Falacias que Involucran Silogismos Estadísticos
--------------------------------------------------------------------------------
Una generalización estadística es una
afirmación que normalmente es cierta, pero
no siempre. A menudo usa la expresión "la
mayoría", como en "la mayoría
de los conservadores están a favor de los recortes
en programas sociales". Otras veces usa la palabra
"generalmente", como en "los conservadores
generalmente están a favor de recortes en los
programas sociales". En otras ocasiones no usa
una palabra específica, como en "los conservadores
prefieren los recortes en los programas sociales".
Las falacias basadas en generalizaciones estadísticas
se deben a que la generalización no es siempre
verdadera. Cuando un autor trata una generalización
estadística como si siempre fuera real, el
autor incurre en falacia.
--------------------------------------------------------------------------------
1. Accidente:
Definición
Se utiliza una regla general en circunstancias excepcionales
en las que la regla no debería aplicarse.
Ejemplos:
La ley dice que no se debe conducir a mas de 50 KPH,
así que, aunque tu padre no pudiera respirar
no deberías haber excedido el limíte
de velocidad.
Es bueno devolver las cosas que nos prestan, así
que deberías devolver ese rifle automático
al psicópata que te lo prestó (adaptado
de "La República" de Platón,
Libro I).
Prueba
Identifique la generalización en cuestión,
y demuestre que no es una generalización universal.
Luego muestre que las circunstancias en este caso
sugieren que la generalización no se debería
aplicar.
--------------------------------------------------------------------------------
2. Accidente inverso:
Definición
Se aplica una excepción a un caso en que se
debería aplicar la regla general.
Ejemplos:
Ya que permitimos que los pacientes desahuciados usen
heroína, deberíamos permitir usarla
a todo el mundo.
Ya que le permitió a Jill tras ser atropellada
por un camión que presentara tarde su tarea,
debería permitir a toda la clase que entreguen
tarde sus tareas.
Prueba:
Identifique la generalización en cuestión,
y demuestre que el caso especial es excepcional.
