一般化の10の例

NS 一般化 それは、普遍的な特徴が特定の観察から識別され、それらとの一般的な概念を形成する精神的なプロセスです。 これは、同様の要素の共通の特性を抽象化したものです。 したがって、それは帰納的推論と密接に関連しています。 結論 これは、以前の事例で行われた観察の一般化から到達します。 例えば： 私が見た鳥には羽があります。 したがって、すべての鳥は羽を持っています。

この概念はさまざまな分野で使用されており、特定の意味を獲得して、それらのいくつかで使用することができます。

一般化の特徴

一般化：

一般化の種類

一般化は、以前の経験の合計から作成されます。これにより、例外や特定のケースを省くことができます。 例えば： 秋は雨が多いです。

既存のすべてのケースがわかっていて、例外がなければ、分類的に一般化することができます。 これらは完全な一般化と呼ばれます。 例えば： このホスピスの住人は80歳以上です。

ただし、ほとんどの場合、すべてのデータが不明であるか、例外がある可能性があると認められているため、注意を払いながら一般的なステートメントを作成できます。 これらは不完全な一般化であり、それらの発音は次のようなニュアンスを使用します。ほとんどの場合、ほとんどの場合、一般的に、習慣的に、頻繁に、とりわけ。 これらの場合、声明で次のことが明らかにされています。 肯定それはおそらく真実ですが、100パーセント確実ではありません。 例えば： 子供たちは通常、とてもお腹がすいた学校から帰ってきます。

引数としての不完全または推定的な一般化

議論のテキスト、討論、またはアイデアの交換では、不完全な一般化がアイデアをサポートするための議論としてよく使用されます。 ただし、前述のように、不完全な一般化を行う場合は、次のようにします。

• すべての事実が知られているわけではないことは認められています。
• 例外があるかもしれないことは理解されます。

この議論の弱点は、特定の経験や事例に基づいて全体が判断または記述されることです。

そのような議論が有効であると見なされるためには、一般化が構築される既知のケースは次のとおりでなければなりません。

• 十分. 主張を正当化するために、観察の数は適度に多くなければなりません。 そうでなければ、それは偶然、偶然、孤立した出来事である可能性があります。 十分な観測数は、対象となるセットのサイズによって異なります。 一般化とその多様性、つまり、それを作る要素間の違いの量 化粧。 セットが大きいほど、含まれるバリエーションが多くなり、必要な観測値も大きくなるはずです。 実際、急いで一般化することの誤りは、不十分な特定の機能に基づいて一般化を提供することにあります。 例えば：
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  私は金持ちの女性と話をしました。 彼女はとても無駄です。 金持ちの女性にとっては普通のことです。
• 代表. データは、一般化することを目的としたセットの特性を大幅に反映している場合の代表的なものです。 たとえば、どの候補者が選挙に最適な立場にあるかを見つける場合は、誰に投票するかだけを尋ねます。 街の特定の近所の若い男性、サンプルは全体の好みを代表するものではありません 人口。 情報の分析におけるこのタイプのエラーは、 誤謬 不完全な証拠または証拠の抑制。 その中で、ステートメントをサポートするために適切なデータが取得され、それと矛盾する可能性のある他のデータは破棄または無視されます。

それでも、例外があるという理由だけで不完全な一般化を反証することは意味がありません。 ほとんどの場合がルールに準拠している限り、一般化は正しくなります。

一般化の例

1. 一般的に、口をいっぱいにして話す人は好きではありません。
2. アレルギーや呼吸器系の問題は春に頻繁に現れます。
3. ルベンは非常に時間厳守で、通常、他の人より30分早くオフィスに到着します。
4. 日没時に赤い雲があるときはほとんどの場合、翌日は空が晴れています。
5. 小麦粉を含む食品はセリアック病に有害です。
6. 冬には気温が劇的に下がる傾向があります。
7. その監督の映画はほとんどすべての人を泣かせます。
8. スイカは、実質的に誰もが好きな果物です。
9. 気温が40°を超えても暑さに苦しむ人はほとんどいません。
10. ほとんどの場合、赤ちゃんはお腹が空いたり眠いので泣きます。

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