非演绎论证：
从特殊到一般：基于样本的归纳概括：
设计抽象框：精确定义总体属性，主要用来识别任一个体是否属于总体，以及某个体是否具有我们惯性的属性。
随机抽样并校验样本：从抽象框中选取并检验样本，对于我们关心的属性相关的变量而言，样本与总体的情况相同。如样本的比例与总体的比例不同，那么相对于这个变量而言，样本对于总体存在偏差。
随机抽样的要素：选取样本的程序使得总体中的每个成员都有相同的机会进入样本。
随机变异：不能完全杜绝让选取的样本免于偏差。
误差幅度：样本间随机变异的范围。
置信水平：特定的样本中随机变异落在给定误差幅度内的概率大小。
基于样本的归纳概括进行批判性思维，我们提炼出如下两条原则：
1、如果样本与总体之间的差异导致样本在代表总体方面出现偏差，就削弱了论证；
2、在代表总体方面，样本过小或过于片面，也会削弱论证。
从特殊到特殊：基于类比的非演绎论证
