それが意味すること：
十分な証拠に基づく * 有効な一般化は、十分に大きくて代表的なデータのサンプルによってサポートされています。限られた情報または偏った情報から結論を描くことを避けます。
* 過剰な一般化の回避： 証拠が許すよりも、より広いグループに結論を適用しません。 たとえば、「すべての犬は友好的です」と言うことは、一部の犬が攻撃的である可能性があるため、過剰な一般化です。
* 例外を考慮する： 有効な一般化は、規則に例外がある可能性があることを認めています。それは絶対的な真実を主張していません。
* 論理接続： 証拠と一般化の間には明確な論理的リンクがあります。結論は、観察されたデータから自然に続きます。
例：
* 無効な一般化： 「黒い猫が通りを渡っているのを見たので、すべての黒い猫は不運です。」これは、単一のインスタンスに基づいて結論を出し、他の可能性を無視するため、これは無効です。
* 有効な一般化： 「100人の学生を調査した後、75％が小説を読むことを楽しんでいることがわかりました。したがって、この学校の生徒の大多数が小説を読むことを楽しんでいると結論付けることができます。」これは、十分な大きさのサンプルに基づいており、データを使用して合理的な結論を引き出すため、有効です。
なぜそれが重要なのか：
* 正確な理解： 有効な一般化は、証拠から合理的な結論を引き出すことにより、私たちの周りの世界をより正確に理解するのに役立ちます。
* バイアスの回避： 彼らは、ステレオタイプや限られた経験に基づいて判断を下すことを妨げます。
* 情報に基づいた決定を下す： 有効な一般化は、個人的な選択から政策決定まで、人生のさまざまな側面で健全な決定を下すための基礎を提供します。
覚えておくべきキーポイント：
*一般化は、特定の例に基づいて、より大きなグループに適用される声明です。
*有効な一般化は、十分な、代表的な証拠によってサポートされており、例外を一般化または無視していません。
*あなたの理解と意思決定が健全な推論に基づいていることを保証するために、有効な一般化を目指します。