一般化を理解する: その利点と落とし穴

一般化とは、開発に使用された特定の例や事例を超えて、より広範囲の状況に適用できる新しい概念や理論を作成するプロセスです。言い換えれば、一般化には、より少ないサンプルまたは一連の観察に基づいて、より広範な母集団または現象についての仮定や推論を行うことが含まれます。たとえば、キャリアで成功している数人の個人を観察し、彼ら全員が次のような特徴を持っていると結論付けたとします。特定の性格特性 (例: 外向性) がある場合、その特性はキャリアの成功に必要であると一般化するかもしれません。ただし、この一般化はすべての人にとって正確ではない可能性があり、キャリアの成功に寄与する他の要因がある可能性があります。一般化は、限られた情報に基づいて意思決定や予測を行う必要がある場合など、多くの状況で役立ちます。ただし、関連するすべての証拠を慎重に検討し、過度の一般化を避けるようにしないと、誤りや偏見が生じる可能性もあります。