数据分析的 5 项演绎原则

你好，我是林骥。

鲁迅曾经在《论辩的魂灵》中，写过这么一段话：

你说甲生疮。甲是中国人，你就是说中国人生疮了。

既然中国人生疮，你是中国人，就是你也生疮了。

这是在讽刺当时很多人的论辩逻辑。

在今天，依然有很多人会犯一些逻辑上的错误，比如说：

做好数据分析需要会使用一些工具，小明会使用一些工具，所以小明能做好数据分析。

但是，会使用一些工具，并不代表就能做好数据分析，这是犯了逻辑上的错误。

那么我们应该如果避免出现类似的逻辑错误呢？

下面介绍演绎思维的 5 项基本原则，希望能帮助你建立更加严谨的数据分析思维。

在讲这些原则之前，我们先理解三个基本概念，为了方便区分，分别采用蓝色、橙色和灰色三种不同的颜色来表示：

（1）大项：一般是指大前提和结论的谓项；

（2）中项：是用来联系大前提和小前提的概念；

（3）小项：一般是指小前提和结论的主项。

原则 1. 不要出现第四个概念

演绎思维一般由大前提、小前提和结论组成，简称「三段论」，其中只能有三个不同的概念，如果有第四个概念，那么就有可能出错。

比如说：

大前提：中国人勤劳勇敢；

小前提：小明是中国人；

结论：小明勤劳勇敢。

在这段话中，似乎只有「中国人、勤劳勇敢、小明」三个概念，但前面的「中国人」是代表整体的概念，而后面的「中国人」其实是指一个中国人，出现了第四个概念，所以结论是站不住脚的。

原则 2. 中项要能向外延伸

如果中项不能向外延伸，就不能在大项与小项之间起到中介的作用，因而就得不出必然的结论。

比如说：

大前提：一部分中国人很有钱；

小前提：小明一家人是一部分中国人；

结论：小明一家人很有钱。

虽然小明一家人是一部分中国人，但不一定是很有钱的那一部分中国人。

原则 3. 大项和小项都不能扩大

如果大项或小项代表的范围一旦扩大，那么得出的结论就未必正确。

比如说：

大前提：运动员需要锻炼身体；

小前提：小明不是运动员；

结论：小明不需要锻炼身体。

事实上，运动员只是「部分」需要锻炼身体的人，不能扩大到「全体」需要锻炼身体的人。

原则 4. 前提都为否，结论不必然

如果大前提和小前提都是否定句，那么无法得出必然的结论。

比如说：

大前提：小明不是运动员；

小前提：小明不是数据分析师；

结论：？

在这段话中，大前提和小前提都是否定句，所以得不出什么必然的结论。

原则 5. 前提有一否，结论必为否

在大前提或小前提中，如果有一个是否定句，那么结论就是否定的。

比如说：

大前提：人不是草木；

小前提：小明是人；

结论：小明不是草木。

在这段话中，因为大前提是否定句，所以结论也是否定的。

最后的话

正确的思维能力，是做好数据分析的必备条件，这也是很多人相对比较欠缺的一种能力。

在平常说话的时候，我们可能不知不觉中就运用了演绎思维，比如说：

销售目标完成率 108%，业绩表现很好。

这句话背后隐含了一个大前提：销售目标完成率超过 100% 的业绩表现很好，默认大家都知道这个前提，所以我们通常不用说，大家也都明白。很多数据分析的结论，其实都是通过这种方式得出来的。

要想成为一个有洞察力的人，就要多思考，多研究，多实践，通过刻意练习，不断提升自己的思维水平。

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