हाईस्टिएशन की परिभाषा और उदाहरण

जल्दबाजी सामान्यीकरण एक है हेत्वाभास जिसमें ए निष्कर्ष जो पहुंचा है वह नहीं है तर्क में पर्याप्त या निष्पक्ष द्वारा उचित सबूत. इसे एक अपर्याप्त नमूना, एक दुर्घटना दुर्घटना, एक दोषपूर्ण सामान्यीकरण, एक पक्षपाती सामान्यीकरण, एक निष्कर्ष पर कूदना कहा जाता है, सेकेंडम क्विड, और योग्यता की उपेक्षा।

लेखक रॉबर्ट बी। पार्कर ने अपने उपन्यास "सिक्सकिल" के एक अंश के माध्यम से अवधारणा को दर्शाया है:

"यह हार्वर्ड स्क्वायर में एक बारिश का दिन था, इसलिए मास एवेन्यू से माउंट ऑबर्न स्ट्रीट तक एट्रिअम के माध्यम से पैर का ट्रैफ़िक सूरज के बाहर होने की तुलना में भारी था। बहुत सारे लोग छाते ले जा रहे थे, जिनमें से ज्यादातर अंदर घुसे थे। मैंने हमेशा सोचा था कि कैम्ब्रिज, हार्वर्ड के आसपास के क्षेत्र में, शायद दुनिया में किसी भी जगह की प्रति व्यक्ति सबसे अधिक छतरियां थीं। बर्फबारी होने पर लोगों ने उनका इस्तेमाल किया। अपने बचपन में, लारमी, व्योमिंग में, हम लोग सोचते थे कि जो लोग छाता लेते हैं, वे बहिन थे। यह लगभग निश्चित रूप से जल्दबाजी का सामान्यीकरण था, लेकिन मैंने कभी मुश्किल का सामना नहीं किया बहस इसके खिलाफ।"

परिभाषा के अनुसार, जल्दबाजी के सामान्यीकरण पर आधारित एक तर्क हमेशा विशेष से सामान्य तक बढ़ता है। यह एक छोटा सा नमूना लेता है और करने की कोशिश करता है एक्सट्रपलेशन उस नमूने के बारे में एक विचार और एक बड़ी आबादी पर लागू होता है, और यह काम नहीं करता है। टी एडवर्ड डमर बताते हैं:

"किसी तर्ककार के लिए किसी घटना के केवल कुछ उदाहरणों के आधार पर निष्कर्ष निकालना या सामान्यीकरण करना असामान्य नहीं है। वास्तव में, एक सामान्यीकरण अक्सर समर्थन डेटा के एक टुकड़े से खींचा जाता है, एक ऐसा कार्य जिसे कमिटिंग के रूप में वर्णित किया जा सकता है एकाकी तथ्य की गिरावट... जांच के कुछ क्षेत्रों में नमूने की पर्याप्तता निर्धारित करने के लिए काफी परिष्कृत दिशानिर्देश हैं, जैसे मतदाता वरीयता नमूने या टेलीविजन देखने के नमूने। कई क्षेत्रों में, हालांकि, यह निर्धारित करने में हमारी सहायता करने के लिए कोई दिशानिर्देश नहीं हैं कि किसी विशेष निष्कर्ष की सच्चाई के लिए पर्याप्त आधार क्या होगा। ”
- से "आक्रमण दोषपूर्ण तर्क," 4 वां संस्करण। वड्सवर्थ, 2001

एक पूरे के रूप में सामान्यीकरण, जल्दबाजी या नहीं, सबसे अच्छे रूप में समस्याग्रस्त हैं। फिर भी, एक बड़ा नमूना आकार आपको हुक से हमेशा नहीं मिलेगा। जिस नमूने को आप सामान्यीकृत करना चाहते हैं, वह समग्र रूप से जनसंख्या का प्रतिनिधि होना चाहिए, और यह यादृच्छिक होना चाहिए। उदाहरण के लिए, 2016 के राष्ट्रपति चुनाव के लिए हुए सर्वेक्षणों में आबादी के उन क्षेत्रों को याद किया गया जो अंततः डोनाल्ड ट्रम्प को वोट देने के लिए बाहर आए और इस तरह अपने समर्थकों और उनके संभावित प्रभाव को कम करके आंका चुनाव। पोलस्टर्स को पता था कि दौड़ करीब होगी, हालांकि, परिणाम को सामान्य बनाने के लिए प्रतिनिधि नमूना नहीं होने से, वे गलत हो गए।

स्टीरियोटाइप्स लोगों या उनके समूहों के बारे में सामान्यीकरण करने की कोशिश करने के बारे में आते हैं। यह करना सबसे अच्छा मेरा क्षेत्र है और सबसे खराब, नैतिक विचार है। जूलिया टी। लकड़ी बताते हैं:

“जल्दबाजी सामान्यीकरण एक व्यापक है दावा बहुत सीमित साक्ष्यों के आधार पर। जब आपके पास केवल एक व्यापक दावे का दावा करना अनैतिक है वास्तविक या अलग-थलग साक्ष्य या उदाहरण। अपर्याप्त डेटा के आधार पर जल्दबाजी के सामान्यीकरण के दो उदाहरणों पर विचार करें:

"तीन कांग्रेस के प्रतिनिधियों के मामले थे। इसलिए, कांग्रेस के सदस्य मिलावटखोर हैं।

"एक पर्यावरण समूह ने एक परमाणु संयंत्र में लकड़हारा और श्रमिकों को अवैध रूप से अवरुद्ध कर दिया। इसलिए, पर्यावरणविद् कट्टरपंथी हैं जो कानून को अपने हाथों में लेते हैं।

"प्रत्येक मामले में, निष्कर्ष सीमित साक्ष्य पर आधारित है। प्रत्येक मामले में निष्कर्ष जल्दबाजी और गिरावट है। "
- "हमारे जीवन में संचार" से 6 वां संस्करण। वाड्सवर्थ, 2012

कुल मिलाकर, जल्दबाजी के सामान्यीकरण को बनाने, फैलाने या विश्वास करने से बचने के लिए, एक कदम पीछे हटें, राय का विश्लेषण करें, और स्रोत पर विचार करें। यदि कोई कथन पक्षपातपूर्ण स्रोत से आता है, तो इसके पीछे के दृष्टिकोण को आपके द्वारा बताई गई राय की समझ को सूचित करने की आवश्यकता है, क्योंकि यह इसे संदर्भ देता है। सत्य को खोजने के लिए, किसी कथन का समर्थन और विरोध करने वाले साक्ष्य की तलाश करें, क्योंकि कहावत के अनुसार, हर कहानी के दो पक्ष होते हैं- और सच्चाई अक्सर बीच में कहीं न कहीं निहित होती है।