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【2020MBA邏輯推理基礎知識點:統計謬誤】

【摘要】新的學期已開始,2020考研的考試時間離每位考生越來越近了,長期的復習很多考生有了疲憊感,但是也希望大家不要松懈,耐力也是考研的一部分。以下是小編為大家整理了“2020MBA邏輯推理基礎知識點:統計謬誤”的相關信息,希望能夠幫助到大家。

首先我們來明確一下,什么叫做統計謬誤。如果是在論證過程中,使用統計數據為論據進行推論而產生的錯誤,那么我們稱之為統計謬誤。常見的統計謬誤有三類:獨立數據、平均數謬誤、數據不可比謬誤。我們逐一來進行分析。

一、獨立數據

獨立數據是脫離比較基礎的數據,這樣的數據因為沒有設定比較的對象,論證的效果無法進行保證,所以用獨立數據作為論據去佐證論點,無法令人信服,我們稱之為獨立數據的謬誤。

例如:小紅在管理類聯考的考試中取得了230分的成績,因此,小紅的分數非常高。

在這個例子中,230分是一個獨立數據,并沒有給出一個具體的分數線進行比較。所以無法得出小紅的分數高這個論點。

二、平均數謬誤

平均數謬誤是指以平均數的假象為依據引申出一般結論的錯誤論證。平均數代表的是“平均水平”,并不意味著“大多數”的是這樣。

例如:全市的平均工資水平是5000元,小紅的工資不到5000元,因此,小紅拖大多數人的后腿了。

在這個例子中,平均工資水平是5000元,代表的是整體情況,可能大多數人的工資都在3000元左右,個別人的工資特別高,平均下來是5000元,因此,并不意味著大多數人的工資是5000元。

三、數據不可比謬誤

數據不可比謬誤是指由于忽視統計對象及其樣本在實質上的差異,而將兩個數據機械地進行比較而導致的錯誤。包括兩種數據的不可比,一種是絕對量不可比,一種是百分比不可比。

例如:在全國范圍內,在患抑郁癥的人中,自殺的人數為1000人。在沒有患抑郁癥的人中,自殺的人數為10000人。可見,患抑郁癥并不會讓人更容易自殺。

在這個例子中,單看數字,可以發現數據1000小于10000,表面上看似可以得出這個結果。實際上,需要考慮到的是患抑郁癥自殺的人在患抑郁癥人中的比例,沒有患抑郁癥自殺的人在沒有患抑郁癥人中的比例。通過占比的比較才可以得出誰更容易自殺的結論。

例如:剛轉正的底層職員小紅說我的工資漲了100%,而我們公司的董事長才漲了10%,所以,還是我的工資漲的多。

在這個例子中,單看數字,可以發現數據100%大于10%,表面上看似可以得出這個結果。實際上,需要考慮到的是小紅的工資基數為多少,董事長的工資基數為多少。通過計算出的數額才可以得出誰的工資漲的更多的結論。

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