Generalización errónea

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 pocos casos de dicho fenómeno. Es similar a una demostración por ejemplo en matemáticas . ^{[ 1 ]} Es un ejemplo de sacar conclusiones precipitadas . ^{[ 2 ]} Por ejemplo, se puede generalizar sobre todas las personas o todos los miembros de un grupo a partir de lo que se sabe sobre solo una o unas pocas personas:

• Si uno se encuentra con una persona maleducada de un país determinado, X, puede sospechar que la mayoría de la gente de ese país es maleducada.
• Si uno solo ve cisnes blancos, puede llegar a 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 formulado 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 las respaldan débilmente, lo que produce una generalización errónea. 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 ]}

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.

Dicha generalización parte de una premisa sobre una muestra (a menudo no representativa o sesgada) para llegar a una conclusión sobre la población misma. ^{[ 3 ]}

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

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

La generalización apresurada es una falacia informal de generalización errónea, que implica llegar a una generalización inductiva basada en evidencia insuficiente ^{[ 3 ]} —esencialmente, llegar a una conclusión precipitada sin considerar todas las variables ni la evidencia suficiente—. En estadística, puede implicar basar conclusiones amplias sobre una encuesta estadística en un grupo de muestra pequeño que no representa suficientemente a toda la población. ^{[ 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").