¿Qué es una falacia de generalización apresurada?

También llamada falacia de estadísticas o muestra insuficientes, la falacia de la generalización apresurada ocurre cuando alguien asume que algo es cierto sobre un grupo grande basándose en un tamaño de muestra extremadamente pequeño. Las falacias, como fallas en el razonamiento lógico en un argumento, se ven tanto en el habla como en la escritura. Sin embargo, la falacia de la generalización apresurada se utiliza con frecuencia, y a menudo de forma involuntaria, en todo, desde argumentos formales hasta conversaciones casuales. A menudo, ocurre como resultado de prejuicios o razonamientos perezosos.

En una falacia de generalización apresurada, el escritor o el hablante afirma que, debido a que algo es cierto acerca de una muestra de un grupo más grande, es cierto acerca del grupo en su conjunto. Por ejemplo, algunos podrían decir “He salido con tres pelirrojas y todas tenían mal genio. Por lo tanto, todas las pelirrojas tienen temperamento «. Esta es una generalización apresurada porque tres no es un tamaño de muestra lo suficientemente grande como para determinar con precisión el temperamento de todas las pelirrojas.

La generalización apresurada es una falacia de un argumento informal. Los argumentos informales se ocupan del contenido del argumento frente a la estructura. Esto significa que la estructura real de la falacia de la generalización apresurada es lógicamente sólida. En otras palabras, si la información presentada por la generalización es razonable y precisa, no se ha producido una falacia.

Por ejemplo, un investigador que encuestó a 600 estudiantes en un campus con una población total de 1,000 descubre que el 85 por ciento de los estudiantes encuestados solían ir a fiestas los viernes por la noche. Con base en este tamaño de muestra, afirmar que la mayoría de los estudiantes universitarios de esa universidad pasan los viernes por la noche en fiestas sería una conclusión válida. Sin embargo, si el investigador solo encuestara a diez personas y llegara a la misma conclusión, ese investigador sería culpable de la apresurada falacia de la generalización. Incluso si la conclusión fuera correcta, la muestra que el investigador recopiló para respaldar la afirmación es demasiado pequeña y, por lo tanto, no es creíble.

Los tamaños de muestra apropiados varían según el tamaño de la población total en cuestión. Los tamaños de las muestras pueden ser pequeños y seguir siendo válidos si la población en cuestión es pequeña. Por ejemplo, aunque encuestar a diez personas en el ejemplo de la universidad resultó en un tamaño de muestra insuficiente y, por lo tanto, en la falacia de la generalización apresurada, encuestar a diez personas en un club con solo veinte miembros generalmente sería un tamaño de muestra suficiente.

Aunque la falacia de la generalización apresurada se ve en argumentos formales escritos y hablados, también se usa a menudo en conversaciones casuales. Las generalizaciones apresuradas, derivadas del prejuicio o del deseo de colocar grupos en categorías rápidas, a menudo pueden conducir a suposiciones falsas e injustas sobre grandes grupos de personas. Desde el hombre que decide que ninguna mujer puede conducir por la mujer que lo cortó hasta la mujer que decide que todos los extranjeros son ladrones porque un extranjero le robó el bolso, todos los días se deslizan generalizaciones apresuradas, muchas veces sin que el responsable se dé cuenta de la situación. falacia en absoluto.