V.A-arguments · Verbal arguments: assumptions, alternative causes and evidence direction

評価対象の短いテスト形式における教室での実践。これは適応型テストをシミュレートするものではなく、スケール化された点数や作文スコアを予測するものでもない。過去の公式公開用フォームは依然として練習用として提供されており、そのバージョンおよび作文出典の適用は引き続き有効である。

• 個別の観察、仮定、結論を分離すること
• 特定の議論を強化または弱める証拠を選択すること
• 仮定の否定を用いて、議論がそれに依存しているかテストすること

自己選択: 関連するベースラインの違いを生む可能性のあるグループへの個人の選好。

必須仮定: その失敗が与えられた推論を損なう前提条件。

短い議論を証拠、結論、および欠落している橋渡し（ブリージ）に翻訳せよ。仮定とは、推論が必要とするものの、まだ確立されていない要素である。単に合理的に聞こえる、あるいは道徳的に望ましいように見える文を探すのは避けるべきである。目標は、これらの前提からこの結論への推論である。

因果に関する主張については、代替的な説明、逆方向の因果関係、そして関連するベースラインの違いをテストせよ。ある結果が変化に続いて発生したという証拠は順序性を示すだけであり、変化そのものの効果を隔離するものではない。重要な条件が十分に類似している、または考慮されている場合のみ、比較群は有効である。

強化と弱化は絶対的ではなく、方向性を持つ。新たな関連事実は、結論をより plausible にしたり、不 plausible にしたりするが、それを証明したり反証したりするわけではない。その事実が link をどのように変化させるかを問う：欠落的なメカニズムを裏付けたり、競合する要因を取り除いたり、選択バイアスを露出させたり、反対の条件下での結果を示したりするかどうかである。

必須仮定のタスクについては、候補となる仮定を慎重に否定し、提示された議論がその支持を失うかどうかを問う。この手法は依存性の同定であり、普遍的な真実の同定ではない。ある選択肢は結論に対して十分であっても、必須よりも強い場合がある。主張の範囲を正確に保つ：平均的な改善は、すべての参加者の改善とは異なる。

原文の議論：「任意の復習ワークショップを選択した学生の方が、選ばなかった学生よりも点数が高かった。したがって、ワークショップがより高い点数を引き起こした。」欠落している橋渡し：自己選択が差を十分に説明していなかった。ワークショップ参加者が開始前にすでに高い点数を得ていた場合、結論は弱まる。同等の学生が無作為に割り当てられ、出席の有無だけが異なっていた場合、因果の推論は強まる。ワークショップの人気や鮮やかな教材だけでは、効果の隔离是不可能的である。「すべての参加者が改善した」場合、集団全体の平均向上だけでは不十分である。なぜなら、個人の成果は異なるからである。

事実がトピックに関連していても、推論に影響を与えないことがあります。それが支持を変えるメカニズムを特定してください。

元の議論：「任意の計画セッションを選択した参加者は、プロジェクトをより早く完了した。したがって、このセッションが完了の迅速化を引き起こした。」この推論を最も弱めるものはどれか？ A. 参加者は非参加者よりも過去のプロジェクトを既に早く完了していた。 B. 部屋は最近塗装された。 C. セッションでは印刷された資料を使用した。 D. 多くの参加者がセッションを好んだ。

モデル解答と推理

A. 既存の完了時の違いは、自己選択による説明を提供する。B と C は結果との明示的な関連がない；D は満足度を測定しており、因果効果ではない。A はセッションに何ら影響がなかったことを証明するものではない。しかし、観測されたグループ間の違いが声称される原因を確立するという推論を弱める。

組織者は次のように主張する。「ガイドは、すべての申請者がそれを読めるため、登録誤りをすべて防止する。」アクセス性に関する必須仮定を述べ、その否定をテストし、実際にすべての人がガイドを読むというより強い主張と区別せよ。「すべて」を証明せずとも、推奨事項を強化する证据を提案せよ。

解答後の確認

必須のアクセス性の橋渡しは、申請者のいずれもガイドの関連する指示を理解できない者がいないことである。これを否定すると、少なくとも一人の申請者が理解できないことが判明し、普遍的な防止に関する主張の支持は失われる。アクセス性は実際の読書よりも弱く、どちら单独的にもすべての行動が正しく行われることを保証しない。Comparable な申請者間でガイドを使用した方が誤りが少ないという比較は、有効性主張を強化するが、依然としてすべての申請者に誤りゼロであることを証明するものではない。他の必須仮定、例えば、指示が考えられる誤りを網羅していることは、その否定が正確な普遍的な主張に結びつく場合に有効である。