โลโก้
ยูเนี่ยนพีเดีย
การสื่อสาร
ดาวน์โหลดได้จาก Google Play
ใหม่! ดาวน์โหลด ยูเนี่ยนพีเดีย บน Android ™ของคุณ!
ดาวน์โหลด
เร็วกว่าเบราว์เซอร์!
 

การวางนัยทั่วไปเร็วเกินไป

ดัชนี การวางนัยทั่วไปเร็วเกินไป

การวางนัยทั่วไปเร็วเกินไป"ศัพท์บัญญัติอังกฤษ-ไทย, ไทย-อังกฤษ ฉบับราชบัณฑิตยสถาน (คอมพิวเตอร์) รุ่น ๑.๑", ให้ความหมายของ generalization ว่า "การวางนัยทั่วไป" (Hasty generalization) เป็นเหตุผลวิบัติอรูปนัย (informal fallacy) ที่มีการวางนัยทั่วไปอย่างผิดพลาด คือมีการวางนัยทั่วไปโดยอุปนัยอาศัยหลักฐานที่ไม่เพียงพอ กล่าวอีกอย่างหนึ่งก็คือ เป็นการสรุปประเด็นเร็วเกินไปโดยที่ไม่ได้พิจารณาองค์ประกอบทั้งหมด ในสถิติศาสตร์ นี้อาจหมายถึงการทำการสรุปโดยทั่วไปโดยใช้สถิติที่มาจากการสำรวจด้วยตัวอย่างที่ไม่สามารถเป็นตัวแทนของประชากรทั้งสิ้น เหตุผลวิบัติชนิดนี้เป็นประเภทตรงกันข้ามกับเหตุผลวิบัติที่มีชื่อว่า slothful induction ซึ่งเป็นการปฏิเสธผลสรุปที่สมควรตามเหตุผลโดยอุปนัย เช่นโดยอ้างว่า "เป็นเพียงเรื่องบังเอิญ".

3 ความสัมพันธ์: สถิติศาสตร์จำนวนเฉพาะเหตุผลวิบัติอรูปนัย

สถิติศาสตร์

ติศาสตร์ (Statistic Science) เป็นการศึกษาการเก็บ การวิเคราะห์ การตีความ การนำเสนอและการจัดระเบียบข้อมูล ในการประยุกต์สถิติศาสตร์กับปัญหาทางวิทยาศาสตร์ อุตสาหกรรมหรือสังคม ฯลฯ จำเป็นต้องเริ่มด้วยประชากรหรือกระบวนการที่จะศึกษา ประชากรเป็นได้หลากหลาย เช่น "ทุกคนที่อาศัยอยู่ในประเทศหนึ่ง" หรือ "ทุกอะตอมซึ่งประกอบเป็นผลึก" สถิติศาสตร์ว่าด้วยทุกแง่มุมของข้อมูลซึ่งรวมการวางแผนการเก็บข้อมูลในแง่การออกแบบการสำรวจและการทดลอง ในกรณีไม่สามารถเก็บข้อมูลสำมะโนได้ นักสถิติศาสตร์เก็บข้อมูลโดยการพัฒนาการออกแบบการทดลองจำเพาะและตัวอย่างสำรวจ การชักตัวอย่างเพื่อเป็นตัวแทนประกันว่าการอนุมานและการสรุปสามารถขยายจากตัวอย่างไปยังประชากรโดยรวมได้โดยปลอดภัย การศึกษาทดลองเกี่ยวข้องกับการวัดระบบที่กำลังศึกษา จัดดำเนินการระบบ แล้ววัดเพิ่มโดยใช้วิธีดำเนินการเดียวกันเพื่อตัดสินว่าการจัดดำเนินการดัดแปรค่าของการวัดหรือไม่ ในทางกลับกัน การศึกษาสังเกตไม่เกี่ยวข้องกับการจัดดำเนินการทดลอง มีการใช้ระเบียบวิธีสถิติศาสตร์สองอย่างหลักในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ สถิติศาสตร์พรรณนา ซึ่งสรุปข้อมูลจากตัวอย่างโดยใช้ดัชนีอย่างค่าเฉลี่ยหรือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และสถิติศาสตร์อนุมาน ซึ่งดึงข้อสรุปจากข้อมูลซึ่งมีการกระจายสุ่ม (เช่น ข้อผิดพลาดสังเกต การกระจายการชักตัวอย่าง) สถิติศาสตร์พรรณนาส่วนใหญ่ว่าด้วยชุดคุณสมบัติของการกระจายสองชุด ได้แก่ แนวโน้มสู่ส่วนกลางซึ่งมุ่งให้ลักษระค่ากลางหรือตรงแบบของการกระจาย ขณะที่การกระจายให้ลักษณะขอบเขตซึ่งสมาชิกของการกระจายอยู่ห่างจากส่วนกลางและสมาชิกอื่น การอนุมานสถิติศาสตร์คณิตศาสตร์กระทำภายใต้กรอบทฤษฎีความน่าจะเป็น ซึ่งว่าด้วยการวิเคราะห์ปรากฏการณ์สุ่ม ในการอนุมานปริมาณไม่ทราบค่า มีการประเมินค่าตัวประมาณค่าตั้งแต่หนึ่งตัวโดยใช้ตัวอย่าง 1.สถิติ (Statistics) 2.เซตและการให้เหตุผล (Set and reasoning) 3.

ใหม่!!: การวางนัยทั่วไปเร็วเกินไปและสถิติศาสตร์ · ดูเพิ่มเติม »

จำนวนเฉพาะ

ในคณิตศาสตร์ จำนวนเฉพาะ (อังกฤษ: prime number) คือ จำนวนเต็มบวกที่มีตัวหารที่เป็นบวกอยู่ 2 ตัว คือ 1 กับตัวมันเอง ตรงข้ามกับจำนวนประกอบ ลำดับของจำนวนเฉพาะเริ่มต้นด้วย ดูบทความ รายชื่อจำนวนเฉพาะ สำหรับจำนวนเฉพาะ 500 จำนวนแรก สำหรับเลข 1 ไม่ถือว่าเป็นจำนวนเฉพาะตามนิยาม เซตของจำนวนเฉพาะทั้งหมดมักเขียนแทนด้วย \mathbb P เนื่องจาก 2 เป็นจำนวนเฉพาะตัวเดียวที่เป็นเลขคู่ ดังนั้นคำว่า จำนวนเฉพาะคี่ จะถูกใช้เพื่อหมายถึงจำนวนเฉพาะทั้งหมดที่ไม่ใช่ 2.

ใหม่!!: การวางนัยทั่วไปเร็วเกินไปและจำนวนเฉพาะ · ดูเพิ่มเติม »

เหตุผลวิบัติอรูปนัย

หตุผลวิบัติอรูปนัย (informal fallacy) เป็นการให้เหตุผล โดยที่เหตุที่ให้ไม่สนับสนุนผลที่แสดง เหตุผลวิบัติอรูปนัยมักเป็นผลจากความผิดพลาดด้านความคิดที่ทำให้ผลที่กล่าวถึงไม่น่าเชื่อถือ เปรียบเทียบกับ "เหตุผลวิบัติรูปนัย" (formal fallacy) ซึ่งเป็นความผิดพลาดทางตรรก.

ใหม่!!: การวางนัยทั่วไปเร็วเกินไปและเหตุผลวิบัติอรูปนัย · ดูเพิ่มเติม »

เปลี่ยนเส้นทางที่นี่:

Fallacy of exclusionFallacy of insufficient sampleFallacy of insufficient statisticsFallacy of the lonely factGeneralization from the particularHasty generalization'Hasty inductionLaw of small numbersLeaping to a conclusionOver-extensionProof by example fallacySecundum quidUnrepresentative sampleการกระโดดสรุปการวางนัยทั่วไปจากข้อมูลเฉพาะการวางนัยทั่วไปเร็วรีบเร่งเกินไปการสรุปเชิงอุปนัยเร็วเกินไปกฎการมีตัวอย่างน้อยตัวอย่างที่ไม่เป็นตัวแทนเหตุผลวิบัติโดยมีสถิติไม่เพียงพอเหตุผลวิบัติโดยมีตัวอย่างไม่พอ

ขาออกขาเข้า
Hey! เราอยู่ใน Facebook ตอนนี้! »