示例

　　人们难免都曾经和某个女生或男生有不愉快的经历，于是就推论 “唯女子与小人难养也”或“男人都一个德性”。

　　有人因为受过某个河南人的欺骗，就告诫别人“千万不要相信河南人”。

　　有人因为曾经买了某个品牌的产品而发生了不愉快，就下决心以后再也不买这个牌子的产品。

　　有人初闻榴莲的气味，便把它放入了排除名单，也就很遗憾地错过了品尝“水果之王”的机会。

解释

　　事实上，所有的普遍化，即使是最可靠的，它的取样也只是某个群体中的某一部分，然后再推及到所有或者大部分成员。普遍化的重点不在于它永远无法证实，而在于取样是否真正代表某个群体的特质。如果在同类事件上采样不足，就贸然以偏概全进行普遍化，那么推论可能毫无用处。

　　贸然普遍化预设了这样一个非理性的信念原则：如果某类的成员具有某些你不喜欢的特质，那么其他所有（或大部分）的成员便都具有同样的特质。

反驳

　　当你贸然进行普遍化时，你会因为对某类事情预做判断，给予负面评价而丧失对这些事情保持客观性。

对治

1、可能而非必然——用科学的方法思考

　　怀疑论哲学家休谟就否认了经验归纳知识的确定性，认为透过观察发现的自然律，并不是绝对不会出错的真理，相反，它们顶多是一种可能性，可能的高低取决于证据的多寡。就科学的观点来看，所有从经验而来的归纳，在未来都有被推翻的可能。而可能性很低的结论不能作为我们行动的依据，同时，即使拥有许多证据支持归纳结果，也不可太过自信。

　　要用科学家使用的方法，而非独断论者的判断，将普遍化的结果建立在可能性，而非必然性上。科学家拥有开放的心灵，但不是什么事情都能接受，而是要讲求证据。独断论者的心灵是封闭的，他们不在乎证据。

2、避免带有偏见的归纳

　　仓促归纳遂下结论的意思是，收集的证据案例数量不足，便贸然下结论。有时候，即使数量巨大，也不能说它足够支撑归纳的结论。逻辑学家塞蒙指出：“真正为问题在于，取样是否够大，足以捕捉或代表这个族群的多样性。”由此可见，数量和多样性是采样的两个重要指标。对治贸然普遍化，就要分辨两种归纳的差别：“用不具代表性的取样仓促归纳”和“从代表群体的取样进行归纳”。

　　以偏见的取样进行归纳是一个严重的问题，尤其是当它归纳的对象是人。如果你有些刻板印象，那就很可能用一小撮人的例子进行归纳来支持这种刻板印象。新闻媒体就很会利用（或制造）某些刻板印象进行舆论导控。我们如果无法做出没有偏见的归纳，就不可能透过民主选出或罢免政府官员，并对人民的集体意志赋予法律效力，那么“由多数人统治”的民主政治就不可能运作。

　　判定一个归纳是否有充分的证据做基础，并且其结果能否作为行动的依据，这意味着取样必须不带偏见、而且数量必须足够大、还要能够正确地代表族群成员的多样性。