Generalización errónea

Conclusión hecha sobre la base de uno o unos pocos casos de un fenómeno.

Una generalización errónea es una falacia informal en la que se llega a una conclusión sobre todos o muchos casos de un fenómeno basándose en uno o unos pocos casos de ese fenómeno. Es similar a una demostración por ejemplo en matemáticas . ^[1] Es un ejemplo de sacar conclusiones precipitadas . ^[2] Por ejemplo, uno puede generalizar sobre todas las personas o todos los miembros de un grupo a partir de lo que sabe sobre solo una o unas pocas personas:

• Si uno conoce a una persona grosera de un determinado país X, puede sospechar que la mayoría de la gente en ese país es grosera.
• Si uno ve sólo cisnes blancos, puede sospechar que todos los cisnes son blancos.

Expresado en un lenguaje filosófico más preciso, una falacia de inducción defectuosa es una conclusión que se ha hecho sobre la base de premisas débiles, o que no está justificada por evidencia suficiente o imparcial. ^[3] A diferencia de las falacias de relevancia , en las falacias de inducción defectuosa, las premisas están relacionadas con las conclusiones, pero solo refuerzan débilmente las conclusiones, por lo que se produce una generalización defectuosa. La esencia de esta falacia inductiva radica en la sobreestimación de un argumento basado en muestras insuficientemente grandes bajo un margen de error implícito. ^[2]

Lógica

Una generalización errónea suele seguir el siguiente formato:

La proporción Q de la muestra tiene el atributo A.

Por lo tanto, la proporción Q de la población tiene el atributo A.

Esta generalización parte de una premisa sobre una muestra (a menudo no representativa o sesgada) y llega a una conclusión sobre la población misma. ^[3]

La generalización errónea es también un modo de pensar que toma las experiencias de una persona o de un grupo y las extiende incorrectamente a otro.

Falacias inductivas

• La generalización apresurada es la falacia de examinar sólo uno o muy pocos ejemplos o estudiar un solo caso y generalizarlo para que sea representativo de toda la clase de objetos o fenómenos.
• La inducción opuesta, la inducción perezosa , es la falacia de negar la conclusión lógica de un argumento inductivo, descartando un efecto como "sólo una coincidencia" cuando es muy probable que no lo sea.
• La excepción abrumadora está relacionada con la generalización apresurada, pero funciona desde el otro extremo. Es una generalización que es precisa, pero que añade una salvedad que elimina suficientes casos (como excepciones); lo que queda es mucho menos impresionante de lo que la afirmación original podría haber llevado a suponer.
• La falacia de muestras no representativas es una falacia en la que se llega a una conclusión utilizando muestras que no son representativas o que están sesgadas. ^[4]
• La viveza engañosa es una especie de generalización apresurada que apela a los sentidos.
• La alegación estadística especial ocurre cuando se “manipula” la interpretación de la estadística relevante buscando maneras de reclasificar o recuantificar los datos de una parte de los resultados, pero sin aplicar el mismo escrutinio a otras categorías. ^[5]
• Este puede considerarse un caso especial de falacia de composición , donde el elemento en discusión es un grupo y la falacia es lo que puede derivarse del conocimiento de parte del elemento.

Generalización apresurada

La generalización apresurada es una falacia informal de generalización defectuosa, que implica llegar a una generalización inductiva basada en evidencia insuficiente ^[3] —esencialmente, sacar una conclusión apresurada sin considerar todas las variables o evidencia suficiente. En estadística, puede implicar basar conclusiones amplias con respecto a una encuesta estadística en un grupo de muestra pequeño que no representa suficientemente a una población entera. ^{[1] [6] [7]} Su falacia opuesta se llama inducción perezosa , que consiste en negar una conclusión razonable de un argumento inductivo (por ejemplo, "fue solo una coincidencia").

Ejemplos

La generalización apresurada generalmente sigue el patrón:

1. X es verdadero para A.
2. X es verdadero para B.
3. Por lo tanto, X es verdadero para C, D, E, etc.

Por ejemplo, si una persona viaja por primera vez a una ciudad y ve a 10 personas, todos ellos niños, puede concluir erróneamente que no hay residentes adultos en la ciudad.

Alternativamente, una persona podría observar una línea numérica y notar que el número 1 es un número cuadrado ; 3 es un número primo ; 5 es un número primo y 7 es un número primo; 9 es un número cuadrado; 11 es un número primo y 13 es un número primo. A partir de estas observaciones, la persona podría afirmar que todos los números impares son primos o cuadrados, mientras que, en realidad, 15 es un ejemplo que refuta la afirmación.

Nombres alternativos

La falacia también se conoce como:

• Falacia del cisne negro
• Generalización ilícita
• Falacia de muestra insuficiente
• Generalización a partir de lo particular
• Saltar a una conclusión
• Declaración general
• Inducción apresurada
• Ley de los números pequeños
• Muestra no representativa
• Segunda libra

Cuando se hace referencia a una generalización hecha a partir de un único ejemplo, se podrían utilizar los términos falacia del hecho solitario ^[8] o falacia de la prueba por ejemplo ^{[9] .}

Cuando se excluye intencionalmente evidencia para sesgar el resultado, se dice que existe una falacia de exclusión, una forma de sesgo de selección . ^[10]

Véase también

• Accidente (falacia)  – Falacia informal
• Falacia de asociación  – Falacia inductiva informal
• Sesgo de disponibilidad  : sesgo hacia la información recientemente adquiridaPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
• Ciegos y elefante  : parábola que ilustra el razonamiento ontológico
• Selección de datos (falacia)  – Falacia de evidencia incompletaPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
• Distorsión cognitiva  : patrón de pensamiento exagerado o irracional
• Sesgo de confirmación  : sesgo que confirma actitudes existentes
• Accidente inverso  – Falacia informal
• Falacia de composición  – Falacia de inferir el todo a partir de una parte
• Falacia de la causa única  : Suposición de una causa única cuando pueden ser necesarios múltiples factores
• Generalización (lógica)  : regla en lógica de predicadosPáginas que muestran descripciones de wikidata como alternativa
• Error de generalización  : medida de la precisión del algoritmo
• Hipercorrección  : uso no estándar del lenguaje debido a la aplicación excesiva de una regla prescriptiva percibida
• Falacia del paquete completo  – Falacia lógica
• Pooh-pooh  – Falacia en la lógica informal
• Problema de inducción  – Cuestión de si el razonamiento inductivo conduce al conocimiento definitivo
• Significación estadística  – Concepto en estadística inferencial
• Estereotipo  : Imagen o idea generalizada pero fija y simplificada de un tipo particular de persona o cosa.
• Hombre de paja  – Forma de argumento incorrecto y falacia informal
• Silogismo  – Tipo de argumento lógico que aplica el razonamiento deductivo.

Referencias

1. Bennett, Bo. "Generalización apresurada". logicallyfallacious.com . Consultado el 5 de diciembre de 2019 .
2. Dowden, Bradley. "Generalización apresurada". Internet Encyclopedia of Philosophy . Consultado el 5 de diciembre de 2019 .
3. Nordquist, Richard. "Falacias lógicas: ejemplos de generalizaciones apresuradas". ThoughtCo . Consultado el 5 de diciembre de 2019 .
4. Dowden, Bradley. «Falacias: muestra no representativa». Internet Encyclopedia of Philosophy . Consultado el 5 de diciembre de 2019 .
5. Fischer, DH (1970), Historians' Fallacies: Toward A Logic of Historical Thought, Harper Torchbooks (primera edición), Nueva York: HarperCollins, págs. 110-113, ISBN 978-0-06-131545-9, OCLC  185446787
6. "Falacia: generalización apresurada (Proyecto Nizkor)". Archivado desde el original el 17 de diciembre de 2008. Consultado el 1 de octubre de 2008 .
7. "Falacia". www.ditext.com . Consultado el 5 de diciembre de 2019 .
8. Fischer, David Hackett (1970). Falacias de los historiadores: hacia una lógica del pensamiento histórico . HarperCollins. pp. 109-110. ISBN. 978-0-06-131545-9.
9. Marchant, Jamie. "Falacias lógicas". Archivado desde el original el 30 de junio de 2012. Consultado el 26 de abril de 2011 .
10. "Muestra no representativa". Archivado desde el original el 15 de abril de 2008. Consultado el 1 de septiembre de 2008 .