学会提问-批判性思维指南 作者:[美]m.neilbrtuart-第25章
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“自从最高法院做出给予被告更多权利的决定后，犯罪率就不断地上升。”（但是有可能自从最高法院做出这项决定后失业率也在上升。）
正如你可能猜想到的那样，政界和商界的领袖们喜欢使用这种“在此之后、由此引起”的推论方式，尤其是当这种推论符合他们的意愿时。例如，在承担了领导者角色之后，如果发生了好事，他们就倾向于认为是由自己的领导引起的，如果发生了坏事件就把责任归咎到其他方面。
记住：不能仅仅由于一件事情紧接着另一件事情发生，就认为二者存在因果关系；这有可能只是个时间上的巧合。当你看到这样的推理时，一定要问问你自己：“是否还有其他原因也能说明这件事？”还有，“除了两件事在时间上接近以外，还有没有其他有力的证据呢？〃
解释独立的事件或行为
一家大能源公司的总经理为什么要在2002 年欺骗公司的股东？2001 年的9 月11 日，恐怖主义分子为什么要袭击世贸大厦？2002 年西南地区的干旱是由什么原因引起的？
和我们对于凡 高的耳朵的疑问一样，以上这些问题试图对一些独立的历史事件做出解释。科学研究不能回答这些问题，我们必须自己从过去中寻找线索。一个这样的研究会使我们学会一些方法，从而对推理上的错误更加敏感，其中的一些方法尤其值得我们记住。第一，正如我们从凡 高的事例中所认识到的那样，对于同一件事，很多不同的解释都可能是“有道理的”。第二，我们解释事件的方法受到社会力量和政治力量的极大影响，也会受到个体的心理力量的影响。例如，“自由主义者”与“保守主义者”对于总经理的欺骗行为的原因就有不同的看法，女权主义者与医生对于食欲减退的原因也有不同的看法。
另外，“基本归因错误”是一种常见的偏见，即在解释他人的行为时，我们会过高地估计个人倾向性的作用，而降低了环境因素的作用。也就是说，当我们评价他人的行为时，我们更倾向于从内在因素（他人的人格特征）找原因，而不是从外在因素（环境的力量）找原因。因此，举例来说，当某人约会迟到时，一开始我们倾向于认为他迟到的原因是他这人一向比较磨蹭或者他做事不考虑其他人。然而，我们还应当考虑一下他是否遇到了意外状况，比如，汽车抛锚、塞车或者临时有未预约的客人到访。另一种常见的心理错误就是，一开始就限定了可能原因的数目，然后如果发现了一些补充信息（甚至是不恰当的信息），不是把它们当成独立的、新出现的或者更复杂的假设对待，而是当成已经存在的、被确定的假设来解释。我们的倾向是简化世界；但是事情往往需要复杂的解释。解释一件事并不像流行的脱口秀节目所邀请的专家讲得那样简单。
如何得知对于某件事或某些事我们的解释是否“好”呢？我们无法确定。但我们可以通过提一些批判性的问题来有所提高。当你接受你所遇到的第一个解释时，请小心。请你寻找其他原因并比较它们的可靠性。我们必须接受这个事实，即许多事件都不能用一个简单的原因解释。
解释一件事或一系列事件的线索
当你试图发现干扰性原因时，请用以下的问题问问你自己。．是否有证据表明这种解释得到了批判性检验？
．社会力量、政治力量或心理力量会不会使假设带有某种偏向？．还有哪些十扰性原因还没被考虑？与千扰性原因相比，作者的假设有多可靠？
．对于事件的疑点，作者的假设是否全面？
．作者的假设与所有与事件有关的那些有价值的证据的一致性程度有多高？
。 “在此之后、由此引起”的推理是连结事件的幸要推理吗，
评估干扰性原因
在作者提出进一步的证据之前，你所提出的看似合理的干扰性原因越多，你对作者最初所提供的解释的信任程度就越低。作为一名批判性思考者，你希望尽可能准确地评估每一种解释与可利用的证据有多符合，同时尽量注意避免你个人的偏见。在对各种原因进行比较时，我们建议你使用以下的标准：1 ．逻辑合理性；
2 ．与其他知识的一致性．
3 ．是否曾经成功地解释或预测了某些事件。
使用这个批判性问题
对于一个具有批判性的思考者来说，每一个关于因果关系的观点都会立刻引起他的好奇心和求知欲。但是对于这种现象是否还有可供选择的原因？最具有建设性的批判是让某人来思考干扰性原因。你这样做的目的是要找到一个更好的原因来解释因果关系。
证据与你自己的写作和演讲
在上三章已经间接地为你提供了获得有效沟通的线索。当你为你的观点提供强有力的、充分的证据时，你的听众就会对你的观点印象深刻。不过这条线索还蕴涵着一个警告：你的听众期望或者说要求你的观点能够有充分的证据来支持。你要成为一名成功的作者或演讲者，满足这项要求就是对你最大的挑战。
总结
对于同一件事情的原因，如果出现了其他的解释，那么已经存在的解释就会受到削弱。这些对先前的解释具有威胁的原因就叫做干扰性原因。
人们在解释所观察到的结果时存在一个普遍的逻辑错误，就是混淆了相关和因果关系。因此，请你一定要想想，是否还有其他的原因也能解释所观察到的结果。尤其要小心混淆“在此之后、由此引起”的逻辑错误。
练习
以下的每个例子都提供了一个论证来支持一个因果关系推论。请你针对每个观点找出干扰性原因。然后，请你试着判断由于你所知道的干扰性原因的存在，在多大程度上削弱了作者的观点。
练习l
一点阳光就能战胜冬季抑郁症。有的人会由于冬季白昼变短而感到抑郁，这就是冬季抑郁症。接受研究的9 名冬季抑郁症患者在睡醒之前和太阳下山之前都要接受明亮的光照，每次照3 小时。一周之内，这9 名患者中有7 人完全康复，其他两人也表示症状得到了缓解。这种光照疗法通过让身体误以为是夏季而生效。
练习2
是什蜘蒙因导致邮局的一个职员突然发狂并杀死了6 名职员？通过仔细地厦顿罪犯的童年，洲门找到了答案。他8 岁时失去了母亲，他的父亲经常虐待他。还有，他的哥哥姐姐都比他优秀，他成长在他们的阴影下。当他还是个孩子时就很难交到朋友，对自己的性别也不认同。成年后，他盲目地换了一个又一个工作，井产生了一些古怪的幻想。最后，邮局成为导致他这一切失败的社会象征。为了成为“有成就的人”，最终他转向了暴力。
练习3
近期的一项研乡裱明，导致青春期的少喇巳罪的一个主要原因是这些十几岁的少年缺乏自尊。研究人员从田纳西州那什维尔少年潜力培训班选取了500 名少年进行研究，这些少年接受了关于犯罪行为原因的测验。研究人员对这些丈吓级的少年们洲亏了访问，让他们完成了罗伯特自尊测验，并询问他们参加犯罪活动的频率。研究人员发现，对自己的评价越糟的孩子，参加犯罪活动的可能陛越高。另外，研究人员还发现，在以后两年里，自尊测验分数增加的那些孩子参加犯罪活动的频率呈现出减少的趋势。这项研究说明，如果教师想要减少青少年犯罪，就应当关心青少年的自尊状况。抽样回答― 练习1
结论：光照疗法战胜了冬季抑郁症。
理由：一周之内，接受光照疗法的9 个患者中有7 人完全康复。除了光照疗法，还有没有其他原因也能解释患者的好转呢？答案是肯定的；有很多明显的、可供选择的解释研究人员都没有列出来。例如，有可能患者本身就希望能好起来，这种期望使他们在接受治疗后主观上感觉好起来了。还有，患者知道了光照疗法的目的，为了取倪研究人员，即使没有好转，他们也报告感觉好些了。我们还可以假设，在这一周之内，周围环境的改变导致了患者好转。比如，在治疗的这一周之内，也许天气特别好，这些患者花了比平常更多的时间来做户外运动。另一种可能就是这些人由于陷入某种沮丧状态，而自然地期望在短时间内尽快从这种状态中恢复。你还能找出其他干扰性原因吗？
练习2
结论：杀害邮局职员的暴力行为是由于童年时期生长在破碎的家庭、遭受到身体上的虐待、兄弟姐妹的敌对以及孤独导致的。
第11 章
第11 章统计数据是否具有欺编性 203 统计数据是否具有欺骗性
下面的内容有多少能使你信服？
据国际反家庭暴力联盟估算，已婚妇女中有超过一半的人（超过2700 万妇女）在婚姻生活中会遭遇家庭暴力，超过113 的人（超过1800 万妇女）每年都被丈夫一而再、再而三地殴打。事实表明，在交通事故中，酒后驾车的男、女司机的比例分别是23 ％和9 。6 ％。可见，女性比男性更适合驾驶。
你无须对上面所讲的事件记忆深刻。因为它们都在月统计数据斯编我们！
人们常运用统计数据来提出证据。可能你经常听到人们用这样一些话来支持自己的论证：“我能用统计数据证明这一点。”很多时候我们都使用统计数据（往往是不恰当地使用）来帮助我们做出决定，比如，评估国家的经济活动和社会发展、决定保留什么电视节目、确定投资策略、帮助人们决定该赌什么体育项目、评估人们对性生活的满意度、预测天气等。
统计数据是一种以数字形式表现出来的证据。这样的证据可以给人留下深刻的印象，因为数字使证据看起来非常科学、精确，让人感觉似乎这就代表着“事实”。然而，统计数据可以并且经常欺骗大家！表面上它们很有说服力，事实上却不一定。作为一个批判性思考者，你必须力求查明误用统计数据的推理。由于篇幅有限，我们不可能把所有带欺骗性的统计数据都列举出来。然而，这一章将为你提供一些普遍的、广泛使用的策略，你可以通过这些策略来查明统计数据的欺骗性。除此之外，这一章还将通过许多最常见的滥用、误用统计数据的事例，来提醒你小心统计数据所提供的证据。
圆批列性问题：统计数据是否具有欺骗性？
不可知的、有偏见的统计数据
找出具有欺骗性的统计数据，首要策略是尽可能多地了解人们如何获得这些统计数据。我们能否知道美国的艾滋病患者、堕胎者、盗窃商店者、白领阶层犯罪者、公务员、每天饮酒超过三瓶啤酒的人、殴打妻子的人、流浪者以及吸毒者的精确人数？对此我们表示怀疑。为什么？因为在获得准确的统计数据的过程中，由于某些特定原因，将出现各种各样的干扰，比如，不愿提供真实信息、没能记录下事件过程、观察事件时出现仪器故障或随机误差。因此，统计数据常被看作是“经过训练的推测”。那些推测很可能相当有用，也可能相当具有欺骗性。你需要时常提醒自己：“作者是如何得出这些估计的呢？〃
在关干各种身体不适症及医疗不适症的报告中，普遍存在着误用数据的�
