備考策略
- 基本分析技巧： 利用邏輯知識，抓出題目錯誤要害
- 寫作框架： 開頭和結尾具一定功能，可有既定套路語言 (要 30 mins 寫完需速度快，套路並可幫助結構完整、提升語言品質)
- 功能句式及單字替換： 找出表達各種情況 (駁斥、讓步、比較、...) 之功能性、工具性句式、單字，以供替換並加強語言品質
- 題綱： 熟悉題庫、事先擬好題綱，甚至先行背記 (先抓好錯誤，並確定語言品質)
- 習作： 實際練習寫，熟悉規律
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審題技巧
題目整體組成
- 背景： 開頭一句話，介紹性提供背景 (沒有邏輯問題)
- 論述本身： 一段完整的邏輯分析，其中必包含邏輯錯誤
題目論述組成
- claim、conclusion： 表明作者主張、立場、結論 (最後之立場，由 assumption 導出)
- assumption： 可做出最後 claim、conclusion 之前提、原因 (階段性小結論，由 evidence 推導而來)
- evidence： facts, examples, statistics, authorities (支撐 assumption 之論據)
evidence → assumption → claim
一些 evidence 支撐某一 assumption，一些 assumption 導致做出最後 claim
每篇 argument 題目皆可如此分析其推理思路，此亦為審題之主要工作
並可由此結構關係找出邏輯錯誤，削弱某支撐關係即可使其結論之合理性崩解:
- 有無 evidence？
- evidence 是否可支持 assumption？ (並無關連？ 有力？ 不足？)
- assumption 是否可導出 claim？ (並無關連？ 不足？)
- evidence 有無可能亦可導致另一 assumption 而與最後 claim 相衝突？
- claim 有無可能亦能從另一 evidence 推導，而此一 evidence 與原題之 evidence 相衝突？
- ......
其他注意事項
僅需關注論述「推理思路」之邏輯性、合理性是否有效、有力
- 不需對論據來源提出懷疑
- 不管論述之立場是否為你所好
- 不需對作者主張表示贊同或反對
- 不需發表自己看法
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邏輯錯誤
Survey
argument 題目有時會用 survey, poll, study 結果充當 evidence，對於此類證據，要考慮此一數據是否具有代表性 (quality of survey)
一 survey 要確立其代表性，通成需有幾個步驟：
- 將調查對象區分成幾個 subgroup： 依欲調查項目之特性，對其調查對象分類
- 確定 subgroup 在 group 的比例
- 依比例隨機抽取樣本： 無法全部抽樣，但也不能偏廢排除某一群體
對於這類論據，可以考慮如下幾個方面...
What procedure was used?
抽樣時應確保調查對象的全體成員有同樣的機會被抽到，不能事先把一部份成員排除在外
例如：只做了城市的民意調查卻說成代表全國民意
已事先將鄉鎮地方的成員排除在外，此調查就無法代表全國
Are the statistics complete?
告訴有利、掩飾不利
作者是否只讓數據說他想聽的話，而故意忽略數據所代表的其他意義？
文中看到的只是有利於作者主張的情況，是否還有其他不利的可能？
此時可利用假設舉反例，說明此一數據其實還有其他可能不利的情況，使此一證據無法支撐其邏輯思路
Are the statistics important?
也許數據和想說明的主題並無必然的強有力聯繫，只是很牽強的表層關係，不能有效支持假設
Are the statistics misleadingly vauge?
刻意利用 many、majority、percentage 等字眼來模糊、來掩飾「量」的差別，說原作者想說的話
多少算 many 其實因人而異
而 percentage 最重要的其實還要考慮到底數
例如 A 今年增加了 3%，B 今年增加了 30%，就能說明 B 今年增長多於 A？
若 A 的「底數」是 100000000，而 B 的「底數」是 100，其實 A 的增長還是遠大於 B，那樣的比例差距並不能說明什麼...
又或者 90% of AAA，而其實 AAA 與原主張並無太大關連或無法代表原主張裡的 BBB，那麼就算是 99.999% 還是無法說明什麼...
不要輕易被百分比的數字給唬住了！
Are the statistics expressed in an average figure?
平均數說明的是總體的一般狀況，並無法與個別情況比較
例如，有個劇團去年在各地巡迴演出時大約平均 24 小時才能把票賣完，但經過一家廣告公司行銷，最近有一場 12 分鐘就把票賣完
這樣的數據其實並沒法證明廣告公司起了多大的作用
因為去年各地售票平均 24 小時，或許裡面也有一些場次是 10 分鐘就把票賣完的，各地情況不一
最近這場 12 分鐘賣完，也可能是因為該地消費能力較高，
不完全與廣告公司有直接關係...
When was the survey conducted?
調查的時間點可能影響調查結果
例如在選前調查民眾對哪類新聞感興趣，可能多偏向政治新聞，但並不能說明一般時期民眾對新聞的喜好
Begging the question (Circular Reasoning)
直接假定關鍵性的 assumption 是成立的而未加證明、沒有任何 evidence 支持
Oversimplification
一個作法跟一個結果，可能有相關性，但相關性 ≠ 絕對的因果關係
一個結果通常是多個因素同時發揮作用所致，不能簡單僅將其中一個因素歸為所有原因
寫作論調：不需硬將其貶為毫無因果關係，是可能有關係，只是不單獨成為原因
Hasty generalization
在證據不足的情況下做出普遍的概括，以一兩個孤立的個案對總體現象進行簡單的歸納
攻擊手法就是指出其他的個案可能、會削弱其邏輯支持的可能個案
False analogy
對於兩件事物只看到表層的相似性，卻刻意忽略它們的深層差異
攻擊手法就是指出它們的「深層差異」，凸顯並不能簡單把 A 的東西拿來套在 B
False dilemma (Either or)
把複雜的問題簡單化為非此即彼的兩種選擇，把複雜問題簡單化
攻擊手法是，指出可能的其他作法，更強調兼有、包容、彈性...
Post hoc, ergo propter hoc (after this, therefore because of this)
時間先後關係 ≠ 絕對的因果關係
原因一定出現在結果之前沒錯，但出現在前的不一定就是原因，可能有相關性，但不是就是因果關係
攻擊手法是，可能還有其他原因造成，其他更有可能的原因
Concurrence
同時發生的兩件事 ≠ 絕對的因果關係
可能有相關性，但輕易將之視為因果關係未免太不嚴謹
Composition and division
對整體真實的 ≠ 對個體真實 (以全論個)，反之亦然，對個體真實的 ≠ 對總體真實 (以偏蓋全、一竿子打翻一船人)
Incomplete comparison or selected comparison
比較兩個事物，只比較少數幾個方面、只比較對作者觀點有利的幾個方面，忽略其他重要方面
或者只說了優點沒說缺點、只批評缺點不談優點
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