一本小小的蓝色逻辑书pdf

图书网 2019年5月17日12:27:1974K1
摘要

一套完整而实用的逻辑推理概念,囊括50个逻辑推理法则,帮助你用逻辑思维解决现实问题。
一套针美国大学入学考试的阅读理解和逻辑分析题解题思路,并辅以40多道实战题目供你反复练习。

一本小小的蓝色逻辑书 内容简介

大约两千五百年前,苏格拉底创建了一套方法,通过一系列探问,也就是后世所说的“苏格拉底方法”,来获取问题的答案,并对这些答案进行推断。通过这种方式,他就可以找出各种复杂现象背后的关键问题,揭开很多貌似有理实则荒谬的说法背后的真相。这套方法就是后来我们所说的“逻辑推理”

本质上来说,逻辑推理是一个“收集信息、评估信息的过程”。要想做出正确的决定,我们首先要占有充分的信息,而要想占有充分的信息,首先需要提出正确的问题。所以那些擅长逻辑推理的人,往往也比较善于提问,收集相关信息,并用“正确的”方式对这些信息进行评估。更重要的是,他们可以在不受他人干扰的情况下独立完成这一过程。

本书的目的,就是为读者提炼出一套更有用、更完整的逻辑推理概念,帮助读者在学习和现实生活中更好地理清思路,解决问题。

一本小小的蓝色逻辑书 目录

前言

引言

第1章 感知和思维模式

选择性感知

世上到底有没有“偶然现象”这回事?

四种典型思维方式

第2章 如何进行创意思考

水平思考法

发散性思维与聚合性思维

思维导图

魔鬼代言人

点子杀手和点子孵化器

头脑风暴

重述问题

推销创意

第3章 如何做决策

利弊分析法

矩阵分析法

决策树

概率树

加权排序法

效用分析法

沉没成本

假设测试法

囚徒困境

第4章 如何进行论述分析

什么是论述

分析论述

五个常见的推理漏洞

逻辑推理大练兵

第5章 掌握逻辑

“只要……就……”陈述

“NSMA”陈述

相互独立,完全穷尽

逻辑等同陈述

逻辑推理大练兵

附录

一本小小的蓝色逻辑书 精彩文摘

五个常见的推理漏洞

法则22人们在推理时最常出现的五个推理漏洞:把橘子跟苹果做比较;以偏概全;对相关的证据视而不见;混淆因果关系;在执行计划时没有提前考虑到可能出现的瓶颈。

通常说到推理漏洞时,大都指的是那些跟我们所做的假设相关的漏洞。在这五个常见的推理漏洞中,第一个是比较和类比假设漏洞,即把两个虽然不同,但逻辑上却相等的事物进行对比。一般来说,我们会把苹果跟苹果进行比较,橘子跟橘子进行比较,而不会把二者混淆,否则就是犯了此类错误。

第二个是代表性假设漏洞,也就是所谓的“以偏概全”。当我们使用的例子可以代表整个群体时,我们的论断就会得到强化;反过来,当我们的例子不足以代表整体时,它就会弱化我们的论断。

第三个是“好证据”假设漏洞。当我们不经验证就想当然地认为自己的证据有效时,就会容易出现这种漏洞。通常来说,那些比较客观、相关、精确、真实的证据有利于强化我们的论述;而主观、不具代表性、不精确的论据则只会弱化我们的论述。

第四个是因果假设漏洞。当我们错误地做出因果假设,或者在没有证据的情况下就认定一件事会导致另外一件事时,就会犯这种错误。

第五个是实施假设漏洞,当我们没有预料到计划实施过程中可能出现的瓶颈,或者盲目地相信自己的计划会轻而易举地得到落实时,我们就会犯这种错误。

比较和类比假设漏洞

我们会根据人物、地点、事物或环境来进行各种比较或类比。所谓类比,就是当两个(或多个)事物拥有某些相似点时,我们就会将其进行对比,并假设它们在其他方面也会相似。生物学家在做实验时就经常会做类比,他们会把在动物身上得到的实验结果放在人类身上。比如说,他们在小白鼠身上实验某种药物时发现了某种并发症,就会认为人类在使用这种药物时也会出现同样的并发症。

有时人们会对人的性格进行类比。比如说,当我们发现儿子跟父亲或女儿跟母亲有某些类似之处时,我们就会认为这对父子或母女之间在其他地方也有类似之处。

有时人们会将不同时间段的事件或情况进行类比。比如说,很多公司的管理人员在遇到问题时,都会借鉴本公司之前遇到类似问题时的做法。

要想弱化对方的类比推理,最好的方法就是:当对方将两件事物进行类比时,我们便找出二者的相同或不同,以此证明对方的类比并不成立。

打个比方,“玛莎今年负责公司的刀具销售,业绩非常好,所以我们要提拔她,让她去销售公寓”。很显然,说这句话的人是在把刀具和公寓进行类比,认为一个善于销售刀具的人也一定会是个卖房子的高手。也就是说,只要一个人有能力,卖什么是无所谓的。

怎么驳斥这种说法呢?一种方式就是告诉对方,刀具是一种日用品,而房子是奢侈品,所以卖刀具和卖房子完全是两码事。一个善于卖刀具的人未必善于卖房子。

反过来也是如此。当对方认为两件事物根本不同时,我们可以找出二者的相似之处,以说明二者是可以类比的。

打个比方,两名狂热的体育迷在喝啤酒,其中一个人说道:“以前的运动员跟如今的运动员根本没法比。马克·史必兹(Mark Spitz)在1967年的墨西哥奥运会上一人独得7块金牌,要是换到今天,他连参加奥运会的入场券都拿不到。”

另一个人表示不同意,于是他举出一个相反的例子:1965年,杰克·尼克劳斯(Jack Nicklaus)在佐治亚的奥古斯特球场以271分的成绩成为大师杯高尔夫巡回赛冠军,而在2013年,亚当·斯各特(Adam Scott)在同一个球场上赢得了大师杯高尔夫巡回赛冠军,他的分数是279分。从这个角度来说,两位冠军之间确实有很多类似之处。

在类比两件事物时,尤其是那些来自不同时代的事物时,一定要注意,不同时代的人们收集信息的方式是不同的,所以他们所收集到的信息的质量也无法相比。打个比方,我们不能把20世纪40年代所做的员工满意度调查结果,跟今天的员工满意度调查结果相比。

从最基础的层面来说,在进行论述时,无论我们使用什么术语和措辞,它们的内涵都应该保持一致。比如说,报纸上可能会写,如今郊区的污染程度是20年前的10倍。污染可能确实更严重了,但如果要用具体数据表明污染的严重性,我们必须给出明确的空气、水、噪音和垃圾等方面的污染指数。换句话说,在进行对比时,我们所用来对比的事物之间一定要具有可比性。

代表性假设漏洞

所谓样本,就是指从一大群人或事物中选出来的一小部分人或事物,以此来代表这一小部分人或事物所属的整个群体的特点。社会学家在进行社会研究时经常会选取样本,相信我们都听说过“我从没遇到过一个让我喜欢的Z国人”或者“我强烈推荐阳光餐厅,因为我去过那儿三次,那儿的食物实在太棒了!”

以上两个例子都是在用样本代表全部。说第一句话的人显然没有接触过所有的Z国人,他只是遇到过几个而已;而第二个人也并没有尝过阳光餐厅的所有食物。要想真正有代表性,有说服力,你选的样本必须在质和量上都能代表整体。

要想在量上代表整体,你选择的样本数量必须足够大——很显然,只选一两件是不够的。要想在质上能代表整体,你所做的选择必须是随机的,必须保证整体内部不同的子类别都能在样本中占有一席之地。

想想看,如果一家旅行社极力推荐你去摩洛哥旅游,因为“每四位游客中,就有三位会推荐摩洛哥”。但你发现,这家旅行社实际上只征求过八位游客的意见,你还会认为它的推荐很有价值吗?显然不会,因为它选取的样本数量太小了。

但另一方面,样本不仅要大,而且要具有多样性和随机性。试想一下,如果该旅行社选择的样本是几百位游客,而且的确有75%的被调查者都推荐摩洛哥,你会选择摩洛哥吗?可能会,因为那么多人都推荐了。可问题是,如果你发现该旅行社选择的样本都是非洲人呢?突然之间,你会觉得哪怕有几百人,但这些人的意见还是不足以代表所有游客的看法。

记住,样本一定要能代表整体,否则它就毫无意义。所以在进行推理论述过程中,如果对方是在用样本反映整体,那驳倒对方的一个有效方式就是质疑该样本的有效性:如果你能证明该样本并不能代表整体,那么对方的论点就站不住脚;而反过来说,如果你能证明自己所采用的样本确实能够代表整体,那你的论点就会得到强化。

一般来说,选择样本的关键不是它够不够大,而是它是否足够多样化。如果样本来自一个跟整体关系不大的子群体,那么它的数量就没有太大价值。比如说众所周知的盖洛普调查,媒体经常会在全国大选中用它来预测竞选结果。要想了解全国选民对某个候选人或政治事件的看法,调查者们就必须从不同的年龄、教育水平、性别、区域、职业、种族,甚至宗教中群体进行抽样调查,而相对来说,调查者们就无须按照体重或发型等对选民进行划分了。只要分对子类别,然后从各个子类别中进行抽样,哪怕样本数量不是很大,其结果仍然具有代表性——事实上,一般来说,在一次涉及几百万人的大选中,盖洛普只需选1800人作为样本就足够了。

注意,代表性假设不同于类比假设。类比假设是两个事物之间的横向对比,而代表性对比则是个体与整体之间的纵向对比。换句话说,在进行类比时,人们关心的是“A”跟“B”之间能否画等号;而在进行代表性假设时,人们会关心“a”能否跟“A”画等号。

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匿名

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匿名网友

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评论:7   其中:访客  7   博主  0
    • Herbert
      Herbert 0

      谢谢

      • 565371175
        565371175 9

        要看

        • yoyo
          yoyo 9

          一本好书,值得收藏和推荐。

          • Holmebin
            Holmebin 9

            是一个系列书的作者,有意思

            • eason
              eason 9

              谢谢

              • eason
                eason 9

                谢谢!

                • mola
                  mola 0

                  谢谢!