GRE argument 常见错误有哪些

　怎样才能提升GRE写作的准确性，写出正确理解题意以及有理有据的文章呢?那么就需要考生掌握GRE argument 常见错误，然后对症下药。GRE argument 常见错误可以大致分为三个方面：推理、集合、统计。那么接下来小编就为考生就GRE argument 常见错误有哪些，为考生详细的进行介绍。
　　GRE argument 常见错误之推理
　　推理类错误可以分为三个方面：
　　原因类的推理错误，结果类的推理错误与因果互推。其中原因类与结果类的推理错误分别是基于已存在的事情推理未发生的事情。
　　1. 原因类的推理错误
　　举例说明：比如说地震中两个房子一个倒了一个没有倒。倒的那个房子是因为质量比较差。但是我们推理的这个原因，没有经过科学的勘测，所以就有可能原因就是错的。原因也有可能是经受地震破坏的程度不同等等。
　　2. 结果类的推理错误
　　举例说明：一个房屋看着结实，另一个房屋看着不结实。我们就推测结果一定是不结实的房屋先倒下。其实不然，有可能结实的房屋经受了火灾等意外。所以这属于一种结果类的推理错误。
　　3. 因果互推类错误
　　举例说明：“下雨了”与“我洗车了”， 如果我们说因为“下雨了”所以“我洗车了”，这就是错误的。但如果我们加上逻辑关系说，因为下雨了，车子开在路上被弄脏了，所以我洗车了。这就是正确的。
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　　GRE argument 常见错误之集合
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　　集合类错误可以分为六个方面：
　　数字不等于比例、单独不等于相对、平均值不等于每一个、分子不等于分母、样本不等于总体、时间与可信度。
　　1. 数字不等于比例
　　一个比例是增长10，但是我们不知道基数是多少，所以我们没有办法比较增长的是多是少，即使可能这个比例是比去年同期要高的。
　　2. 单独不等于相对
　　人均收入增长了每人一万，要与其他的临近国家作对比，如果临近国家的人居收入每人增加了十万，那么一万也不是很多。
　　3. 平均值不等于每一个
　　每一个平均值的背后都隐藏着时间和空间上的不平均。
　　4. 分子不等于分母
　　比如说一个城市的犯罪率是1/5000，某一天分子变成了10，人们很恐慌，但事实上分母增长到了60019，犯罪率还降低了。
　　5. 样本不等于总体
　　没有抽样方法和总体规模，那么所选取的样本就很难判断。
　　6. 时间与可信度
　　时间与可信度也是很有关系的。如果没有调查时间，那么可信度也有待商榷。
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　　GRE argument 常见错误之统计
　　归纳题顾名思义，是要考生从现有的信息中推出或归纳出其他的一些结论。集合类错误又分四个类别：分别是Definition定义错误，Scope以偏概全错误，Replacement 偷换概念错误与Analogy 错误类比。
　　1. Definition定义错误
　　比如说“我喜欢车”，这样我们就可以攻击问到是喜欢机动车还是非机动车。以一种覆盖全局的概念来问，而不是随便反驳道是吉普还是跑车之类的。
　　2. Scope以偏概全错误
　　北京不代表全国，全国也不代表北京。
　　3. Replacement 偷换概念错误
　　说根据一项全国的调查，养宠物的心脏病患者发病率比较低，建议我城市里所有的心脏病患者都养一只狗。那在这个问题里所犯的错误就是偷换概念。
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