तार्किक भ्रांतियों की मार्गदर्शिका

व्यक्ति पर हमला

यह भ्रांति तर्क को संबोधित करने के बजाय तर्क करने वाले व्यक्ति पर हमला करती है। कई प्रकार हैं: अपमानजनक (व्यक्ति का अपमान), परिस्थितिजन्य (परिस्थितियों से पूर्वाग्रह का सुझाव), और तुम भी (पाखंड का आरोप)। एक तर्क की वैधता इससे स्वतंत्र है कि इसे कौन प्रस्तुत करता है।

उदाहरण: आप जलवायु परिवर्तन के बारे में जॉन के तर्क पर भरोसा नहीं कर सकते—वह वैज्ञानिक भी नहीं है। (जॉन वैज्ञानिक है या नहीं यह निर्धारित नहीं करता कि उसका तर्क सही है या नहीं; हमें तर्क के साक्ष्य और तर्कशास्त्र का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है।)

पुतला

यह भ्रांति प्रतिद्वंद्वी की स्थिति को गलत तरीके से प्रस्तुत करती है ताकि इस पर हमला करना आसान हो। वास्तविक तर्क को विकृत, अतिशयोक्तिपूर्ण या अत्यधिक सरल बनाकर, तर्ककर्ता एक 'पुतला' बनाता है—एक कमजोर संस्करण जिसे गिराना आसान है—वास्तविक स्थिति को संबोधित करने के बजाय।

उदाहरण: सीनेटर जोन्स कहती हैं कि हमें सैन्य खर्च कम करना चाहिए। स्पष्ट रूप से, वह हमारे राष्ट्र को विदेशी खतरों के खिलाफ असुरक्षित छोड़ना चाहती हैं। (सीनेटर की स्थिति को एक चरम में बढ़ा दिया गया है जिसकी आलोचना करना आसान है।)

भटकाव

भटकाव मूल मुद्दे से ध्यान भटकाने के लिए एक अप्रासंगिक विषय पेश करता है। तर्ककर्ता ध्यान किसी ऐसी चीज़ पर स्थानांतरित कर देता है जो दिलचस्प या भावनात्मक रूप से प्रभावित करने वाली हो सकती है लेकिन विवाद के वास्तविक बिंदु को संबोधित नहीं करती। यह रणनीति अक्सर कठिन प्रश्नों को संबोधित करने से बचने के लिए उपयोग की जाती है।

उदाहरण: हमें बिजली संयंत्रों से प्रदूषण के बारे में चिंता नहीं करनी चाहिए जब इतने सारे बेरोजगार लोग हैं जिन्हें नौकरी की आवश्यकता है। (बेरोजगारी, महत्वपूर्ण होते हुए भी, प्रदूषण के पर्यावरणीय प्रभाव के प्रश्न के लिए अप्रासंगिक है।)

प्राधिकार की अपील

यह भ्रांति किसी दावे का समर्थन करने के लिए अनुचित रूप से प्राधिकार का आह्वान करती है। जबकि विशेषज्ञ साक्ष्य वैध समर्थन प्रदान कर सकता है, यह भ्रांति तब होती है जब प्राधिकार में प्रासंगिक विशेषज्ञता का अभाव होता है, क्षेत्र में सर्वसम्मति का अभाव होता है, प्राधिकार को संदर्भ से बाहर उद्धृत किया जाता है, या विषय को साक्ष्य के बजाय तर्क की आवश्यकता होती है। प्राधिकार की सभी अपीलें भ्रामक नहीं होती हैं—केवल अनुचित अपीलें।

उदाहरण: यह आहार प्रभावी होना चाहिए—मेरे पसंदीदा अभिनेता इसका उपयोग करते हैं। (एक अभिनेता का समर्थन पोषण में विशेषज्ञता या प्रभावशीलता का साक्ष्य नहीं है।)

भावना की अपील

यह भ्रांति वैध तर्क का उपयोग करने के बजाय भावनाओं (भय, दया, गर्व, घृणा) में हेरफेर करती है। विशिष्ट प्रकारों में भय की अपील, दया की अपील और चापलूसी की अपील शामिल हैं। जबकि भावनाएं मानवीय अनुभव का हिस्सा हैं, उन्हें तार्किक मूल्यांकन की जगह नहीं लेनी चाहिए।

उदाहरण: यदि आप इस कानून का समर्थन नहीं करते हैं, तो कल्पना करें कि आपको कैसा लगेगा यदि यह आपका बच्चा होता जो घायल हुआ था। (भावनात्मक अपील इस बात को संबोधित नहीं करती है कि कानून प्रभावी या उचित है या नहीं।)

अज्ञानता की अपील

यह भ्रांति तर्क देती है कि एक दावा सत्य है क्योंकि यह असत्य सिद्ध नहीं हुआ है (या इसके विपरीत)। साक्ष्य की अनुपस्थिति अनुपस्थिति का साक्ष्य नहीं है। यह भ्रांति अनुचित रूप से सबूत का बोझ स्थानांतरित करती है, यह मांग करती है कि विरोधी एक दावे को गलत साबित करें बजाय इसके कि दावा करने वाला सकारात्मक साक्ष्य प्रदान करे।

उदाहरण: किसी ने यह साबित नहीं किया है कि एलियन मौजूद नहीं हैं, इसलिए उन्हें अवश्य मौजूद होना चाहिए। (खंडन की कमी अस्तित्व का प्रमाण नहीं है।)

तुम भी

यह भ्रांति यह इंगित करके एक तर्क को खारिज करती है कि तर्ककर्ता का व्यवहार उनकी स्थिति के साथ असंगत है। जबकि पाखंड किसी की विश्वसनीयता को कमजोर कर सकता है, यह उनके तर्क की तार्किक योग्यता को अमान्य नहीं करता है। एक दावे की सच्चाई इससे स्वतंत्र है कि दावा करने वाला व्यक्ति अपनी सलाह का पालन करता है या नहीं।

उदाहरण: आप कहते हैं कि मुझे धूम्रपान छोड़ना चाहिए, लेकिन आप भी धूम्रपान करते हैं, इसलिए आपका तर्क गलत है। (धूम्रपान के स्वास्थ्य जोखिम वैध रहते हैं चाहे तर्ककर्ता धूम्रपान करे या नहीं।)

आनुवंशिक भ्रांति

यह भ्रांति किसी चीज़ को उसकी उत्पत्ति के आधार पर सत्य या असत्य के रूप में आंकती है, न कि उसकी वर्तमान योग्यता या साक्ष्य के आधार पर। एक विचार का स्रोत उसके सत्य मूल्य को निर्धारित नहीं करता। तर्कों का मूल्यांकन उनकी अपनी योग्यता पर किया जाना चाहिए, चाहे वे कहीं से भी आए हों।

उदाहरण: वह सिद्धांत एक बदनाम शोधकर्ता से आया है, इसलिए यह अवश्य गलत होना चाहिए। (भले ही शोधकर्ता बदनाम हो, सिद्धांत का मूल्यांकन उसके अपने साक्ष्य और तर्कशास्त्र पर किया जाना चाहिए।)

प्रश्न की याचना करना

यह भ्रांति तब होती है जब तर्क का निष्कर्ष उसके एक परिसर में माना जाता है, जिससे चक्रीय तर्क बनता है। तर्क एक चक्र में चलता है, निष्कर्ष का उपयोग स्वयं का समर्थन करने के लिए करता है बजाय स्वतंत्र औचित्य प्रदान करने के। यह अक्सर परिसर और निष्कर्ष के लिए अलग-अलग शब्दों का उपयोग करके छिपा दिया जाता है।

उदाहरण: बाइबल भगवान का वचन है क्योंकि भगवान बाइबल में ऐसा कहते हैं। (यह बाइबल को प्रामाणिक साबित करने के लिए बाइबल को प्रामाणिक मानता है।)

झूठी दुविधा

यह भ्रांति केवल दो विकल्प प्रस्तुत करती है जब अधिक विकल्प मौजूद होते हैं, चरम सीमाओं के बीच चयन करने के लिए मजबूर करती है। काले-सफेद सोच भी कहा जाता है, यह भ्रांति मध्य मार्ग, क्रमिक विकल्पों या कई कारकों की अनदेखी करके जटिल स्थितियों को अत्यधिक सरल बना देती है। वास्तविकता में अक्सर ऐसी बारीकियां शामिल होती हैं जो द्विआधारी विकल्प बाहर करते हैं।

उदाहरण: आप या तो हमारे साथ हैं या हमारे खिलाफ। (यह तटस्थ पदों, आंशिक समझौते या वैकल्पिक दृष्टिकोणों की अनदेखी करता है।)

फिसलन भरी ढलान

यह भ्रांति तर्क देती है कि एक पहला कदम अनिवार्य रूप से घटनाओं की एक श्रृंखला की ओर ले जाएगा जिसके परिणामस्वरूप एक अवांछनीय परिणाम होगा, इस श्रृंखला की अनिवार्यता के लिए पर्याप्त औचित्य प्रदान किए बिना। सभी फिसलन भरी ढलान तर्क भ्रामक नहीं होते हैं—केवल वे जिनमें साक्ष्य की कमी होती है कि प्रत्येक कदम वास्तव में अगले की ओर ले जाएगा।

उदाहरण: यदि हम छात्रों को एक असाइनमेंट फिर से करने की अनुमति देते हैं, तो जल्द ही वे हर असाइनमेंट को फिर से करना चाहेंगे, फिर वे मांग करेंगे कि हम सभी समय सीमा को समाप्त कर दें, और अंततः पूरी ग्रेडिंग प्रणाली ध्वस्त हो जाएगी। (इस श्रृंखला प्रतिक्रिया को साक्ष्य के बिना दावा किया गया है।)

जल्दबाजी में सामान्यीकरण

यह भ्रांति अपर्याप्त, गैर-प्रतिनिधि या पक्षपातपूर्ण साक्ष्य से एक सामान्य निष्कर्ष निकालती है। सांख्यिकीय तर्क में नमूना आकार मायने रखता है, जैसा कि नमूना विधियां करती हैं। किसी जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष के लिए पर्याप्त डेटा की आवश्यकता होती है जो उस जनसंख्या की विविधता का प्रतिनिधित्व करता है।

उदाहरण: मैं उस शहर के दो अशिष्ट लोगों से मिला, इसलिए उस शहर के सभी लोग अशिष्ट होने चाहिए। (दो लोग किसी पूरे शहर की जनसंख्या का प्रतिनिधि नमूना नहीं हैं।)

संयोजन भ्रांति

यह भ्रांति मानती है कि जो भागों के बारे में सच है वह पूरे के बारे में सच होना चाहिए। जबकि कभी-कभी वैध (सामूहिक गुण), यह तर्क उन गुणों के लिए विफल होता है जो बड़े पैमाने पर नहीं होते। एक संयोजन भ्रांति तब होती है जब व्यक्तिगत तत्वों के गुण गलत तरीके से उस प्रणाली को दिए जाते हैं जिसमें वे शामिल होते हैं।

उदाहरण: टीम का हर खिलाड़ी उत्कृष्ट है, इसलिए टीम उत्कृष्ट होनी चाहिए। (व्यक्तिगत कौशल टीम समन्वय और रणनीति की गारंटी नहीं देता।)

विभाजन भ्रांति

यह संयोजन का विपरीत है: यह मानना कि जो पूरे के बारे में सच है वह उसके भागों के बारे में सच होना चाहिए। जबकि कुछ गुण नीचे की ओर वितरित होते हैं, कई नहीं होते। यह भ्रांति तब होती है जब सामूहिक गुण गलत तरीके से व्यक्तिगत सदस्यों को दिए जाते हैं।

उदाहरण: कंपनी लाभदायक है, इसलिए प्रत्येक विभाग लाभदायक होना चाहिए। (कुछ विभाग नुकसान पर काम कर सकते हैं जबकि अन्य अधिशेष उत्पन्न करते हैं।)

जटिल प्रश्न (भारी प्रश्न)

यह भ्रांति एक प्रश्न के भीतर एक अनुचित मान्यता को एम्बेड करती है, जिससे कोई भी सीधा उत्तर उस मान्यता को स्वीकार करता प्रतीत होता है। क्लासिक उदाहरण है 'क्या आपने अपनी पत्नी को पीटना बंद कर दिया है?'—हां और नहीं दोनों का अर्थ है कि आपने कभी किया था। जटिल प्रश्नों को उनकी छिपी मान्यताओं को पहले संबोधित करने के लिए तोड़ा जाना चाहिए।

उदाहरण: आपने अपने करों पर धोखाधड़ी करना कब बंद किया? (यह मानता है कि आप धोखाधड़ी कर रहे थे, जो सच नहीं हो सकता।)

दबाया गया साक्ष्य (चेरी पिकिंग)

यह भ्रांति केवल अनुकूल साक्ष्य को चुनिंदा रूप से प्रस्तुत करती है जबकि विपरीत साक्ष्य को अनदेखा या छिपाती है। एक निष्पक्ष तर्क सभी प्रासंगिक साक्ष्य को स्वीकार करता है, जिसमें डेटा भी शामिल है जो निष्कर्ष को कमजोर कर सकता है। चेरी पिकिंग संदर्भ को छोड़कर एक भ्रामक चित्र बनाता है।

उदाहरण: यह उपचार काम करता है—पांच रोगी सुधर गए। (यह उन 95 रोगियों की अनदेखी करता है जो सुधर नहीं पाए, जिससे प्रभावशीलता की गलत छाप बनती है।)

अस्पष्टता

यह भ्रांति तर्क के भीतर कई अर्थों वाले शब्द या वाक्यांश का असंगत रूप से उपयोग करती है। अर्थों के बीच स्थानांतरण करके, तर्क वैध प्रतीत होता है लेकिन वास्तव में चार पदों की भ्रांति करता है (न्यायवाक्यों में) या अन्यथा तार्किक संबंधों को तोड़ता है। स्पष्ट परिभाषाएं अस्पष्टता को रोकती हैं।

उदाहरण: संकेत में लिखा था 'यहां पार्किंग के लिए जुर्माना,' इसलिए मेरे लिए यहां पार्क करना ठीक होना चाहिए। ('जुर्माना' शब्द 'दंड' का अर्थ से 'स्वीकार्य' के अर्थ में स्थानांतरित होता है।)

उभयलिंगता

यह भ्रांति अस्पष्ट शब्दों के बजाय अस्पष्ट व्याकरणिक संरचना से उत्पन्न होती है। खराब वाक्य निर्माण अर्थ को अस्पष्ट बना सकता है, विभिन्न व्याख्याओं की अनुमति देता है जो विभिन्न निष्कर्षों की ओर ले जाती हैं। उचित वाक्यविन्यास उभयलिंगता को समाप्त करता है।

उदाहरण: प्रोफेसर ने सोमवार को कहा कि वे एक व्याख्यान देंगे। (क्या इसका मतलब है कि प्रोफेसर ने सोमवार को भविष्य के व्याख्यान के बारे में बात की, या व्याख्यान सोमवार को होगा?)

उच्चारण भ्रांति

यह भ्रांति विभिन्न शब्दों पर जोर देकर या चुनिंदा उद्धरण का उपयोग करके एक कथन के अर्थ को बदल देती है। विशेष शब्दों पर जोर देकर, कथनों को संदर्भ से बाहर निकालकर, या चुनिंदा रूप से उद्धृत करके, तर्ककर्ता अपनी स्थिति का समर्थन करने के लिए मूल अर्थ को गलत तरीके से प्रस्तुत करता है।

उदाहरण: समीक्षा में कहा गया कि फिल्म 'अच्छी' थी यदि आप मनोरंजन के लिए 'हताश' हैं। (विभिन्न भागों पर जोर देने से यह बदल जाता है कि यह सिफारिश है या नहीं।)

कोई सच्चा स्कॉट्समैन नहीं

यह भ्रांति मनमाने ढंग से शब्दों को फिर से परिभाषित करके या योग्यताएं जोड़कर एक सार्वभौमिक दावे को प्रतिउदाहरणों से बचाती है। एक व्यापक सामान्यीकरण के खिलाफ साक्ष्य का सामना करने पर, तर्ककर्ता यह दावा करके लक्ष्य को स्थानांतरित करता है कि प्रतिउदाहरण नहीं गिना जाता, इस प्रकार दावे को अमान्य और अर्थहीन बना देता है।

उदाहरण: कोई भी स्कॉट्समैन दलिया पर चीनी नहीं डालता। 'लेकिन मेरे स्कॉटिश चाचा डालते हैं।' खैर, कोई सच्चा स्कॉट्समैन दलिया पर चीनी नहीं डालता। (प्रतिउदाहरणों को बाहर करने के लिए परिभाषा को संशोधित किया गया है।)

इसके बाद इसलिए इसके कारण

यह लैटिन वाक्यांश का अर्थ है 'इसके बाद, इसलिए इसके कारण।' यह भ्रांति मानती है कि क्योंकि एक घटना दूसरे से पहले हुई, इसे इसका कारण होना चाहिए। लौकिक उत्तराधिकार अकेले कारणता स्थापित नहीं करता—सहसंबंध कारणता का अर्थ नहीं है। कई कारक घटनाओं को प्रभावित करते हैं, और लौकिक निकटता संयोगात्मक हो सकती है।

उदाहरण: मैंने अपनी भाग्यशाली शर्ट पहनी और फिर अपनी परीक्षा पास कर ली, इसलिए शर्ट ने मेरी सफलता का कारण बना। (परीक्षा की सफलता संभवतः अध्ययन का परिणाम थी, कपड़ों का नहीं।)

सहसंबंध कारणता का अर्थ नहीं है

जब दो चर सहसंबद्ध होते हैं (एक साथ बदलते हैं), तो वे कारणात्मक रूप से संबंधित हो सकते हैं, लेकिन केवल सहसंबंध कारणता को साबित नहीं करता। दोनों का कारण बनने वाला तीसरा चर हो सकता है (सामान्य कारण), रिवर्स कारणता, या सहसंबंध संयोगात्मक हो सकता है। कारणता स्थापित करने के लिए नियंत्रित प्रयोगों या वैकल्पिक स्पष्टीकरणों को खारिज करने वाले सावधान विश्लेषण की आवश्यकता होती है।

उदाहरण: आइसक्रीम की बिक्री और डूबने की मौतें दोनों गर्मियों में बढ़ती हैं, लेकिन आइसक्रीम डूबने का कारण नहीं बनती—गर्म मौसम दोनों का सामान्य कारण है। (सहसंबंध को कारणता के साथ भ्रमित करना बेतुके निष्कर्षों की ओर ले जा सकता है।)

एकल कारण भ्रांति

यह भ्रांति मानती है कि एक जटिल घटना का केवल एक कारण है जब कई कारकों ने योगदान दिया। वास्तविक दुनिया की घटनाएं आमतौर पर कई अंतःक्रियाशील कारणों से होती हैं। कारणता को एक कारक में अत्यधिक सरल बनाना कारणात्मक संबंधों की जटिलता की अनदेखी करता है और अप्रभावी समाधानों की ओर ले जा सकता है।

उदाहरण: मंदी आवास बाजार के पतन के कारण हुई थी। (महत्वपूर्ण होते हुए भी, मंदी में आमतौर पर कई आर्थिक कारक शामिल होते हैं: बैंकिंग प्रथाएं, मौद्रिक नीति, उपभोक्ता विश्वास, वैश्विक व्यापार, आदि)

कारणात्मक अति-सरलीकरण

यह भ्रांति जटिल कारणात्मक संबंधों को अत्यधिक सरल स्पष्टीकरणों में कम कर देती है। यह योगदान देने वाले कारकों, मध्यस्थ चरों, प्रतिक्रिया लूप और संदर्भीय प्रभावों की अनदेखी करती है जो परिणामों को प्रभावित करते हैं। जबकि सरलीकरण समझ में सहायता करता है, अति-सरलीकरण वास्तविकता को विकृत करता है और प्रभावी समस्या-समाधान में बाधा डालता है।

उदाहरण: अपराध कम हुआ क्योंकि हमने अधिक पुलिस को काम पर रखा। (यह आर्थिक कारकों, जनसांख्यिकीय परिवर्तनों, सामाजिक कार्यक्रमों, आपराधिक न्याय सुधारों और अन्य चरों की अनदेखी करता है जो अपराध दरों को प्रभावित करते हैं।)

आधार दर की उपेक्षा

यह भ्रांति नई जानकारी का मूल्यांकन करते समय पूर्व संभावनाओं (आधार दरों) की अनदेखी करती है। एक घटना की संभावना का आकलन करते समय, हमें विशिष्ट साक्ष्य और जनसंख्या में उस घटना की आधारभूत आवृत्ति दोनों पर विचार करना चाहिए। आधार दरों की उपेक्षा निर्णय में व्यवस्थित त्रुटियों की ओर ले जाती है, विशेष रूप से चिकित्सा निदान, जोखिम मूल्यांकन और आपराधिक न्याय में।

उदाहरण: एक परीक्षण जो 99% सटीक है, सकारात्मक दिखाता है। लेकिन अगर स्थिति केवल 0.1% लोगों को प्रभावित करती है, तो कम आधार दर के कारण अधिकांश सकारात्मक परिणाम झूठे सकारात्मक होते हैं। (परीक्षण की सटीकता को इस बात के साथ माना जाना चाहिए कि स्थिति कितनी दुर्लभ है।)

माध्य की ओर प्रतिगमन

चरम मूल्यों के बाद प्राकृतिक भिन्नता के कारण औसत के करीब मूल्य आते हैं, न कि किसी हस्तक्षेप के कारण। यह भ्रांति प्राकृतिक सांख्यिकीय भिन्नता को किसी कार्रवाई या उपचार के प्रभाव के रूप में गलत समझती है। माध्य की ओर प्रतिगमन को समझना प्राकृतिक भिन्नता के साथ मेल खाने वाले हस्तक्षेपों को कारणता का श्रेय देने से रोकता है।

उदाहरण: छात्रों के सबसे खराब परीक्षा स्कोर के बाद, एक प्रेरक भाषण दिया गया और स्कोर में सुधार हुआ। (सुधार संभवतः माध्य की ओर प्रतिगमन को दर्शाता है—चरम प्रदर्शन स्वाभाविक रूप से औसत की ओर जाते हैं—भाषण की प्रभावशीलता के बजाय।)

चेरी पिकिंग (चुनिंदा साक्ष्य)

यह भ्रांति चुनिंदा रूप से अनुकूल डेटा प्रस्तुत करती है जबकि प्रतिकूल डेटा की अनदेखी करती है। यह पुष्टि पूर्वाग्रह का एक रूप है जहां साक्ष्य को पूर्व निर्धारित निष्कर्ष का समर्थन करने के लिए चुना जाता है। ईमानदार विश्लेषण सभी प्रासंगिक साक्ष्य पर विचार करने की आवश्यकता है, न कि केवल सुविधाजनक डेटा बिंदुओं पर। चेरी पिकिंग भ्रामक छापें बनाती है और निष्कर्षों को विकृत करती है।

उदाहरण: जलवायु परिवर्तन के लिए तर्क करने के लिए केवल सबसे गर्म वर्षों को उजागर करना जबकि अन्य डेटा की अनदेखी करना, या इसे अस्वीकार करने के लिए केवल सबसे ठंडे वर्षों को। (व्यापक डेटा विश्लेषण की आवश्यकता है, चुनिंदा उदाहरणों की नहीं।)

भ्रामक जीवंतता

यह भ्रांति जीवंत, यादगार उपाख्यानों को अधिक विश्वसनीय सांख्यिकीय साक्ष्य की तुलना में असमान वजन देती है। मनुष्य स्वाभाविक रूप से ठोस, भावनात्मक कहानियों पर दृढ़ता से प्रतिक्रिया करते हैं, लेकिन अलग-थलग उदाहरण समग्र पैटर्न का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं। उपाख्यानात्मक साक्ष्य विशेष रूप से चयन पूर्वाग्रह के प्रति संवेदनशील है और व्यवस्थित डेटा का विकल्प नहीं है।

उदाहरण: मेरी दादी प्रतिदिन धूम्रपान करती थीं और 100 वर्ष तक जीवित रहीं, इसलिए धूम्रपान इतना खतरनाक नहीं हो सकता। (एक जीवंत उपाख्यान धूम्रपान के स्वास्थ्य जोखिमों को दर्शाने वाले व्यापक महामारी विज्ञान अध्ययनों से अधिक नहीं है।)

तर्क संरचना पर सवाल उठाएं

जांच करें कि क्या निष्कर्ष परिसरों से तार्किक रूप से अनुसरण करते हैं। पूछें: क्या निष्कर्ष आवश्यक रूप से अनुसरण करता है? क्या तार्किक अंतराल हैं? क्या तर्क औपचारिक भ्रांतियां जैसे परिणाम की पुष्टि या पूर्ववर्ती को अस्वीकार करना करता है? तर्क की संरचना को मैप करें यह प्रकट करने के लिए कि तार्किक रूप वैध है या नहीं।

छिपी मान्यताओं की तलाश करें

अज्ञात परिसरों की पहचान करें जिन पर तर्क निर्भर करते हैं। पूछें: इस निष्कर्ष के अनुसरण के लिए क्या सत्य होना चाहिए? क्या ये मान्यताएं उचित हैं? क्या तर्क वह साबित करने की कोशिश कर रहा है जो यह मान रहा है? क्या ऐसी झूठी दुविधाएं हैं जो विकल्पों को कृत्रिम रूप से सीमित करती हैं? निहित मान्यताओं को स्पष्ट बनाना प्रकट करता है कि वे उचित हैं या नहीं।

परिसरों की प्रासंगिकता जांचें

मूल्यांकन करें कि क्या परिसर वास्तव में निष्कर्ष का समर्थन करते हैं। पूछें: क्या यह परिसर निष्कर्ष के लिए प्रासंगिक है? क्या यह वास्तविक मुद्दे को संबोधित करता है या भटकाव पेश करता है? क्या व्यक्तिगत हमले या भावना की अपीलें तार्किक समर्थन का स्थान ले रही हैं? प्रासंगिकता महत्वपूर्ण है—अप्रासंगिक परिसर, चाहे कितने भी सत्य हों, निष्कर्षों का समर्थन नहीं करते।

साक्ष्य गुणवत्ता का मूल्यांकन करें

प्रस्तुत साक्ष्य की ताकत और विश्वसनीयता का आकलन करें। पूछें: क्या सामान्यीकरण के लिए नमूना आकार पर्याप्त है? क्या साक्ष्य चेरी-पिक किया गया है या व्यापक है? क्या सांख्यिकीय दावों को आधार दरों के साथ ठीक से संदर्भित किया गया है? क्या उपाख्यानों को असमान वजन दिया गया है? क्या साक्ष्य विश्वसनीय, विशेषज्ञ स्रोतों से है? गुणवत्ता साक्ष्य ठोस निष्कर्षों के लिए आवश्यक है।

वैकल्पिक स्पष्टीकरणों पर विचार करें

जांच करें कि क्या अन्य स्पष्टीकरण साक्ष्य से मेल खाते हैं। पूछें: क्या सहसंबंध को प्रत्यक्ष कारणता के बजाय सामान्य कारणों द्वारा समझाया जा सकता है? क्या एकल कारण के बजाय कई कारक हैं? क्या यह संयोगात्मक हो सकता है (इसके बाद इसलिए)? क्या माध्य की ओर प्रतिगमन पैटर्न की व्याख्या करता है? विकल्पों पर विचार करना समय से पहले कारणात्मक निष्कर्षों को रोकता है।