一、因果关系错误

因果倒置

这种情况是把原因和结果弄反了。例如，在研究运动与健康的关系时，错误地认为健康状况好导致了运动量增加，而实际上应该是运动量增加有助于改善健康状况。在经济研究领域，如果认为一个国家经济繁荣是因为失业率下降，而忽略了可能是经济繁荣创造了更多就业机会，从而降低失业率，这就是因果倒置。

虚假因果

两个事件仅仅是同时发生或者先后发生，但并没有真正的因果联系，却被认定为存在因果关系。比如，观察到一个城市的冰淇淋销量增加和犯罪率上升同时出现，就得出吃冰淇淋导致犯罪的结论。实际上，可能是因为天气变热，冰淇淋销量增加，同时人们外出活动增多，增加了犯罪的机会，但两者之间并没有因果关联。

二、概念混淆

定义不明确

在论文中如果没有对关键概念进行清晰的定义，就容易导致混淆。例如，在研究 “人工智能的伦理问题” 时，如果没有明确什么是 “人工智能”，是狭义的机器学习算法，还是包括更广泛的自动化系统等，那么在讨论其伦理问题时就会变得模糊不清。不同的定义可能会导致不同的伦理考量，如自动驾驶汽车和简单的图像识别软件在伦理责任归属上就有很大的差异。

偷换概念

这是在论证过程中悄悄地将一个概念替换为另一个看似相似但实际上不同的概念。比如，在讨论教育公平的论文中，一开始谈论的是教育机会平等，即每个学生都有平等的入学机会，但后面却把概念换成了教育结果平等，即每个学生最终都能获得相同的学业成绩。这两个概念虽然都与教育公平有关，但含义有很大不同。

三、以偏概全

样本不具有代表性

在进行调查研究或案例分析时，如果选取的样本不能代表整体情况，就会出现以偏概全的问题。例如，在研究消费者对某品牌手机的满意度时，只调查了年轻用户群体，而忽略了中年和老年用户，得出的结论可能就不能反映该品牌手机在所有消费者中的真实满意度。如果研究全球气候变化对农业的影响，仅以某个局部地区的农业数据作为样本，就可能无法准确推断全球的情况。

过度概括

根据有限的观察或证据做出过于宽泛的结论。比如，观察到某几个创业公司因为采用了某种营销模式而成功，就断言所有创业公司采用这种营销模式都能成功。在文学研究中，仅分析了某位作家的几部作品就对其整个创作风格和思想倾向进行全面定义，也属于过度概括。

四、循环论证

直接循环

论点的成立以自身为前提，也就是用论点来证明论点本身。例如，论点是 “某本书是经典之作”，理由是 “因为这本书有经典作品的所有特征”，而当被问及这些特征如何定义经典作品时，回答是 “有这些特征的书就是经典之作”，这就陷入了直接循环论证。

间接循环

虽然不是直接用论点证明论点，但在论证过程中通过一系列看似合理的中间环节，最终还是回到了论点本身。比如，要证明 “某一理论是正确的”，首先用假设 A 来证明，而假设 A 的成立又需要用另一个假设 B 来证明，最后发现假设 B 的成立又依赖于最初的 “某一理论是正确的” 这个前提。