一、以偏概全
示例：“我的舍友说她的哲学课很难，我的哲学课也很难，因此，所有的哲学课必定都很难！”本例的依据仅为两个人的感受，是不足以得出这样的结论的。
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建议：检查所选用的例证：是否只有不多几个人的观点或者经历？如是，则应考虑是否需要增加证据，抑或缩小结论涵盖范围。（注意：本例结论若改为不那么绝对的“某些哲学课对某些学生来说是很难的”，则不属于“以偏概全”。）
二、推不出
定义：给出的论据的确能够支撑某种结论，然而却非欲论证的结论。
示例：“惩罚的严厉程度应当与违法的严重程度相吻合。现如今，对酒后驾车的惩罚也许不过只是。然而酒后驾车乃是非常严重的违法，可以导致无辜行人的丧命。因此，酒后驾车
应当适用死刑。”这里的论据实际上可以支撑若干结论，例如“对酒后驾车应当严惩”等等，但却不能支持适用死刑的正当性。
建议：分清论据与结论。检查论据，看它们可以客观地给出什么结论。检查结论，看它需要什么论据作为支撑，然后检查实际是否给出了这样的论据。“推不出”的逻辑谬误往往发生在结论过于宽泛或者过于绝对之时，因此，如果所提主张较大，则应特别小心仔细。
三、事后归因（亦称“假性因果”）
检测技术及应用这一谬误的名称来自拉丁语“post hoc,ergo propter hoc”，意为“后此，故因此”。
定义：认为事件甲之后发生了事件乙，因此事件甲导致了事件乙。有时时间上似乎相互关联的两件事，实质上并不存在因果关系。换言之，相互关联并不等于存在因果关系。 蝶形胶布示例：“琼斯总统提高了税收，之后暴力犯罪上升。因此，琼斯总统对犯罪上升负有责任。”税收增加可能是，也可能不是犯罪上升的一个因素，但本例并未揭示二者存在因果关系。
建议：要避免“事后归因”，本例的论证就需要给出一定的解释，阐明税收增加如何最终就会引起犯罪上升。因此，避免这一谬误的办法就是：如果要说甲导致乙，就还应说明甲如何导致乙，而不能仅仅说是因为甲先发生乙则后发生！
四、滑坡谬误
定义：声称某事之后将会发生一连串通常是可怕的后果，但却并无充分证据支撑该推论。这样的推论事先假定，只要我们踏上了“滑坡”，就不可能中途停住，于是就必定会一路滑跌到沟底。
示例：“动物实验有损对生命的尊重。如果不尊重生命，即可能越来越容忍诸如战争及杀人等等暴力行为。那么，社会将很快就会沦为战场，人人都会时刻担忧自己的生命。这将是文明的末日。为了防止出现这种可怕结果，应当立即宣布动物实验为非法。”非常明显：这一系列事件未必就会件件发生。即使认同动物实验的确危及对生命的尊重，而不尊重生命可以导致容忍暴力，但到此也可能就到了滑坡事件的终止点：我们也许不会非得一路滑跌到文明的末日。因此，并没有充分的理由让我们接受“必须宣布动物实验为非法”的结论。
与“事后归因”类似，“滑坡”谬论迷惑性也很强，难以识别，因为有时的确可以预知某事之后的一系列连锁反应。
建议：检查论证中属于“如果甲，那么乙，而如果乙，则丙”之类的连锁引申，确保事件系列关联合理。
五、类比失当
定义：很多论证需要类比两种或更多事物、观点或情形。如果所比较的两件事物就所讨论的问题而言实际上并非真正类似，这种类比就不恰当，基于其上的论证也就存在“类比失当”的逻辑谬误。
示例：“支和铁锤一样，都是可以杀人的工具。限制买铁锤是荒唐的，因此限制买支也同样荒唐。”的确，支和铁锤有共性，但是，这些共性却并非限制购买支的主要理由。实际上，限制支乃是因为支很容易用于远距离大规模杀人，而这一特性铁锤却没有。因此，这样的类比是不恰当的，而据此给出的论证也同样不恰当。
建议：搞明白对于论题来说哪些才是关键属性，再看所比较的两个事物是否都具备这些关
键属性。
六、诉诸权威
定义：为使论证更为有力，我们往往举出权威资料、权威论点作为参照。然而，如果只是举出某个实际并非专家的名人，用来说服别人，那就犯下了“诉诸权威”的逻辑谬误。
示例：“我们应当废弃死刑。例如影星Guy Handsome公开表示反对死刑。”虽说Guy Handsome在演艺方面也许是个权威，但没有理由认为他在政治方面的见解也很高明。
建议：有两个很简单的办法：第一，确保所援引的权威在所讨论的话题方面确实是专家；第二，不要只是说“Authority博士认同某某观点，因此我们也应该认同”之类，还应该充分阐述该权威所依据的理由或者论据。这样的话，读者获得的就不仅仅只是某人的声名。
此外，优先援引那些中立或理性的权威，而非立场偏颇的权威。加菲盐
摩托车下乡补贴七、诉诸公众
定义：利用大多数人都期望受欢迎、主流的这种心理，从而赢得受众的支持。其最为常见
的一种形式是“从众谬误”，即试图说服受众采取某一行动或接受某一说法，只因为（据说）非常多的人们都这样。
禁书示例：“同性恋婚姻很不道德。70%的美国人都这样认为！”虽然在决定需要对什么问题立法方面，大多数美国的意见是有关系的，但是他们的意见却无疑不能决定某事是否符合道义。
建议：谨记：流行的观点并非总是正确！
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