举例说明什么是轻率概括谬误
在进行归纳推理时，如果只根据若干还不够充分的事实仓促地推出一般性的结论，把它看作完全可靠的，就会犯“归纳不当”的错误。其谬误实质是严重忽视了与样本属性相反的事例存在。
轻率概括从狭义上讲，也叫样本太小，是以少数的不具有代表性的事例就匆匆归纳出普遍性的结论。其谬误在于由于样本太小，不能满足在样本容量方面的要求，而使样本缺乏代表性，由此，不足以概括出代表总体特征的结论。
例1： 医生使用吗啡减轻病患的痛苦是对的，因此，所有人都可以随意使用吗啡。
例2： 知识分子家庭出身的孩子都聪明，你看小珍、小强、小琴都很聪明，他们的父母都是知识分子。
例3： 1979年3月，美国三里岛核电站发生严重事故，1986年苏联切尔诺贝利核电站也发生了严重事故。所以，目前世界上正在运行的核电站都会发生严重事故。
需要注意的是：
第一，样本可能太小这一事实不一定意味着样本就是不典型的。如果较小的样本在一个很大的总体中具有典型性，这样的概括不是谬误。只有对太小而且不典型的样本进行概括，才犯了轻率概括的谬误。
例： 给3只小老鼠喂食了1克T物质，这3只小老鼠在两分钟内进入了休克状态，然后都死了。所以，对于所有的小老鼠来说，T物质可能是使它们致命的物质。
分析： 这则论证没有犯轻率概括的谬误，因为在这则论证中，样本在它所属的总体中具有典型性。小老鼠在两分钟内死亡的事实表明：在吃T物质与小老鼠死亡之间存在因果联系。如果存在这种联系，那么其他小老鼠吃了T物质也会这样。
第二，从另一个角度说，样本大不一定能保证样本就是典型的。在样本较大的情况下，如果样本不是随机选取的，它在一个很大的总体中可能就没有典型性。
例： 对加州的10万名选民进行选情调查，其中有80％的选民说他们会投共和党候选人的票。很明显，共和党候选人将会当选。
分析： 尽管这则论证中引用的样本是很大的，但其调查的抽样不是随机进行的，该论证还是犯了轻率概括的谬误。有80％的加州选民说他们会投共和党候选人的票，这说明共和党候选人在加州具有压倒性的优势，但它不能反映全国其他地区选民的投票倾向。
