大李之所以出这样的洋相，是因为他根据生活阅历，运用简单枚举归纳推理得出的“越是排队越能买上好东西”的结论只是或然性的，即可能是错误的。以这样的认识指导其行动，当然会出洋相。
简单枚举归纳推理的结论虽然不可靠，但它在人们的日常生活、工作乃至科学发现中都有一定的作用。人们对生活经验的概括常常是用简单枚举归纳推理获得的。例如，“路遥知马力，日久见人心”；“失败是成功之母”等。
运用简单枚举归纳推理应注意提高结论的可靠性程度，要提高结论可靠性程度可从下面两个方面着手：
第一，一类事物中被考察的对象愈多，结论的可靠性程度就越高。比如，要想弄清是否“瑞雪兆丰年”，不能只根据两三次瑞雪带来丰年就草率得出普遍性的结论，而应当多考察几场瑞雪与年景的关系。
第二，一类事物中被考察的范围越广，结论的可靠性程度就越高。它要求对某类对象的考察要涉及各种不同的环境条件。比如，要了解瑞雪是否兆丰年，不能只在某地区考察，而应在不同地区进行考察。
【清晨的露水兆晴天】
气象工作者经过长期观察发现，清晨有露水，这天就是晴天。为什么早晨有露水，这一天会是晴天呢？他们研究了露水形成与天气之间的关系。在晴朗少云的夜间，地面热量散失很快，田野上的气温迅速下降。温度一降低，空气含水汽的能力也就减小了，大气低层的水汽就纷纷附在草上、树叶上，凝成细小的水珠，形成露水。露水的形成需要一定的天气条件，那就是大气比较稳定，风小，天空晴朗少云。如果夜间满天是云，云层好像暖房的顶盖，具有保暖的作用，靠近地面的气温不容易下降，露水很难形成。夜间有了风的吹动，能使上下空气交流，增加靠近地面空气的温度，又能使水汽扩散，露水也难以形成。在这种认识的基础上，他们做出归纳概括：清晨有露水时，这天是晴天。
上面的归纳概括运用的是科学归纳推理。科学归纳推理是根据某类部分对象与某种属性之间具有因果关系，从而推出某类对象都具有某种属性的结论的归纳推理。气象工作者归纳概括出“清晨有露水时，这天是晴天”的结论不是简单地由观察到的个别性的知识概括出一般性的结论，而是研究了露水形成与晴天之间的内在联系，在弄清两者之间因果关系的基础上得出的结论。
科学归纳推理得出的结论比以经验为主要根据的简单枚举归纳推理得出的结论要可靠很多。例如，人们早已观察到燕子、大雁等候鸟一年一度春来秋往。每年春暖花开之时，燕雁北飞；每年秋寒叶落之时，燕雁南归。人们自然地把候鸟的迁徙与春秋两季的气候剧变联系起来，应用简单枚举归纳推理做出每年气温转暖候鸟北飞，每年气候转寒候鸟南归的一般性的结论。
科学归纳推理与简单枚举归纳推理既有共同之处，也有明显的区别。共同之处是，它们都属于不完全归纳推理；它们的前提只是考察了某类部分对象，而结论断定了某类的全部对象，因而结论所断定的范围超出了前提所断定的范围。明显的区别是：
1.得出结论的根据有所不同
简单枚举归纳推理是某一现象或某种属性在某类部分对象中不断重复，并且没有遇到反例；科学归纳推理的根据是现象之间的因果联系。
2.部分对象的数量方面有所不同
对于简单枚举归纳推理来说，被考察的对象数量越多，就越能提高结论的可靠性。但是对于科学归纳推理来说，增加考察对象的数量不起重要作用；因为它是以认识现象间的因果联系为根据的，只要真正认识了现象间的因果联系，不在乎考察对象数量的多少。
3.结论的可靠性程度有所不同
虽然它们的前提与结论之间的逻辑联系是或然的，但科学归纳推理所得出的结论要比简单枚举归纳推理推出的结论的可靠性程度要高。
【背后批评】
甲：“我发现你这个人有个毛病。”
乙：“什么毛病？”
甲：“说你拉不下情面吧，可你有时候给别人提批评意见还相当尖锐。”
乙：“尖锐点有什么不好？”
甲：“尖锐点是好啊，但我发现你总是背后批评人。”
乙：“你这话是什么意思？”
甲：“张三不在场时，你批评张三；李四不在场时，你批评李四；唯独你没有批评过王五，因为你批评别人时他总在场。”
乙：“谁说没有批评，昨天在他宿舍我就批评他了。”
甲：“是当他面批评的吗？”
乙：“他没有在，我怎么当着面批评？我这叫背对背批评。”
以上小品讽刺了生活中存在的这样一种人：他们对别人有意见从不当面提出，而总是在背后说三道四，说得不好听一点，这种做法实际上就是在背后说别人的坏话。
小品中的乙批评别人时的场合不同、对象不同、话题不同，但唯有一个情况是相同的，那就是被批评者不在场，因此，被批评者不在场与他批评人家便构成了一种因果关系。求出这种因果关系所用的方法就是形式逻辑里所讲的求同法。
所谓求同法就是：当被考察的现象出现在若干个场合时，在这些场合中，只有一个相关情况是共同的，那么，这个唯一共同的相关情况就与所考察的现象有因果联系。求同法时必须注意以下三点：
1.要排除不相干的相同情况，找出相关的共同情况
某甲头天晚上喝了几杯浓茶，看了两小时书，结果失眠了；第二天晚上他又喝了大量咖啡，看了两小时的书，结果又失眠了；第三天晚上，他又吸了许多烟，看了两小时书，结果又失眠了。在这三个晚上里，有一个表面上看来是相同的情况，这就是看了两小时书。
但实际上这个表面相同情况与他失眠并不相干，三个晚上里还有一个共同情况是他都服用了大量使神经兴奋的东西，这才是与失眠相关的共同情况。因此，这个共同情况才是他失眠的真正原因。
2.要防止“以先后为因果”的错误
白天和黑夜，闪电和雷鸣，它们虽然都是先后相继的，但并没有因果联系。白天和黑夜交替出现，先行后续，这是由于地球的自转造成的；而闪电和雷鸣先后出现，则是由于云与云或云与地面物体相接近时产生自然放电现象而引起的，而光速又大于音速之故。
3.要注意异中求同
也就是说要在被考实现象出现的各个不同场合的各种不同情况中尽量去找出相同因素。有时，表面上看来是不同的情况，其背后往往隐藏着有待去发现的共同点。例如上面所讲的某甲喝浓茶、饮咖啡、吸烟，情况虽然在表面上不同，但背后却隐藏着一个共同因素，即服用了大量使神经兴奋的东西。要做到异小求同，就必须善于分析，并在分析中透过现象去把握事物的本质。
【一张汇款单引来的“孝心”】
天刚蒙蒙亮，刘大妈便被一阵敲门声吵醒了。门外，他的大儿子正在叫门，话音未落，刘大妈又听见二女儿插进来的声音：“妈，我今天是来接您去我们家住的，以后就由我来孝敬您好了。”
刘大妈装作没听见，一声不吭地站在门后面，只听得门外三儿子说话了：“妈，您老起床后还是先到我家去吧，饭和房间都给您预备好了。”
“哼，你今天倒有孝心了。”只听二女儿在门外愤愤不平地说，“我问你，为什么平常你不多来看看咱妈？”
“你又比我多来了几次？”三儿子反唇相讥。
“好了，你们还是别争了，我是老大，还是应该由我把妈接走。”
“算了吧。”二女儿说，“上一回还不是你把妈从你家赶了出来。不行，今天你们谁也别想从我手里把妈夺走！”
刘大妈听着外边的吵闹声，心里很纳闷：以前我这个老婆子谁家也不要，今天怎么都来争。突然，她醒悟过来，昨天她收到了在台湾的妹妹寄来的汇款单。
以前当妈的没人要，现在却几家抢着要，到底原因是什么，刘大妈经过一番思考，终于找到了原因，原来这些儿女来抢妈，是因为自己收到了妹妹的汇款单。
从逻辑上讲，刘大妈寻找这个原因的过程就是用的求因果联系方法中的求异法。
所谓求异法就是，当被考察的现象在一种场合中出现，而在另外一种场合中却没出现，而这两种场合中，除了一个情况不同外，其他情况都相同，那么这个唯一不同的情况就与所考察的现象有因果联系。
例如，把阳台上放着的一盆花移到房间里没有阳光的地方。不久后，枝叶会失去绿色；但是当把它再搬到阳台上，让阳光照射到它，不久后它的枝叶又会重新泛绿。由此可知，阳光照射与花的枝叶产生绿色有因果联系。
由于求异法是在正反两种场合中进行比较，而且在这两种场合中只有一种情况不同，因此，用求异法求出的因果联系比求同法有较大的可靠性。尽管这样，在运用差异法时仍必须注意以下三点：
1.如果有其他情况出现，结论就不一定正确
出于在自然状态下，正面场合和反面场合的情况往往比较复杂，很难说二者之间的差异仅在于求出来的某一种不同情况，也许正是某种还未被发现的不同情况才是被考察现象的真正原因。所以，求异法在这种状态下，或然性仍然是比较大的。差异情况比较精确的是在科学实验中。在科学实验中，人们可以在人工控制条件下，让被考察现象出现和不出现的正反两个场合只有一种唯一不同情况而让其他情况都保持相同，因此，在科学实验中，用差异法求得的结论相当可靠。
2.排除不相干因素
要注意在两个场合唯一不同的情况中，是否包含有其他同被考察现象无关的因素。即使是不同情况，它们往往也并不是单纯的。例如，金属在空气中会生锈，而如果在金属表面涂上一层使它与空气隔绝的东西，它就不会生锈。于是人们就会由此认为空气是金属生锈的原因。实际上，人们通常所发现的这种原因仅仅是表面的，经过进一步的研究才发现，真正引起金属生锈的是空气中的氧气，而与空气中的其他组成部分却没有关系。遇上这种情况，我们越需要对求出的表面情况做进一步的分析，排除其中的不相干因素。
3.是部分原因还是整个原因
要注意两个场合中被发现的那个不同情况是被考察现象的部分原因（或结果），还是被考察现象的整个原因（或结果）。例如，上面我们曾举过，阳光照射与花的枝叶产生绿色有因果联系，经过进一步的研究，人们才发现，植物光合作用的过程，其原因是复合的，植物吸收太阳光的能、空气中的二氧化碳和水分，同时放出氧气，阳光照射仅仅是光合作用的部分原因，并不是整个原因。遇上这种情况，我们就需要在求出部分因果联系的基础上进一步去探索，直到最后把握这种因果联系的整体。
【五支笔】
相声《五支笔》中甲乙两人在谈到戴钢笔的多少与学问深浅的关系时，有这样一段对话：
乙：“那我要是戴一支钢笔呢？”
甲：“那不用说，高小程度。”
乙：“噢。那我戴的是两支笔。”
甲：“初中啊。”
乙：“我戴三支？”
甲：“高中。”
乙：“我戴四支？”
甲：“那你就上大学了。”
乙：“我要是戴五支呢？”
甲：“你要戴五支呀？”
乙：“我就是大学教授。”
甲：“不。修理钢笔的。”
以上这段有趣的对话涉及了逻辑上所讲的求因果关系方法中的共变法。
所谓共变法就是，当被考察现象发生一定程度的变化时，在它变化的各个不同场合唯有一个情况也在随之发生一定程度的变化，这时这个唯一变化着的情况便与被考察现象有因果联系。
例如，温度上升，气温计的水银柱也随之升高；温度下降，气温计的水银柱也随之下降。由此我们便可得知，温度计变化与气温计中水银柱的升降有因果联系。
共变法在日常生活以及科学研究中用途极为广泛，在运用共变法时，必须注意以下三点：
1.被考察现象发生共变的情况是否是唯一的
与被考察现象发生共变的情况是不是唯一变化着的情况。如果不是，而是还有其他变化着的情况，那么，运用共变法求出的因果联系就不一定正确。例如，我们对一个物体在逐渐加热的同时又对它不断增加压力，在这种情况下，物体的体积就会逐渐缩小。假如我们只看到物体在逐渐加热这个变化着的情况，从而认为物体加热是它体积缩小的原因，这样的因果联系就完全求错了，因为我们忽略了另外一个同时也在变化的情况，即对物体不断增加压力。其实，在压力不变的条件下，物体加热，体积是会膨胀的，而并不会缩小。
2.有共变情况，不存在因果关系
某些现象之间虽然有共变情况，但不见得存在因果关系，很可能它们都是另一原因引起的结果。例如，雷鸣与闪电之间就有共变关系，雷声大时闪电也强，雷声小时闪电也弱，但它们却都是由自然放电现象引起的结果，雷鸣与闪电二者本身并没有因果联系。
3.超出限度，不一定存在共变关系
两种现象之间的共变往往是有一定限度的，超出这个限度，就不一定存在共变关系了。例如，施肥越多，庄稼长得越好，但施肥多过一定的限度，这种共变关系就会遭到破坏，致使庄稼反而会长不好。农作物的合理密植，有利于增产，但密植不合理，超过了一定的限度，不仅不能增产，反而还会造成减产。
