早まった一般化

早まった一般化（Hasty Generalization）は、経験やデータの不十分な基盤の上で一般的な結論を出す論理の誤りです。
具体的な事例やサンプルから全体を一般化する際に、充分な証拠やデータが欠如しているため、誤った結論に至ることがあります。

事例: ある人がロンドンで雨に降られた。

結論: ロンドンはいつも雨が多い。

この事例では、一つの経験（雨に降られた）から、ロンドン全体に対する一般的な結論（いつも雨が多い）を導き出しています。
しかし、この一つの経験だけでは、ロンドンの気象について十分な情報は分かりません。
ロンドンの気象は季節や時間帯によって異なります。そのため、この結論は早まった一般化の例とされます。

早まった一般化は、個別のケースや例外を無視し、一般的なパターンや傾向を誤って捉えることがあるため、注意が必要です。
より信頼性のある一般化を行うためには、十分なデータやサンプルを収集し、分析を行う必要があります。

詭弁者の主張の根拠が事象の一場面を利用したに過ぎないことを指摘したり、詭弁者の主張を裏付ける科学的に正しいデータを出すように促したりしましょう。
「他の日のロンドンの気象はどうでしたか？」「イギリスの年間降水量は日本と比べてどのくらい多いですか？」