2016 PSAT LEET 논리학 읽기

첫째 고개 : 피리 논리학
둘째 고개 : 개념-판단
셋째 고개 : 명제-공리
넷째 고개 : 명제논리
다섯째 고개 : 대당관계
여섯째 고개 : 명제변형
일곱째 고개 : 정언삼단논법
여덟째 고개 : 타당성 검증
아홉째 고개 : 가언삼단논법
열째 고개 : 선언삼단논법-양도논법
열한째 고개 : 귀납추리
열두째 고개 : 일반화와 유추
열셋째 고개 : 인과적 귀납추리
열넷째 고개 : 가설추리
열다섯째 고개 : 오류추리Ⅰ
열여섯째 고개 : 오류추리Ⅱ
열일곱째 고개 : 논증 분석과 추론방식
열여덟째 고개 : 논증구조도
열아홉째 고개 : 논증 비판과 반론
스무째 고개 : 논증 판단과 평가

[피리 논리학 읽기]
귀납적 일반화는 공장의 생산품에 대한 어떤 통계를 낼 경우에도 활용한다. 이 문제는 편향 통계의 오류에다가 불충분한 통계의 오류마저 얹고 있는 사례이다.
급발진이 보고된 차량 중 100대를 표본으로 추출하였으므로 표본의 크기가 1,000대인 경우보다 더 신뢰할 수 있는 경우는 아니다. 또한 일반화한 결론에 대한 확신을 갖기에도 부족하다. 따라서 "표본의 크기가 적절하지 않을 수 있다." 또한 결론의 '최근'이 구체적으로 언제인지 알 수 없기 때문에 "'최근에 생산된 차량'의 개념이 모호하다." 그리고 위 논증은 표본의 추출방법을 언급하고 있지 않으므로 논증의 설득력을 높이고자 "표본의 추출방법이 적절하지 않을 수 있다." 표본의 추출방법은 편향 통계의 오류와 관련을 맺고 있다. 예를 들어 표본을 추출하는 데에 있어 '운전 초보'를 대상으로 하였다면, 운전 미숙에서 발생할 수 있는 결함을 고려해야 하므로, 표본의 추출방법이 편향 통계의 오류를 가져올 수 있는 것이다.
그리고 또, 1998년부터 전체 차량의 생산 대수가 크게 증가하였다면 급발진 결함 비율이 일정하더라도 급발진 결함 차량의 수가 1998년 이후부터 급증하였다고 볼 수 있으므로, "이제까지 운행된 전체 차량의 생산 연도별 분포에 대한 자료가 빠져 있다."라고 지적할 수 있다. 통계에서 우리가 간과할 수 있는 내용도 있는데, 그것은 '비율'의 증가나 감소가, '수'의 증가나 감소를 의미하지 않는다는 점이다. 또한, 퍼센트(%)와 퍼센트포인트(%p)의 개념을 구별해 둘 필요도 있다. 기준인 양을 100으로 보았을 때 비교하는 양을 나타낸 수를 퍼센트(%)라고 하면, 그 퍼센트의 변화나 차이를 퍼센트포인트(%p)라고 한다.