非演绎论证:
从特殊到一般:基于样本的归纳概括:
设计抽象框:精确定义总体属性,主要用来识别任一个体是否属于总体,以及某个体是否具有我们惯性的属性。
随机抽样并校验样本:从抽象框中选取并检验样本,对于我们关心的属性相关的变量而言,样本与总体的情况相同。如样本的比例与总体的比例不同,那么相对于这个变量而言,样本对于总体存在偏差。
随机抽样的要素:选取样本的程序使得总体中的每个成员都有相同的机会进入样本。
随机变异:不能完全杜绝让选取的样本免于偏差。
误差幅度:样本间随机变异的范围。
置信水平:特定的样本中随机变异落在给定误差幅度内的概率大小。
基于样本的归纳概括进行批判性思维,我们提炼出如下两条原则:
1、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;
2、在代表总体方面,样本过小或过于片面,也会削弱论证。
从特殊到特殊:基于类比的非演绎论证
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