Generalisasi yang tergesa-gesa adalah a kekeliruan dimana a kesimpulan yang tercapai tidak secara logis dibenarkan oleh cukup atau tidak memihak bukti. Ini juga disebut sampel tidak mencukupi, kecelakaan sebaliknya, generalisasi yang salah, generalisasi yang bias, melompat ke kesimpulan, sekundum quid, dan pengabaian kualifikasi.
Penulis Robert B. Parker mengilustrasikan konsep tersebut melalui kutipan dari novelnya "Sixkill":
"Itu adalah hari hujan di Harvard Square, jadi lalu lintas pejalan kaki melalui atrium dari Mass Ave ke Mount Auburn Street lebih berat daripada yang seharusnya jika matahari keluar. Banyak orang membawa payung, yang sebagian besar di antaranya tergelincir ke dalam. Saya selalu berpikir bahwa Cambridge, di sekitar Harvard, mungkin memiliki payung per kapita paling banyak dari tempat mana pun di dunia. Orang-orang menggunakannya ketika salju turun. Di masa kecilku, di Laramie, Wyoming, kami dulu berpikir orang-orang yang membawa payung adalah banci. Itu hampir pasti merupakan generalisasi yang tergesa-gesa, tetapi saya tidak pernah mengalami kesulitan argumen menentangnya."
Ukuran Sampel Yang Terlalu Kecil
Menurut definisi, argumen yang didasarkan pada generalisasi yang tergesa-gesa selalu berproses dari yang khusus ke yang umum. Dibutuhkan sampel kecil dan mencoba meramalkan kemungkinan ide tentang sampel itu dan menerapkannya ke populasi yang lebih besar, dan itu tidak berhasil. T. Edward Damer menjelaskan:
"Ini tidak biasa bagi seorang pendebat untuk menarik kesimpulan atau generalisasi berdasarkan hanya beberapa contoh fenomena. Bahkan, generalisasi sering diambil dari sepotong data pendukung, suatu tindakan yang dapat digambarkan sebagai komitmen kesalahan fakta yang sepi... Beberapa bidang penyelidikan memiliki pedoman yang cukup canggih untuk menentukan kecukupan sampel, seperti dalam sampel preferensi pemilih atau sampel menonton televisi. Namun, di banyak bidang, tidak ada pedoman seperti itu untuk membantu kami dalam menentukan dasar yang cukup untuk kebenaran kesimpulan tertentu. "
—Dari "Attacking Faulty Reasoning," edisi ke-4. Wadsworth, 2001
Generalisasi secara keseluruhan, tergesa-gesa atau tidak, paling bermasalah. Meski begitu, ukuran sampel yang besar tidak selalu membuat Anda lolos. Sampel yang ingin digeneralisasi harus mewakili populasi secara keseluruhan, dan sampel harus acak. Misalnya, jajak pendapat menjelang pemilihan presiden 2016 merindukan segmen populasi yang akhirnya keluar untuk memilih Donald Trump dan dengan demikian meremehkan pendukungnya dan dampak potensial mereka pada pemilihan. Lembaga survei tahu perlombaan akan ditutup, namun, dengan tidak memiliki sampel yang representatif untuk menggeneralisasi hasil, mereka salah.
Konsekuensi Etis
Stereotip muncul karena mencoba membuat generalisasi tentang orang atau kelompok mereka. Melakukannya adalah yang terbaik di ladang ranjau dan paling buruk, memiliki pertimbangan etis. Julia T. Wood menjelaskan:
"Generalisasi tergesa-gesa adalah luas klaim berdasarkan bukti yang terlalu terbatas. Tidak etis untuk menyatakan klaim yang luas ketika Anda memilikinya anekdot atau bukti atau contoh yang terisolasi. Perhatikan dua contoh generalisasi tergesa-gesa berdasarkan data yang tidak memadai:
"Tiga perwakilan kongres telah berselingkuh. Karena itu, anggota Kongres adalah pezina.
"Sebuah kelompok lingkungan secara ilegal memblokir penebang dan pekerja di pabrik nuklir. Karena itu, para pencinta lingkungan adalah radikal yang mengambil hukum ke tangan mereka sendiri.
"Dalam setiap kasus, kesimpulannya didasarkan pada bukti terbatas. Dalam setiap kasus kesimpulannya terburu-buru dan salah. "
—Dari "Communication in Our Lives," edisi ke-6. Wadsworth, 2012
Berpikir Kritis Adalah Kunci
Secara keseluruhan, untuk menghindari membuat, menyebarkan, atau meyakini generalisasi yang tergesa-gesa, mundur selangkah, menganalisis pendapat, dan mempertimbangkan sumbernya. Jika sebuah pernyataan berasal dari sumber yang bias, maka sudut pandang di belakangnya perlu menginformasikan pemahaman Anda tentang pendapat yang disampaikan, karena memberikannya konteks. Untuk menemukan kebenaran, cari bukti yang mendukung dan menentang suatu pernyataan karena, seperti kata pepatah, ada dua sisi dari setiap cerita — dan kebenaran seringkali terletak di tengah-tengah.