Également appelée erreur de statistiques ou d’échantillons insuffisants, l’erreur de généralisation hâtive se produit lorsque quelqu’un suppose que quelque chose est vrai à propos d’un grand groupe sur la base d’une taille d’échantillon extrêmement petite. Les erreurs, en tant que défauts du raisonnement logique d’un argument, sont visibles à la fois dans le discours et dans l’écriture. L’erreur de généralisation hâtive, cependant, est fréquemment – et souvent involontairement – utilisée dans tout, des arguments formels à la conversation informelle. Souvent, cela se produit à la suite de préjugés ou d’un raisonnement paresseux.
Dans un sophisme de généralisation hâtive, l’auteur ou l’orateur prétend que parce que quelque chose est vrai à propos d’un échantillon d’un groupe plus large, c’est vrai pour le groupe dans son ensemble. Par exemple, certains pourraient dire Je suis sorti avec trois rousses et elles avaient toutes des colères. Par conséquent, tous les roux ont des tempéraments. Il s’agit d’une généralisation hâtive car trois n’est pas une taille d’échantillon suffisamment grande pour déterminer avec précision le caractère de tous les roux.
La généralisation hâtive est une erreur d’un argument informel. Les arguments informels traitent du contenu de l’argument par rapport à la structure. Cela signifie que la structure réelle de l’erreur de généralisation hâtive est logiquement saine. En d’autres termes, si les informations présentées par la généralisation sont raisonnables et exactes, une erreur ne s’est pas produite.
Par exemple, un chercheur interrogeant 600 étudiants sur un campus avec une population totale de 1,000 85 habitants découvre que XNUMX pour cent des étudiants interrogés se rendaient normalement à des soirées le vendredi soir. Sur la base de cette taille d’échantillon, déclarer que la majorité des étudiants collégiaux de cette université passent les vendredis soirs à des fêtes serait une conclusion valable. Si, cependant, le chercheur n’interrogeait que dix personnes et arrivait à la même conclusion, ce chercheur serait coupable du sophisme de la généralisation hâtive. Même si la conclusion était correcte, l’échantillon que le chercheur a collecté pour étayer l’affirmation est trop petit et n’est donc pas crédible.
Les tailles d’échantillon appropriées sont variables en fonction de la taille de la population totale en question. La taille des échantillons peut être petite et toujours valide si la population en question est petite. Par exemple, bien que l’enquête sur dix personnes dans l’exemple universitaire ait abouti à une taille d’échantillon insuffisante, et donc à l’erreur de généralisation hâtive, enquêter sur dix personnes dans un club ne comptant que vingt membres constituerait généralement une taille d’échantillon suffisante.
Bien que l’erreur de généralisation hâtive soit observée dans les arguments écrits et parlés formels, elle est également souvent utilisée dans les conversations informelles. Découlant de préjugés ou du désir de classer les groupes dans des catégories rapides, des généralisations hâtives peuvent souvent conduire à des hypothèses fausses et injustes sur de grands groupes de personnes. De l’homme qui décide qu’aucune femme ne peut conduire à cause de la femme qui l’a coupé à la femme qui décide que tous les étrangers sont des voleurs parce qu’un étranger a volé son sac à main, des généralisations hâtives se glissent dans la réflexion de tous les jours, souvent sans que le responsable ne s’en rende compte erreur du tout.