これが一般化を行うものの内訳です：
* 特定から一般へ： 特定のインスタンスから、カテゴリまたはグループに関するより広範な声明に移行します。
* 帰納的推論： 一般化は、しばしば誘導性推論を使用します。ここでは、観察がより大きなパターンについての結論につながります。
* 常に正確ではありません： 一般化は役立つ場合がありますが、必ずしも正確ではありません。慎重に考慮されないと、ステレオタイプやバイアスにつながることがあります。
* 例：
*「すべての猫は毛皮で覆われています。」 （この一般化は、多くの猫が毛皮であることの観察に基づいています）
*「眼鏡をかける人は賢いです。」 （この一般化はおそらく正確ではなく、有害である可能性があります）
一般化について覚えておくべき重要なポイントがいくつかあります：
* 彼らは事実ではありません： 一般化は限られた情報に基づいており、間違っていることが証明される可能性があります。
* 彼らは役立つ可能性があります： 一般化を使用して、世界を理解し、予測することができます。
* それらは有害である可能性があります： 一般化は、慎重に考慮されなければ、ステレオタイプと差別につながる可能性があります。
本質的に、一般化は世界を理解するためのツールですが、賢明に、その制限を認識して使用することが重要です。