Mengidentifikasi Faulty

BERPIKIR KRITIS

Mengidentifikasi Penentuan Salah

Kesimpulan yang masuk akal didasarkan pada data atau bukti. Penalaran yang salah terjadi

ketika kesimpulannya tidak didukung oleh data. Tiga jenis kesalahan yang umum

alasannya adalah:

• Overgeneralisasi, atau menarik kesimpulan berdasarkan terlalu sedikit data. Di generalisasi berlebihan, informasi tentang sejumlah situasi atau hal yang terbatas diterapkan ke kelas yang luas. Jika sebuah kesimpulan tentang seluruh hal adalah berdasarkan sangat sedikit sampel, waspada untuk generalisasi yang berlebihan.Salah satu cara untuk menguji generalisasi berlebihan adalah untuk mendapatkan lebih banyak data.Apakah sampel tambahan masih sesuai dengan kesimpulan?
Contoh dari generalisasi yang berlebihan adalah, “Rosebushes Beauty Amerika tidak bisa bertahan hidup di musim dingin yang keras, karena di kebun saya ada dua rosesbush American Beauty mati selama musim dingin yang keras. ”Ini adalah generalisasi berlebihan berdasarkan dua rumpun mawar.

• Kesimpulan tidak logis, atau membuat kesimpulan yang tidak didukung oleh data. Kesimpulan yang tidak logis sering menunjukkan hubungan sebab-akibat yang terjadi tidak ada, berdasarkan peristiwa kebetulan.Untuk menguji kesimpulan yang tidak logis, tanyakan bagaimana informasi awal terkait dengan kesimpulan akhir. Apakah ada fakta yang mendukung tautan? Misalnya, Anda memecahkan cermin dan kemudian jatuh ke sekolah, kehilangan pekerjaan rumahmu.Anda menyimpulkan bahwa “Memecahkan cermin menyebabkan nasib buruk.”  Ini adalah kesimpulan tidak logis berdasarkan dua insiden yang tidak terkait.

• Bias pribadi, atau mendasarkan kesimpulan pada opini daripada informasi. Bias pribadi dapat menyebabkan kesimpulan yang sebenarnya bertentangan dengan data. Untuk menguji bias pribadi, tentukan apakah penulis atau pembicara sedang mencoba berdebat untuk sudut pandang tertentu. Apakah sudut Apakah sudut pandang didukung oleh fakta atau hanya dengan pendapat?Jika tidak ada fakta yang mendukung argumen, maka kemungkinan bias.
Misalnya, pembicara mengatakan, “Calon itu sangat bodoh sehingga dia tidak tahu ibu kota China” Pembicara tidak memberikan bukti dan menunjukkan bias pribadi kandidat.

Ketika Anda mendeteksi kesalahan penalaran, Anda perlu mendapatkan informasi tambahan untuk menentukan apakah kesimpulan itu valid atau tidak