"批判"这个词在中文里有很强的攻击性，所以大家乍一听到“批判性思维”这个词可能没多少好感。但读了一些批判性思维的书籍，才知道这套方法并不是为了批判某些事物，而是对自己的思维过程进行再论证的方法。就我个人而言，我更喜欢“辩证性思维”这样的表述。
记得之前看过一篇关于国外教育的文章，国外从小学开始教育如何分辨事实与观点(fact or opinion)，例如：冰激凌是甜的，这是一个事实，冰激凌很好吃，这是一个观点。事实是反映客观存在；观点则是思想的主观判断。观点是需要通过一定的论证来证明其对错的，如果论证的过程不正确，则观点就是不正确的。在平时的交流过程中，如果不能很好的区分事实和观点，就无法进行有效的分析和判断。
既然批判性思维常常用于论证一些事物，那么什么是论证呢？论证由前提（permise）和结论（conclusion）构成。前提是为观点提供理由的陈述，被前提支持的观点就是论证的结论。关于前提和结论有两个很重要的点，一、可以支持结论的前提必须是真的；二、可以支持结论的前提必须是和结论相关的。如果前提无法符合这两点，则最终的论证可能是有误的。
谈到论证，那什么是论证的方法呢？这就不得不提到两种常见的论证形式，演绎论证（deductive argument）和非演绎论证（valid argument）。
对于一个演绎论证，如果其前提为真，则证明了其结论。也就是说，当前提为真时，其结论一定是成立的。举个粟子：
前提：由于新一站只允许会员在购买后，可以获得网站积分奖励
结论：在新一站积分商城里能换购到礼品的用户，都是新一站的会员
那么这种演绎式的推理方式有实际工作中有什么用呢？其实在一些规律或现象被证明的情况下，这种演绎论证的方式还是非常有效的，例如根据用户体验的一项研究发现，只要网页的加载时间超过３秒钟，那么大部分用户会选择关闭页面或退出程序。根据这一理论，可以推导出：
前提：网站首页的加载时间超过了３秒钟
结论：网站的用户弹出率会非常高
当我们通过数据分析发现，用户的月活跃度和访问时长会影响订单数量时，就可以推导出：
前提：月活用户增加了（排除羊毛党）
结论：订单数量会增加
与演绎论证 不同的是，非演绎论证的前提不证明结论，但其前提可以支持结论。在这种情况下，可以有多个前提，每个前提的支持程度不同，程度可以从较低的 –> 较高的–>相当强的支持。
例如：续保功能上线后，新一站续保率上升了15%；
已知一个月前刚上线了续保功能，在续保前系统会自动提醒用户通过APP或网站续保（弱前提）。仅凭这点当然无法判定续保率的上升是功能上线带来的效果。假如再去调查下客服人员打续保电话的情况，得知近期客服并没有增加打续保电话的人手，而客服打电话的直接转化率也并没有什么变化（弱前提）；同时通过分析拔打续保电话的数据发现，很多用户在电话拔打之前就已经完成了续保（强前提）。那么这一前提就更能支持结论。虽然两个前提有强弱之分，但都可以支持结论，这就是非演绎论证的过程。
总结一下，在分析推理过程中，一般会有两种基本的论证：（1）提供演绎证明；（2）提供非演绎支持。
当运用演绎推理时，旨在证明结论。当不可能出现前提为真但结论为假的情形时，演绎推理是有效的。如果一个有效论证的前提，事实上为真，该论证就是可靠的。可靠论证的结论是已得到证明的。这种推理方式，通常应用于借助“一些普适规律性的和已被证实有效”的定理应用上。例如当已知吸烟有害于健康时，只要证明一个人吸烟了，就可以断言，这有害于他的健康。
当运用非演绎推理时，旨在支持结论。依据前提给结论提供支持的程度，非演绎论证分为“较强的”和“较弱的”。这种推理方式，需要多搜集可以支持结论的前提/理由，然后依据支持的强弱程度来判断对结论的贡献。例如：某市为了治理空气污染，发现停止了某些工业企业的生产后，空年质量得到有效提升。在减少了城市机动车出行数量时，对于提升空气质量的效果较微弱。虽然两个前提都可以支持是城市空气质量治理的有效方法，相较之下，第一个理由更能支持结论。所以采用停止工业企业生产的方法，更能达到提升空气质量的目的。
