五个常见的推理漏洞

法则22 人们在推理时最常出现的五个推理漏洞：把橘子跟苹果做比较； 以偏概全；对相关的证据视而不见；混淆因果关系；在执行计划时没有提前考虑到可能出现的瓶颈。

通常说到推理漏洞时，大都指的是那些跟我们所做的假设相关的漏洞。在这五个常见的推理漏洞中，第一个是比较和类比假设漏洞，即把两个虽然不同，但逻辑上却相等的事物进行对比。一般来说，我们会把苹果跟苹果进行比较，橘子跟橘子进行比较，而不会把二者混淆，否则就是犯了此类错误。

第二个是代表性假设漏洞，也就是所谓的“以偏概全”。当我们使用的例子可以代表整个群体时，我们的论断就会得到强化；反过来，当我们的例子不足以代表整体时，它就会弱化我们的论断。

第三个是“好证据”假设漏洞。当我们不经验证就想当然地认为自己的证据有效时，就会容易出现这种漏洞。通常来说，那些比较客观、相关、精确、真实的证据有利于强化我们的论述；而主观、不具代表性、不精确的论据则只会弱化我们的论述。

第四个是因果假设漏洞。当我们错误地做出因果假设，或者在没有证据的情况下就认定一件事会导致另外一件事时，就会犯这种错误。

第五个是实施假设漏洞，当我们没有预料到计划实施过程中可能出现的瓶颈，或者盲目地相信自己的计划会轻而易举地得到落实时，我们就会犯这种错误。

比较和类比假设漏洞

我们会根据人物、地点、事物或环境来进行各种比较或类比。所谓类比，就是当两个（或多个）事物拥有某些相似点时，我们就会将其进行对比，并假设它们在其他方面也会相似。生物学家在做实验时就经常会做类比， 他们会把在动物身上得到的实验结果放在人类身上。比如说，他们在小白鼠身上实验某种药物时发现了某种并发症，就会认为人类在使用这种药物时也会出现同样的并发症。

有时人们会对人的性格进行类比。比如说，当我们发现儿子跟父亲或女儿跟母亲有某些类似之处时，我们就会认为这对父子或母女之间在其他地方也有类似之处。

有时人们会将不同时间段的事件或情况进行类比。比如说，很多公司的管理人员在遇到问题时，都会借鉴本公司之前遇到类似问题时的做法。

要想攻击对方推理中的类比漏洞，通常的做法如表4-3 所示：

要想弱化对方的类比推理，最好的方法就是：当对方将两件事物进行类比时，我们便找出二者的相同或不同，以此证明对方的类比并不成立。

打个比方，“玛莎今年负责公司的刀具销售，业绩非常好，所以我们要提拔她，让她去销售公寓”。很显然，说这句话的人是在把刀具和公寓进行

类比，认为一个善于销售刀具的人也一定会是个卖房子的高手。也就是说， 只要一个人有能力，卖什么是无所谓的。

怎么驳斥这种说法呢？一种方式就是告诉对方，刀具是一种日用品， 而房子是奢侈品，所以卖刀具和卖房子完全是两码事。一个善于卖刀具的人未必善于卖房子。

反过来也是如此。当对方认为两件事物根本不同时，我们可以找出二者的相似之处，以说明二者是可以类比的。

打个比方，两名狂热的体育迷在喝啤酒，其中一个人说道：“以前的运动员跟如今的运动员根本没法比。马克• 史必兹（Mark Spitz）在1967 年的墨西哥奥运会上一人独得7 块金牌，要是换到今天，他连参加奥运会的入场券都拿不到。”

另一个人表示不同意，于是他举出一个相反的例子：1965 年，杰克• 尼克劳斯（Jack Nicklaus）在佐治亚的奥古斯特球场以271 分的成绩成为大师杯高尔夫巡回赛冠军，而在2013 年，亚当• 斯各特（Adam Scott）在同一个球场上赢得了大师杯高尔夫巡回赛冠军，他的分数是279 分。从这个角度来说，两位冠军之间确实有很多类似之处。

在类比两件事物时，尤其是那些来自不同时代的事物时，一定要注意， 不同时代的人们收集信息的方式是不同的，所以他们所收集到的信息的质量也无法相比。打个比方，我们不能把20 世纪40 年代所做的员工满意度调查结果，跟今天的员工满意度调查结果相比。

从最基础的层面来说，在进行论述时，无论我们使用什么术语和措辞， 它们的内涵都应该保持一致。比如说，报纸上可能会写，如今郊区的污染程度是20 年前的10 倍。污染可能确实更严重了，但如果要用具体数据表

明污染的严重性，我们必须给出明确的空气、水、噪音和垃圾等方面的污染指数。换句话说，在进行对比时，我们所用来对比的事物之间一定要具有可比性。

代表性假设漏洞

所谓样本，就是指从一大群人或事物中选出来的一小部分人或事物， 以此来代表这一小部分人或事物所属的整个群体的特点。社会学家在进行社会研究时经常会选取样本，相信我们都听说过“我从没遇到过一个让我喜欢的Z 国人”或者“我强烈推荐阳光餐厅，因为我去过那儿三次，那儿的食物实在太棒了！”

以上两个例子都是在用样本代表全部。说第一句话的人显然没有接触过所有的Z 国人，他只是遇到过几个而已；而第二个人也并没有尝过阳光餐厅的所有食物。要想真正有代表性，有说服力，你选的样本必须在质和量上都能代表整体。

要想在量上代表整体，你选择的样本数量必须足够大——很显然，只选一两件是不够的。要想在质上能代表整体，你所做的选择必须是随机的， 必须保证整体内部不同的子类别都能在样本中占有一席之地。

想想看，如果一家旅行社极力推荐你去摩洛哥旅游，因为“每四位游客中，就有三位会推荐摩洛哥”。但你发现，这家旅行社实际上只征求过八位游客的意见，你还会认为它的推荐很有价值吗？显然不会，因为它选取的样本数量太小了。

但另一方面，样本不仅要大，而且要具有多样性和随机性。试想一下， 如果该旅行社选择的样本是几百位游客，而且的确有75% 的被调查者都推

荐摩洛哥，你会选择摩洛哥吗？可能会，因为那么多人都推荐了。可问题是， 如果你发现该旅行社选择的样本都是非洲人呢？突然之间，你会觉得哪怕有几百人，但这些人的意见还是不足以代表所有游客的看法。

记住，样本一定要能代表整体，否则它就毫无意义。所以在进行推理论述过程中，如果对方是在用样本反映整体，那驳倒对方的一个有效方式就是质疑该样本的有效性：如果你能证明该样本并不能代表整体，那么对方的论点就站不住脚；而反过来说，如果你能证明自己所采用的样本确实能够代表整体，那你的论点就会得到强化。

一般来说，选择样本的关键不是它够不够大，而是它是否足够多样化。如果样本来自一个跟整体关系不大的子群体，那么它的数量就没有太大价值。比如说众所周知的盖洛普调查，媒体经常会在全国大选中用它来预测竞选结果。要想了解全国选民对某个候选人或政治事件的看法，调查者们就必须从不同的年龄、教育水平、性别、区域、职业、种族，甚至宗教中群体进行抽样调查，而相对来说，调查者们就无须按照体重或发型等对选民进行划分了。只要分对子类别，然后从各个子类别中进行抽样，哪怕样本数量不是很大，其结果仍然具有代表性——事实上， 一般来说，在一次涉及几百万人的大选中，盖洛普只需选1800 人作为样本就足够了。

注意，代表性假设不同于类比假设。类比假设是两个事物之间的横向对比，而代表性对比则是个体与整体之间的纵向对比。换句话说，在进行类比时，人们关心的是“A”跟“B”之间能否画等号；而在进行代表性假设时，人们会关心“a”能否跟“A”画等号。