总结

□非演绎推理不是用于证明某个结论，而是用来支持某个结论。

□依据前提增加结论为真可能性的程度，非演绎推理可以被描述为较强的或较弱的。

□要区分论证强度和结论可能真，有可能一个较强的论证的结论成立的可能性低。

□归纳三段论的形式为：“大多数X是Y，这是X，所以这是Y。”

□上述三段论的强度决定于多大比例的X是Y，有关特定X的其他信息可能会改变它是否为Y的可能性，但不会改变原论证的论证强度。

□归纳概括的形式为：“样本中这个比例的X是Y，所以在所有的X中，有相同比例的Y。”

□关键概念是：样本、目标（总体或目标总体）、特征、n、抽样框、相关因素、偏差样本、随机样本、样本或总体的多样性。

□归纳概括的强度决定于样本中的Y/X和总体中的Y/X是否相同。

□在测评归纳概括的强度时，如果样本不是随机的，我们要关注下面三个问题。

大小：样本是否足够大到能反映总体中相关因素的多样性，这些因素影响我们关注的特征出现与否；

多样性：样本的确体现了多样性吗？

偏差：样本中是否有某些相关因素出现的频率与总体中的不同？

□由于样本大小和置信水平的不同，不同样本的X中Y/X会在误差幅度内随机变化，特定大小样本的X中，Y/X所处的误差幅度是可以精确计算的。

□过高地估计基于小样本的归纳概括的论证强度叫做“仓促概括”。

□过高地估计基于片面样本的归纳概括的论证强度叫做“以偏概全”。

□其他的非演绎推理的谬误为“过高估计类比论证的强度”和“不恰当的归纳换位”。

□基于类比的非演绎论证的形式为：“X和Y都具有属性p、q、r,X具有特征F，所以，Y也具有特征F。”

□类比论证的强度决定于列举的相似性多大程度上提高了结论的可能性，而不是决定于考虑比较项之间所有相似性和差异性，结论可能性有多大。

□类比论证在伦理、历史、法律等领域有重要的用途。

□类比论证也可用来反驳其他论证。

□科学地进行的专业民意调查通常是可信的，但调查往往由于各种原因而被误导。

□大数法则说明：在随机事件中，当事件不断重复时，重复的次数越多，出现的结果越接近于预期的比率。

□“赌徒谬误”是认为随机事件的结果决定于之前的一系列事件。