证据可信度：直觉、个人经验、证人的证词、专家的意见、个人观察、科学研究、案例、类比
对“事实”的声明进行批判性提问
事实性声明：关于世界现在是什么样、以前是什么样、将来是什么样的信念。可能以结论、原因或假设的形式出现。
对于事实性说明，第一个问题是：我为什么要相信它？接着问：这项声明需要证据的支持吗？如果需要证据却没有，这项声明就仅仅是断言。如果有证据，第二个问题是：证据的可信度有多大？支持一项声明的证据数量越多、质量越好，我们就越相信这项声明，感觉这个信念就越接近“真实”。区别一项声明到底是个人的观点还是事实的最主要因素，就是看现有的相关证据。支持一个信念的证据越多，该信念就越具有“事实性”。
运用以下问题判断可信度：你的证据是什么？证据在哪里？你肯定它是真实的吗？你如何知道它是真实的？你为什么相信它？你能证明它吗？
对于很多观点来说，没有足够的证据来完全地支持或驳倒它们。这种情况下，要确定事实性声明的可信度，我们必须判断证据的优势在哪里。
事实性声明有：
描述性结论
支持描述性结论或说明性结论的理由
描述性假设
在以下三种情况中，我们倾向于认同一项声明：
声明是众人一致认同的常识
声明是某一个有充分理由支持的论证
传达信息的人为其声明提供了可靠证据，或我们知道的其他证据能支持该声明。
论据是被信息交流者所共享的明确信息，传达信息的人用它来支持或证明一项事实性声明的可信度。在说明性论证中，需要用证据来支持那些作为事实性声明的理由；而描述性假设中，则用证据来直接支持描述性结论。
证据的主要类型包括：直觉、个人的经验、他人的证词、权威的意见、个人的观察、案例、科学研究、类比
评价证据的线索，使用以下问题有助于评价各种类型的线索
直觉（常识、内在感觉、预感等）：是否有其他类型的证据来支持直觉？如广博的个人经验和知识。
个人经验（概括草率谬误：仅仅根据群体中少数几个人的经历就得出关于整个整体的结论。单一的甚至是累计起来的个人经验都不足代表所有的经验）
权威：
权威人士在某一特定问题上具备多少专业知识或接受过多少专业训练？
权威人士具有发现事实的特殊方法吗?原始资料或直接观察者给你的印象更深刻。
是否有足够的理由相信，权威人士具有歪曲影响的相对自由？（个人的需要、预期、普遍的信念、态度、价值观、理论和意识形态等）
该权威是否常常作出可信的声明并由此获得了良好的声誉？（偏差和偏见，是指对事物的好与坏持有强烈的个人情感，以至于影响了我们对事物进行公正评价的能力。我们不能期望所有的权威人士完全没有偏见，但是我们可以期待权威人士比其他人的偏见更少，还可以通过考察权威人士是否具有不同的态度、预期、价值观和兴趣，来判断他是否带有偏见。）
以前我们有没有相信过该权威人士？
他人的证词：
可能对一个人的证词产生影响的偏差（选择性）或兴趣（偏见）有哪些？
这个人具有支持他的判断的专业知识吗？
这个人的价值观假设如何影响他的证词？
谁的证词有利于评价这个人的证词？
这个人的证词中遗漏了什么信息？
人为因素
个人观察：通过其他观察者来进行验证，或寻求其他证据来支持该结论。实施观察与报告观察结果之间的时间间隔越久，观察结果出现的问题就越多。
最可信的报道必须以最新的观察结果为依据，并且观察者必须在理想的条件下进行观察，观察者是不能有任何与被观察事件有关的期望或偏见。
科学研究：与判断权威意见的方法一样，提出大量的问题。
科学方法特点：能被公众证实即能被重复验证；控制即运用特定的程序来减少观察和解释研究结果时的错误；语言精确。
评价科学研究的线索
研究的质量有天壤之别。该研究报告的来源质量如何？通常，最可信的科研报告发表在由同行专家评审的杂志上，一系列的相关专家对文章进行审查之后才能在这些杂志上发表。一般来说---但也不总是这样---杂志的声誉越好，发表在上面的研究设计就越好。因此，应当尽可能低了解报告的来源是否有较好的声誉。
除了来源的品质，该论文中还有没有其他线索能证明研究做的很好？例如，论文有没有报告该研究特别突出的优点？
研究结果常常是互相矛盾的。该研究得到其他人的验证了吗？得出相同结论的研究是否不止一个？即使在“统计上达到显著水平”的情况下，研究结果页可能是由随机因素引起的。例如，如果某种关系得到设计良好的研究的反复验证，那么，至少在反对此结论的人提出可靠的反驳证据之前，我们有理由相信这个结论。
传达信息的人如何选择他们需要的研究呢？例如他们是否遗漏了与相反的结果有关的那些研究？研究是不是只选择了支持其结论的研究？
已有的证据是否具有较强的批判性思维？演讲者或作者是否对支持其观点的早期研究表明了批判性态度？由于研究本身具有局限性，由研究得到的多数结论都必须限制在一定范围内，传达信息的人是否证明了自己愿意这样做呢？
某些人是否有歪曲该研究的理由呢？我们必须警惕研究者刻意追求某种特定结果的情况。是否歪曲或简化研究结论。
该研究的条件是不是认为的？有没有被歪曲呢？你必须想想，“该研究的操作条件与作者推广条件的相似程度有多大呢？”
由取样研究得到的结果，可以推广到多大的范围？
该研究者所使用的调查、问卷、等级评定或其他测量手段是否存在偏差或失真？我们必须确认，研究者对其想测量的东西进行了准确的测量。
研究结果并不能证明结论。最多只能说研究结果支持结论。研究结果不能为自身作证！研究人员必须解释其研究结果的意义，而所有的研究结果都能用不止一种方式进行解释。遇到诸如“研究结果表明……”这样的描述时，应理解成“研究者认为，其研究结果表明……”
与所有人一样，研究者的期望、态度、价值观和需要等使他们的提问、操作研究的方法以及解释研究结果的方式存在偏差。
研究所得的“事实”会随时间发生变化，尤其是关于人类行为的研究。
不同研究的人为性不同。
研究者在经济利益、地位、安全及其他方面的需要会影响研究结果。
研究报告常被用来支持其结论的泛化。对研究结论的泛化程度依赖于研究者选择的事件或被试的数量、广度和随机性。
对抽样的评价：
样本必须足够大才能证明结论或研究具有普遍性意义。
抽出的样本在广度或多样性上必须与得出结论的事件一致。
抽样越随机，样本就越理想。
我们只能把研究结果推广到与研究事件或人相似的事件或人身上。
对调查和问卷应提出的问题：
确保被调查者对问题的回答是诚实的。不能假设口头报告准确地反映了真实态度。
调查中的很多问题在措辞上是模棱两可的，同一问题可能有多种解释，不同的人可能对同一问题有不同的解释。
调查本身存在的内在偏差使调查更为可疑。如措辞、上下文、问卷长度。
在接受调查结果之前，仔细检查调查方法。一旦确定了方法的质量，你就能在考虑可能存在的所有偏差的前提下，概括出你自己的、具有普遍性的结论。
案例（能感染情绪，转移注意力）
应注意的问题：这个案例是否典型？能不能找出有力的反面事例？该案例在表述上有没有偏差？
类比：以两个事物间已知的相似性为基础，得出关于另一方相对未知的特点的结论。
抓住两个因素：
从多个方面比较两种事物的相似之处与不同之处。
相似性与差异性之间的关联。
任意两种事物之间几乎都有某些相似之处。当被比较的两种事物之间存在与论题有关的相似之处，但没有与论题有关的差异时，这样的类比才是强有力的。
制造选择性类比来理解作者试图说明的相同现象。
产生类比的有效方法：
确定你所研究事物的某些重要特点
尽量确定你熟悉的、具有类似特点的其他情况。
尽量判断你所熟悉的情况是否能为你不熟悉的情况提供一些灵感。
错误类比：当进行类比的两个事物存在重要的、与论题有关的差异时，会出现此类错误。
最好考虑一下类比的强弱。
无论遇到什么类型的证据，都应当想想“证据的可信度有多大”这个问题，并判断证据的好坏。