誤った類推は非公式な誤謬である。帰納的な議論に適用され、論証の形式そのものではなく、論証に使われている類比の内容や関連性が問題となるため非公式な誤謬に分類される。つまり、ある物事（A）が持つ性質を別の物事（B）に当てはめる際、表面的な類似に基づいて不当に結論を引くことが誤った類推の本質である。
相似とは、似ている2つの概念（AとB）が、ある性質に対して共通の関係を持つことを提案するものである。よくある類推の型は「Aは特性Xを持っている → Bも特性Xを持っているはずだ」という形だ。だが、見かけ上の似ている点があっても、両者がその特性Xを共有するとは限らない。例えば、バナナと太陽が黄色く見えても、同じ大きさであると結論づけることはできない。無効な類推や比較をする人は、しばしば「リンゴとオレンジを比べている」と揶揄される（＝根拠の薄い比較をしているという意味）。
誤った類推の典型的な例
- 表面的な特徴だけに注目する例：「この二つの事件は、問題が起きた状況が似ているから、原因も同じだ」→ 深い違い（人数、時間帯、法律の違いなど）を無視している。
- スケールの違いを無視する例：「小さな地域で有効だった政策は全国規模でも同じ効果があるはずだ」→ 条件や外部要因が変わる点を考慮していない。
- 不適切な一般化：「ある犬種が攻撃的だから、この犬種ならどれでも攻撃的だろう」→ 個体差や訓練歴を無視している。
- 広告やレトリックでの類推：「このサプリは天然成分だから安全だ」→ 「天然＝安全」は必ずしも成り立たない（毒性を持つ天然物もある）。
有効な類推とそうでない類推の見分け方
類推が説得力を持つかどうかは、類似点の質と関連性による。以下のチェックリストを使って評価する。
- 類似点は本質的か？ 表面的な共通点（色や形など）ではなく、結論に直接関係する要因（因果関係や仕組み）が一致しているかを確認する。
- 重要な相違点はないか？ ある差異が結論を否定する決定的なものでないかチェックする。差異が大きければ類推は弱まる。
- 類似点の数と多様性：多くかつ多角的に一致しているほど、類推の信頼性は高くなる。ただし、数が多くても関連性が低ければ意味がない。
- メカニズムの有無：なぜAで起きたことがBでも起きるのかという因果メカニズムが説明できるか。メカニズムが不明瞭なら慎重になる。
- 反例や反対証拠：同じ類似点を持ちながら結論とならなかった事例が多いかどうかを確認する。
誤った類推を見破るための実践的な質問
- この類似は結論にとって本当に重要か？
- 決定的に異なる点（ディスアナロジー）は何か？ それは結論にどう影響するか？
- 類推を支える因果関係や仕組みを説明できるか？
- 反例はないか、またはどれくらいの頻度で反例が出るか？
- 類推が成り立つために追加でどんな証拠が必要か？
実務的な対処法（議論中に相手が誤った類推を使ったら）
- 相違点を指摘する：表面的な共通点のほかに、結論に影響する重要な違いを具体的に示す。
- 因果メカニズムを問う：なぜAの結果がBでも生じると考えるのか、因果関係の説明を求める。
- 反例を示す：同じ類似点があるのに異なる結果になった事例を提示する。
- 代替の類推を提示する：より適切で関連性の高い類比やデータに基づいた比較を示す。
類推の強さは連続的である
類推が完全に正しいか誤りかは二分法ではなく、強さの問題である。十分な類似点と明確なメカニズムがあれば、類推は強い帰納的根拠を提供する。一方、類似点が表層的で重要な違いがあるなら、類推は弱く、誤った類推になりやすい。したがって、類推は常に追加の証拠や検証と組み合わせて使うのが健全である。