7个可能损害你决策的逻辑谬误（附例子）

如今，逻辑似乎已经被抛到了窗外。

回归严谨的逻辑和批判性思维可以帮助解决我们今天面临的许多问题。 许多人根据自己的感觉行事，感觉转瞬即逝，这意味着我们不断变换位置，在此过程中一无所获。 由于这种对情感的执着，许多人和企业经常落入逻辑谬误的陷阱。

什么是逻辑谬误？

逻辑谬误是逻辑和修辞中的不正确论点，其中包含破坏其合理性的致命缺陷，从而导致错误且可能具有破坏性的结论。 企业不能制造逻辑谬误。 不幸的是，企业可以而且确实犯了这些谬论，其后果往往是立竿见影的，如果不是，最终会严重破坏他们的底线。

为了更好地理解逻辑谬误对业务的影响，让我们只关注一个方面：决策。 逻辑谬误如何损害您的决策过程？ 以多种方式，但为了简洁起见，我们将研究七个应该避免的逻辑谬误的例子。

1. 仓促的概括

简而言之，草率的概括是您忽略了尽职调查。 它是在没有首先收集和理解您所做决定的背景下所有事实的情况下做出决定。

例如，假设您将利用您认为消费者对某种小部件的需求。 为了支持项目的可行性，您可以抽样一小群人来衡量他们对产品的兴趣。 他们喜欢它！

但也许该群体在地理上倾向于喜欢该产品。 也许他们住在河边，钓鳟鱼的地方很多，而你的产品是一种新奇的诱饵。 所以，你在全国范围内生产产品，你瞧，一个没有水体的销售罐。

这是一个非常简单的例子来说明显而易见的事情：在你拥有一个深刻而丰富的信息池之前不要做决定。 报告工具和调查可以帮助您收集必要的数据以避免草率的概括。

2. Ad Hominem

经典的人身攻击谬误是当听众攻击提出论点的人而忽略他们实际在说什么时。 如果您为一个只雇用最优秀和最聪明的组织工作，这似乎不太可能影响业务决策。

情况可能是这样，但是会有一些你个人没有联系的团队成员，即使他们在工作中表现出色。 如果这个人争论，比如说，为什么一个项目必须意识到某种风险，而你因为他们总是抱怨而驳回他们，那么你就是在犯逻辑谬误。

一起工作的人可能不会花时间在一起，而一起工作的人经常对彼此的习惯或怪癖感到恼火。 这很正常。 但你必须是专业的。 不喜欢某个人是可以的，但要让他们的论点得到应有的重视。 保持冷静，看看它在上下文中是否合乎逻辑。

3.诉诸无知

无知不是证据。 无知只是表明一个人不知道某事。 如果有人认为您的组织不应该因为以前没有人能够实现其目标而追求某个项目，那么这不是一个可靠的论点。

诉诸无知的次数比你想象的要多。 请留意它。 当然，我们对很多事情都一无所知，即使是那些围绕着争论主题的事情，但这并不意味着我们举手放弃。 这意味着我们在做出决定之前进行研究和学习。 此外，创新需要承担风险和积极进取。

4. 权威的论据

我们被告知要尊重权威，这本质上不是一个糟糕的选择，但它可能导致权威论点的逻辑谬误。 自然，如果你的老板在争论，你更有可能倾听并相信这是真的。 但仅仅因为它来自你的老板，并不一定证明这个论点是正确的。

但是来自权威的论点不需要来自组织中真正对你有权威的人。 我们总是无缘无故地赋予人们权力。 您是否曾经在超市拿起产品时想：“我听说这很棒！” 然后你意识到你是从电视广告的发言人那里听到的。

重要的是只信任一个权威人士，如果他们赢得了信任，因为他们知识渊博、经验丰富且技术娴熟。 但即使在这种情况下，在你同意之前通过绞尽脑汁来论证他们的论点以确保一切都有意义，这永远不会有什么坏处。

5. 诉诸传统

另一个逻辑谬误是当你认为“我们一直都是这样做的，所以它一定是对的”。 错误的。 这被称为对传统的诉求。

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就像所有逻辑谬误一样，这就是我们变得懒惰并关闭思想的时候。 这是一件容易的事，海岸。 我们努力工作，在家里有责任，等等，所以有时我们只是不去想，盲目地认为，既然它是经过尝试的，它是正确的，那就是正确的决定。

只是，事情会发生变化，如果你不灵活，你最终会崩溃。 这并不意味着传统是错误的，但也不意味着它是正确的。 通常，坚持传统意味着不愿尝试新事物。 这意味着从创新中撤退，这是一项糟糕的业务。

6. 红鲱鱼

红鲱鱼是为了转移注意力而提出的无关紧要的东西。 它一直在懒惰的电影制作中用来误导观众，并且经常在争论中发现它会分散人们做出正确决定的注意力。

例如，假设有人试图让您在沼泽地上建造一座公寓楼，该楼容易被洪水淹没，无法承受大型结构的重量。 为了分散您对这一事实的注意力，他们将话题转移到该地区的空置率、附近的购物场所以及交通枢纽如何吸引所有寻找住所的通勤者。

仅仅因为有需求并且基础设施到位，并不意味着您要在会威胁项目完整性的地块上进行建设。 但明显的缺陷可能隐藏在利益背后，这些利益实际上是破坏您的决策过程的红鲱鱼。

7. Post Hoc Ergo Propter Hoc

这是一个拗口，翻译为“在此之后，因此，因此”。 这种逻辑谬误是指由于顺序而做出失败的因果推理。 换句话说，一个动作跟随另一个动作并不意味着存在因果关系。

确实，相关指标是人们在寻找优化机会时可以开始的地方。 但如果没有调查，你就会在摇摇欲坠的基础上前进。 例如，如果人们因为您投放的广告而购买您的产品，这并不一定意味着该广告有效。 在证实该主张之前，必须考虑太多其他变量。

相关性可以提供洞察力，但如果不进行受控实验，它并不能证明因果关系。 完全依赖相关性而不建立因果关系是一种逻辑谬误，可能会损害您的业务。

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