普通人必知的4种非演绎推理批判思维技巧
相信大家在学校的时候都做过证明题，不管你喜不喜欢，擅不擅长，乐不乐意，工作生活中我们同样无法逃避证明：你不仅要向孩子证明好好学习很重要，你还要向领导证明你工作能力强，应该多加薪，你甚至要向另一半证明你还爱着他（她）......
既然无法逃避，不如坦然接受，认真面对也许来的更实在些。今天我们就讨论一下批判思维里的证明题。
众所周知，逻辑推理分为两大类：演绎推理和非演绎推理。
所谓演绎推理，就是从一般性的前提出发，通过推导即“演绎”，得出具体陈述或个别结论的过程。比如：证明两点之间线段最短或者证明三角形内角和为180度等。
非演绎推理是指结构化表示下的继承性推理，也是一种基本推理。比如：我家的雪纳瑞不咬人，所以雪纳瑞不咬人。
演绎推理的结果可以用真假或对错来判断，推理过程可以用有效或无效来评价，非演绎推理结果可以用是否可靠来判断，推理过程可以用强弱来评价。
今天我们主要讨论非演绎推理。
非演绎推理主要涉及的推理过程有四种：
1 从一般到特殊
2 从特殊到一般
3 从一般到一般
4 从特殊到特殊
所用到的基础知识是数学里的统计学，主要涉及到的概念有样本，总体，可信度，置信区间等，如果这些概念不清楚不要怕，请出门左转，找一本数学统计补习一下就好，其实很简单，没有想象的难。在学习这件事上，千万不要自己把自己否定了，已经有那么多人不相信你，总不能自己都不相信自己。
1 从一般到特殊
又称统计三段论，一般公式为：
某比例的X是Y，这是X，所以这是Y .
这个论证的强度取决于Y在X中所占的比例，比例越高论证强度越大。批判性思维书中给出了一个例子
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2 从特殊到一般
这是基于样本的归纳概括总结。
首先要搞清楚我们想要研究的目标总体是谁，目标总体确定之后才能比较清晰的确定样本，因为统计学中要求理想的样本应该能够准确地代表总体。翻译一下就是对于我们关心的与属性相关的变量而言，样本和总体的情况相同。
样本的数量越大，越具有代表性，结果越能表现最真实的情况。但是当样本数量达到一定数量之后，再增加样本对准确性的提高已经不明显。
总之，如果样本与总体之间的差异导致样本在代表总体方面出现偏差，就削弱了论证，在代表总体方面，样本太小或过于片面，也会削弱论证。
3 从特殊到特殊
这是基于类比的一种推理，基本公式表达为：
X和Y都有属性a,b,c等，X具有特征I，所以，Y也有特征I
这里我们只需要关注类比项的相似性和不同点。如果X和Y的与I特征相关的属性越多，那么论证的强度就越大。
总之，1.类比项之间的相似性越多、越广泛，论证越强；类比项之间的差异性越多、越广泛，论证越弱。2.相对于我们关心的属性而言，各相似性或差异性之间，存在着联系程度的不同”
4 从一般到一般
人们可以基于不同总体之间的属性的相似性，在新的属性方面做由此及彼的推理。这样的推理过程中，把两个总体作为类比项，推理也是通过类比而进行的。
但是这里大家经常会犯一个错误：因为有特定比例的X是Y，所以也有特定比例的Y是X.
比如：“大多数肺癌患者都吸烟，所以，大多数吸烟者都患有肺癌”
我是总结
今天主要介绍了4种非演绎推理的批判思维技巧
1 从一般到特殊
2 从特殊到一般
3 从一般到一般
4 从特殊到特殊
如何使用呢？举个例子：
假设你现在要买汽车，你是愿意接受身边几个朋友的建议还是基于大样本的调查结果？相信你已经有了自己的答案。
最后把村上春树的一句话送给大家：
你要用逻辑之线把那指的活下去的价值巧妙的缝到自己身上。
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