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一、快速區分“以偏概全”和“過度推斷”。

以偏概全指的是以偏概全包括舉例不當和輕率概括。舉例不當是指所舉的例子具有非典型性和偶然性，無法代表總體。輕率概括是指樣本太小，以少數的事例就輕率地歸納出普遍性的事例。過度推斷指的是過度推斷是指在論證時，脫離了條件所給的內容，得出了比條件所給內容更深層次的結論，屬于命題人主觀上做的推斷。兩者雖然都指的論證前后不一致，但是結合例子來看不難看出還是有所區別。

例如：從“從尼克松訪華引發美國人開始關注中醫針灸，到中醫針灸被列為聯合國教科文組織“非物質文化遺產”，這些都說明，外國人已經普遍接受并歡迎中醫針灸。”例子中，很多同學會認為該題是過度推斷，實質上分析整個論題的要素不難看出，論題中討論的是“，美國人”，而論點得出的是“外國人”，符合以偏概全的概念。如果該題出題中論點加上“美國人認為中醫能夠治愈多項疾病”，顯然無法得到，屬于過度地去推斷中醫的療效。以偏概全論題前后討論的對象一致，范圍有不同，而過度推斷前后討論的對象已經不再一致，這是最明顯的區別。

二、快速區分“平均數謬誤”和“類比謬誤”。

平均數謬誤是指誤用平均數，即將平均數的性質機械地分配給總體中的個體，從而基于平均數假象而引申出一般性結論的謬誤。類比謬誤是指把所論證的事物和一個表面與其相似、本質卻不同的事物進行比較論證，從而得出荒謬的結論。 除了兩個物體之間的類比，還有同一個物體或不同物體在不同時間的類比，是指由于忽視時間因素對樣本屬性的影響，機械地以樣本屬性為根據，對一類事物的現在或未來做出的概括或類推。兩個都可以指代不能用某一特例來代替結論，但是細微之處還是有所差別。

例如：在“2017 年，D 國全年谷物產量 56517 萬噸，占到全國糧食總產量的 89%，而 2016 年同期這個比例是 91%，可以推測，到 2022 年，D 過全年谷物產量占糧食總產量的 比例將不足 80%。”該題目中，很多人看到數據會直接聯想平均數謬誤，但是往往會出現錯誤，回歸概念的本身不難看出，該題論述的過程中忽視了隨著時間變化，其他各項因素的變化，所以無法用過去的數據和現在進行類比，進而出現論述錯誤。

三、快速區分“選擇性論證”和“單因謬誤”。

選擇性論證指的是展示論據時只展示對主張有利的論據，而忽視了一些不利的重要論據。單因謬誤指的是論證過程中只認定某個結果是由某一個單一原因引起的，即將結果產生的多種因素簡單地歸結為其中的某一個因素。兩者都是由于忽視了論據所導致的錯誤，在得出觀點時沒有考慮所有的論據因素，但是細品會發現依舊還是有細微的差別所在。

例如：“我在學校都很受人歡迎，因為我每天穿的都很漂亮。”該題中表達的是我將我受歡迎的原因全部歸因于我長得漂亮，只認定我受歡迎是由于單一原因所致，卻忽視了其他的原因，往往存在結果導向。而另一個例子“A 和 B 各有優劣，A 長得帥，B 家里窮，所以建議你選 A。”中，得出結論的過程中往往會伴隨不公平的情況出現，忽視部分個體的優點，那B的缺點和A的優點來進行論述，顯然是有選擇性和傾向性。兩種錯誤類型看似相似，實際上感情色彩上有所區別。

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