意味着绝对量大,还要看基数。误用百分比是指利用百分比眩人耳目,论证中使用了确切的百分比,却疏漏了一件重要的信息——百分比所凭依的绝对数字。

  b.绝对数陷阱

  绝对数难以反映对象的相对变化,一般来讲,绝对数与相对比例相结合才能有效地说明问题,而仅仅用绝对数或相对比例往往容易误导受众。

  (3)数据误用

  数据误用是指因忽视统计数据的相关性、可比性而导致的谬误。包括数据不相关和数据不可比。

  1数据不可比

  数据不可比的谬误指的是由于忽视统计对象和样本的实质差别而将两个数据机械进行比较而导致的错误。比较要有比较的对象,也要有比较的共同基础。也就是说,要进行比较,就必须具有合理的共同参照系,没有共同的参照系,两者就无法进行比较。所谓参照系指的是用来衡量和确定双方优劣长短的标准,这样的标准必须具有客观性,否则比较的结论就不可靠。独立数据是脱离比较基础的数据,具体是没有设定供比较的对象,没有设定比较的根据或基础,这在论证中的证据效力是不能令人信服的。

  2独立数据

  独立数据是脱离比较基础的数据,单独的数据在论证中的证据效力是不能令人信服的,必须与相关的数据进行比较,才具有信服力。

  9.类比论证

  类比论证时通过两个对象在某些属性上相同或相似,推论两者在其他属性上也有相同或相似,类比论证属于或然性推理,其结论不一定为真,只有一定程度上的可靠性,大多用于推测和猜测。

  类比论证方面的错误主要指的是类比不当和类推不当。

  (1)类比不当

  类比不当也叫机械类比,是指A与B不具有或缺少可比性,却被论述者简单地放在一起加以比较。具体来说是指把所论证的事物和一个表面与其相似,本质却不同的事物进行比较论证,从而得出荒谬的结论。

  使用类比论证推理所得出的结论,其主要依靠的是两种事物或情况之间可比的或相似的存在。当论证中的类比推理不足以支持其结论时,就会出现错误。

  (2)类推不当

  除了两个物体之间的类比,还有同一个事物或不同事物在不同时间的类比,因为当时间发生了变化,事物所处的环境也可能会发生变化。即忽略了时间因素对样本属性的影响,会随着时间的推移而发生变化,使得基于这类事物所归纳出的结论变得不大可能。

  题干在论证过程中出现以现在的现象和事实推测未来情形,认为未来会以现在的速度发展下去,但是忽略了发展的不确定性和事物的绝对运动性。

  10.自相矛盾

  自相矛盾指在同一论证过程中,作者提出的论据与所提出的论点相悖的逻辑错误,包括(1)论据不是正面支持论点,而是与论点完全相反;(2)论据论点意思相反;(3)论点论据中都存在因果关系,但是二者顺序颠倒。因为语言表达的形式不同,论据论点中都出现因果关系。但因果之间的共存性也容易引起人们倒因为果或倒果为因,即论点中因果顺序和论据中顺序相反,因为因果关系成立的行为必然时前因后果,当顺序被否定,因果关系也不成立,所以也属于自相矛盾的一种特殊形式。

  11.因果论证

  事物的发生、发展都有它内在的因果关系。因果论证的错误是指在探究因果关系的过程中,由于忽视或错认了某些相关条件和相互关系而导致的谬误。其谬误表现为在不具有因果关系的两个现象之间断定了一种因果关系,具体地说,就是前提与结论的联系依靠了某些想象到的因果关系,而实际上可能不存在这些因果关系。就因果论证的错误来讲,可以分为复合原因、强加原因、因果倒置、滑坡论证等。

  (1)复合原因

  复合原因谬误也叫一果多因,是指当一个特定的结果是由多种原因引起的时候,论证者只选择其中的一个原因作为对该结果产生原因的解释。简单来说就是在论证中从本质上忽略了他因,没有考虑到其他可能存在的原因。

  (2)强加原因

  强加原因是在论证中把根本不是某些事物产生的原因当成这些事物产生的原因时,就会犯这种错误,具体是指论据与论点之间毫无因果关系,却被论证者生拉硬拽在一起,即在明显不具有因果关系的现象之间强加或嫁接因果关系。

  (3)滑坡论证

  滑坡论证是指忽视其他因素在原因长链中的影响而诉诸遥远的单一因素。滑坡论证这种错误中结论的得出依靠的是靠不住的连锁反应链,其总是从论证者接受的一个前提开始,通过一系列的步骤,形成一个论证链,逐渐地推理出不可信的结论。显然,这种论证,随着论证一步步推进,其确证性却一步步下降,最后,前提和结论的联系往往变得十分微弱,甚至毫无关系。简单点来说就是用一长串可能性非常小的论据来形成一个连锁证据链条,最终推理得出一个毫无关系的结果。

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