제5장 귀납 연역 외에 가장 일반적인 형태의 추론은 귀납이다. 그것은 깊은 정체성과 연역과 밀접한 관계를 가지고 있습니다. 사고의 실제 실천에서 그 본질은 또한 다양한

2. 완전 귀납 완전 귀납은 첫째, 객체 부류의 모든 요소가 조사되고, 둘째, 각각이 동일한 일반 속성(관계)을 갖고(또는 속하지 않음) 확인되면 획득됩니다. 경우처럼 보인다

3. 불완전 귀납법 불완전 귀납법은 이 부류의 대상의 일부만을 연구하여 대상의 전체 부류에 대한 추론입니다. 불완전 귀납법의 공식: S1 - PS2 - P… ..Sn - PS1 , S2 ... Sn ... 클래스 S의 일부를 형성합니다. 결과적으로 모든 S는 P입니다. B

5장. 귀납 1. 추론의 한 유형으로서의 귀납 다음 귀납 추론의 구조를 도식적으로 표현하고 결론의 성격을 정의합니다. “예를 들어, 무지개 색의 기원에 대한 Roger Bacon의 연구 . 처음에 그는 가지고있는 것 같습니다

1. 추론의 한 유형으로서의 귀납 다음 귀납 추론의 구조를 도식적인 형태로 표현하고 결론의 성격을 정의하십시오. “예를 들어, 무지개 색의 기원에 대한 Roger Bacon의 연구를 생각해 보십시오. 처음에는 묶을 생각이 있는 것 같았습니다.

§ 3. 과학적 귀납법 과학적 귀납법을 추론이라고 하며 무작위적인 상황을 배제하고 필요한 것을 선택하여 일반화하는 방식으로 연구 방법에 따라 (1) 선택(선택) 방법에 의한 귀납법과 (2) ) 방법에 의한 유도

3.13. 인덕션이란? 매개된 추론은 연역적 추론, 귀납적 추론, 유사 추론으로 나뉩니다. 위에서 고려한 다양한 연역적 추론 또는 삼단논법은 신뢰할 수 있는 결론을 제공합니다. 귀납적 추론,

2부 대중적인 "아메리칸 드림": 호화로운 행복의 신기루 "아메리칸 드림"이라는 표현이 오늘날 지식인과 대중 문화(러시아어로 "고급" 의미가 아니라 미국에서 "문화"를 의미함)에서 널리 사용되기 때문에,

논리 강의

강의 7. 귀납적 추론

유도 개념입니다. 풀 인덕션

과학과 실천의 모든 분야에서 인지는 경험적 지식에서 시작됩니다. 동일한 유형의 자연 및 사회 현상을 관찰하는 과정에서 특정 기능의 반복에주의를 기울입니다. 일관된 반복성 생각하게 만들고, 이 기호들 각각은 개별적인 것이 아니라 공통적이며 특정 클래스의 모든 현상에 내재되어 있습니다. 개별 현상에 대한 지식에서 일반 지식으로의 논리적 전환은 이 경우 다음 형식으로 발생합니다. 귀납적 추론 또는 귀납 (라틴어 inductio에서 - "지침").

유도 특정 클래스의 객체 또는 부분을 분리하는 특징의 소속을 기반으로 해당 클래스 전체에 속하는 결론이 내려지는 추론이라고 합니다.

예를 들어 물리학의 역사에서 쇠막대가 전기를 잘 전도한다는 것은 실험적으로 입증되었습니다. 구리 막대와 은에서도 동일한 특성이 발견되었습니다. 이들 도체가 금속에 속한다는 점을 고려하여 모든 금속은 전기전도성을 갖는다는 귀납적 일반화가 이루어졌다.

귀납적 추론의 전제는 여러 현상에서 P 특징의 반복성에 대해 경험적으로 얻은 정보가 기록되는 판단입니다. 에스 1, 에스 2, ..., 에스 n,동일한 클래스 K에 속합니다. 추론 방식은 다음과 같습니다.

귀납적 추론에서 전제에서 결론으로의 논리적 전환은 세계의 규칙적인 발전, 인과성의 보편적 본성, 현상의 보편성과 안정을 통한 현상의 필요한 징후의 표현에 대한 수천 년의 실천에 의해 확인된 명제를 기반으로 합니다. 회귀. 귀납적 추론의 논리적 일관성과 효과를 정당화하는 것은 이러한 방법론적 조항입니다.

인지 과정에서 귀납적 추론의 주요 기능은 일반화,저것들. 일반적인 판단을 얻습니다. 내용과 인지적 중요성의 측면에서 이러한 일반화는 일상적인 관행의 가장 단순한 일반화에서 과학의 경험적 일반화 또는 보편적 법칙을 표현하는 보편적 판단에 이르기까지 다른 성격을 가질 수 있습니다.

과학의 역사는 전기, 자기, 광학 분야에서 물리학의 많은 발견이 경험적 데이터의 귀납적 일반화를 기반으로 이루어졌음을 보여줍니다. 관찰 결과의 귀납적 처리는 생물학에서 동식물의 과학적 분류에 선행했습니다. 에 있는 많은 가설들 현대 과학... 중요한 장소는 사법 및 수사 관행의 귀납적 결론에 속합니다. 이를 기반으로 사람들 사이의 일반적인 관계, 불법 행위의 동기 및 목적, 범죄를 저지르는 방법, 범죄 가해자의 행동에 대한 전형적인 반응에 관한 수많은 일반화가 공식화됩니다. 수사기관 등

경험의 완전성과 완전성은 귀납에서 논리적 추종의 심각성에 영향을 미치며 궁극적으로 이러한 추론의 실증적 또는 비실증성을 미리 결정합니다.

경험적 연구의 완전성과 완전성에 따라 두 가지 유형의 귀납적 추론이 구별됩니다. 완벽한 유도 및 불완전한 유도. 그들의 특징을 고려해 봅시다.

풀 인덕션

풀 인덕션 - 이것은 특정 속성의 각 요소 또는 클래스의 각 부분에 속하는 것을 기반으로 해당 클래스 전체에 속하는 것으로 결론을 내리는 추론입니다.

이 유형의 귀납적 추론은 요소의 수가 유한하고 쉽게 볼 수 있는 닫힌 클래스를 다룰 때만 사용됩니다. 예를 들어, 유럽의 주 수, 특정 지역의 산업 기업 수, 해당 주의 연방 주체 수 등입니다.

감사 위원회가 특정 은행 협회 지점의 재무 규율 상태를 확인하는 임무를 맡는다고 상상해 보십시오. 5개의 분리된 가지가 있는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 경우를 확인하는 일반적인 방법은 5개 은행 각각의 활동을 분석하는 것입니다. 그들 중 누구도 재정 위반이 발견되지 않은 것으로 판명되면 일반적인 결론을 내릴 수 있습니다. 은행 협회의 모든 지점은 재정 규율을 준수합니다.

완전한 유도 추론 방식은 다음과 같습니다.

이 추론의 전제에 표현된 각 요소 또는 클래스의 각 부분에 대한 정보는 지표 역할을 합니다. 완전성 연구와 충분한기초속성을 전체 클래스로 논리적으로 전송하기 위한 것입니다. 따라서 완전귀납 추론의 결론은 분명히 나타내는 캐릭터. 즉 전제가 참이면 결론의 결론은 필요한 사실.

어떤 경우에는 전제가 클래스의 각 요소 또는 부분에 특정 기능의 존재를 기록하는 경우 완전한 귀납법이 긍정적인 결론을 제공합니다. 다른 경우에는 전제가 클래스의 모든 대표자에게 특정 기능이 없음을 기록하는 경우 부정적인 판단이 결론으로 ​​작용할 수 있습니다.

완전한 귀납 추론의 인지적 역할은 수업 또는 친절한 현상. 개별 과목에서 전체 클래스로 특성을 논리적으로 전달하는 것은 단순한 요약이 아닙니다. 계급이나 성별에 대한 지식은 일반화, 단일 메시지와 비교하여 새로운 단계를 나타냅니다.

그래서 행성이 태양 주위를 움직이는 곡선의 특성을 확인할 때 천문학에서는 처음에 화성, 금성, 목성, 토성, 지구가 타원을 중심으로 회전한다는 것이 확립되었습니다. 새로운 행성의 발견과 함께 그것은 발견되었습니다. 천왕성, 해왕성, 명왕성 및 수성은 또한 타원을 따라 회전합니다. 결과적으로 완전 귀납의 형태로 모든 행성이 태양계 Turn in ellipse 이 새로운 지식은 각 행성의 타원 운동 사실에 대한 진술과는 근본적으로 다른 의미를 갖습니다. 첫째, 일반화 결론은 "타원에서 태양 주위의 회전"이라는 새로운 기능이 내용에 포함될 수 있기 때문에 "태양계 행성" 개념의 개발에 영향을 미칩니다. 둘째, 이 기능은 기초 역할을 할 수 있습니다 예를 들어 태양계 행성의 기원 메커니즘 문제를 해결하기 위해 전체 클래스 현상의 다른 필수 특성을 식별합니다.

완전 귀납법의 실증적 특성은 이러한 유형의 추론이 다음에서 사용될 수 있도록 합니다. 증거 기반 추론. 따라서 기하학에서 삼각형의 내각의 합에 대한 정리는 예각, 직사각형 및 둔각의 세 가지 유형의 삼각형에 대해 별도로 증명됩니다. 각 삼각형에서 각의 합이 180°이고 모두 유한 집합을 구성한다는 점을 고려하면 귀납적 일반화를 구성합니다. 모든 삼각형에서 내각의 합은 180°입니다.

부정적인 결론을 포함한 완전 귀납 형식의 증거 기반 추론은 법의학 연구에서 자주 사용됩니다. 예를 들어, 유형의 철저한 열거는 범죄를 저지르는 특정 방식, 공격자가 범죄 현장에 진입한 방식, 부상당한 무기의 유형 등을 제외합니다.

추론에서 완전 귀납법의 적용 가능성은 일련의 현상을 실제로 열거할 수 있는지 여부에 따라 결정됩니다. 객체의 전체 클래스를 포함하는 것이 불가능한 경우 일반화는 다음 형식으로 구성됩니다. 불완전한 유도.

불완전한 유도. 인기 인덕션

불완전한 유도 - 이것은 어떤 기능이 클래스의 일부 요소 또는 부분에 속하는 것을 기반으로 하여 전체 클래스에 속한다고 결론을 내리는 추론입니다.

불완전한 유도 계획은 다음과 같습니다.

귀납적 일반화의 불완전성은 모든 것이 조사되는 것이 아니라 단지 일부 클래스의 요소 또는 부분 - from 에스 1~ 전에 에스앤... 불완전 귀납법의 논리적 통과 일부 NS 모든 클래스의 요소나 부분은 임의적이지 않습니다. 그것은 경험적 근거에 의해 정당화됩니다 - 사이의 객관적인 관계 만능인 표지판의 성격과 안정 반복성 어떤 종류의 현상에 대한 경험. 따라서 실제로 불완전 귀납법이 널리 사용됩니다. 따라서 예를 들어 수확하는 동안 별도로 채취한 샘플을 기반으로 많은 곡물의 잡초, 수분 및 기타 특성에 대해 결론을 내립니다. 생산 조건에서 선택한 샘플에 따라 화학 산업에서 세제와 같은 하나 또는 다른 대량 제품의 품질에 대해 결론을 내립니다. 파이프, 판금, 와이어 - 압연 생산; 우유, 시리얼, 밀가루 - 식품 산업.

유도 전환 일부 NS 모든특징의 반복성은 단순한 우연의 결과일 수 있기 때문에 논리적 필연성을 가장할 수 없습니다.

따라서 불완전 유도는 다음과 같은 특징이 있습니다. 약화 된 논리적 추종 - 진정한 소포는 신뢰할 수 없지만 문제가 있는 결론. 동시에, 일반화와 모순되는 적어도 하나의 경우의 탐지는 귀납적 결론을 지지할 수 없게 만듭니다.

이를 기반으로 불완전 귀납을 참조합니다. 믿을 수 있는(비과시적인) 추론. 그러한 결론에서 결론은 다음과 같은 참 전제에서 나온다. 어느 정도의 확률, 가능성이 낮은 것부터 매우 그럴듯한 것까지 다양합니다.

불완전 귀납에 대한 결론에서 논리적 귀결의 성격에 중대한 영향은 다음과 같다. 소스 재료의 선택 방법, 이는 귀납적 추론의 전제가 체계적이고 체계적으로 형성될 때 나타난다. 선택 방법에 따라 두 가지 유형의 불완전 유도가 구별됩니다. (1) 열거에 의한 유도, 명명 된 대중적인 유도, 2) 선택에 의한 유도, 라고 불리는 과학적 귀납.

인기 인덕션

인기 인덕션 열거함으로써 클래스의 일부 객체 또는 부분에 대한 특징의 소속을 설정하고 이를 기반으로 전체 클래스에 속하는 것에 대해 문제가 있는 결론을 내리는 일반화라고 합니다.

V수세기에 걸친 활동 과정에서 사람들은 많은 현상이 안정적으로 반복되는 것을 관찰합니다. 이를 기반으로 발생한 현상을 설명하고 미래의 사건과 현상을 예측하는 데 사용되는 일반화가 발생합니다. 이러한 일반화는 날씨 관찰, 기후 조건이 작물에 미치는 영향, 질병 확산의 원인, 특정 상황에서 사람들의 행동, 사람들과 다른 사람들 사이의 관계에 대한 관찰과 관련이 있습니다. 이러한 일반화의 대부분에 대한 논리적 메커니즘은 대중적 귀납법입니다. 인덕션이라고도 합니다. 간단한 목록을 통해

많은 경우에 징후의 재발은 실제로 현상의 일반적인 속성을 반영합니다. 기초 위에 구축된 일반화는 사람들의 실제 활동에서 원칙을 안내하는 중요한 기능을 수행합니다. 이러한 단순한 일반화 없이는 도구의 개선, 항해의 발달, 성공적인 농업, 사회적 환경에서 사람들 간의 접촉과 같은 단일 유형의 노동 활동이 불가능합니다.

범죄수사 과정에서 범죄에 연루된 사람의 행동에 대해 경험적 귀납적 일반화가 자주 사용된다. 예: 범죄를 저지른 사람이 법원과 수사를 피하려고 합니다. 살해 위협이 자주 수행됩니다. 도난당한 물건의 탐지(빨간 손)는 범죄에 연루되었음을 나타냅니다. 그러한 경험적 일반화, 또는 사실적 추정, 법률 문헌에서 종종 불리기 때문에 문제가 되는 판단임에도 불구하고 수사에 귀중한 도움을 주는 경우가 많습니다.

대중 귀납법은 과학적 지식 개발의 첫 번째 단계를 결정합니다. 모든 과학은 경험적 연구로 시작합니다. 해당 대상을 설명하고 분류하고 안정적인 연결, 관계 및 종속성을 식별하기 위해 해당 대상을 관찰합니다. 과학의 첫 번째 일반화는 반복되는 특징의 간단한 열거에 의한 가장 단순한 귀납적 결론에 기인합니다. 그들은 중요한 휴리스틱 기능 추가 검증 및 개선이 필요한 초기 가정, 추측 및 가상 설명.

반복되는 자극이 조건 반사를 강화할 때 순전히 열거적인 일반화는 동물의 적응 반사 반응 수준에서 이미 발생합니다. 인간의 의식 수준에서 균질한 현상의 반복되는 특징은 단순히 반사나 심리적 기대감을 유발하는 것이 아니라, 생각하게 만든다 영형반복이 순전히 무작위적인 상황 조합의 결과가 아니라 감지되지 않은 일부 종속성의 표현이라는 사실. 대중 귀납법에서 결론의 타당성은 주로 다음과 같이 결정됩니다. 정량적 지표: 전체 클래스(인구)에 대한 연구 대상 하위 집합(샘플 또는 샘플)의 비율. 연구된 표본이 전체 학급에 가까울수록 더 철저하고 의미가 있으며 귀납적 일반화가 될 가능성이 더 큽니다.

일부 클래스의 대표자만 조사되는 상황에서 잘못된 일반화의 가능성은 배제되지 않습니다.

이것의 예는 대중적인 유도의 도움으로 오랫동안 유럽에서 얻은 "모든 백조는 희다"라는 일반화입니다. 상충되는 사례가 없는 상태에서 수많은 관찰을 바탕으로 구축되었습니다. 17세기에 호주에 상륙한 후. 유럽인은 검은 백조를 발견했지만 일반화는 반증되었습니다.

회계 요구 사항을 준수하지 않아 인기있는 유도 결론에 대한 잘못된 결론이 나타날 수 있습니다. 상충되는 사건, 일반화를 불가능하게 만드는 것입니다. 이것은 문제가 해결되면 예비 조사 중에 발생합니다. 증거의 관련성, 즉, 수사관의 의견에 따라 사건과 관련이 있는 사실적인 상황만 선택합니다. 이 경우 그들은 아마도 가장 그럴듯하거나 가장 "마음에 와 닿는" 버전 하나만으로 안내하고 이를 확인하는 상황만 선택합니다. 다른 사실, 그리고 무엇보다 원본 버전과 모순되는 내용은 무시됩니다. 종종 그들은 단순히 보이지 않으므로 고려되지 않습니다. 상충되는 사실도 문화 부족, 부주의 또는 관찰 결함으로 인해 보이지 않습니다. 이 경우 조사자는 사실에 사로잡히게 됩니다. 많은 현상 중에서 경험에서 우세한 것으로 판명된 현상만 수정하고 이를 기반으로 구축합니다. 성급한 일반화. 이 환상의 영향으로 추가 관찰은 예상하지 않을뿐만 아니라 충돌하는 경우의 가능성을 인정하지 않습니다.

잘못된 귀납적 추론은 망상의 결과뿐만 아니라 모순되는 사례를 의도적으로 무시하거나 숨길 때 파렴치하고 편향된 일반화를 통해서도 나타날 수 있습니다. 이러한 상상의 귀납적 일반화는 기믹으로 사용됩니다.

잘못 구성된 귀납적 일반화는 종종 다양한 종류의 미신, "악의" 눈, "좋은" 및 "나쁜" 꿈, 길을 건너는 검은 고양이 등과 같은 무지한 믿음과 표시의 기초가 됩니다.

과학적 귀납

과학적 귀납은 추론이라고 하며, 필요한 것을 선택하고 무작위적인 상황을 배제함으로써 일반화가 이루어집니다.

연구 방법에 따라 다음과 같이 구별됩니다.

(1) 선택에 의한 유도(선택) 및 (2) 제거에 의한 유도(제거).

선발유도

선택 유도 또는 선택 유도는 어떤 특징이 클래스(집합)에 속하는지에 대한 결론이 이 클래스의 다양한 부분에서 현상을 체계적으로 선택하여 얻은 샘플(부분집합)에 대한 지식을 기반으로 하는 추론입니다.

일반적인 일반화가 특징의 균일 분포 가정에서 진행되는 경우 NS클래스 에게따라서 다음으로 전송을 허용합니다. 에게간단한 반복성( 에스 1, 에스 2,..., 에스앤), 과학적 귀납법에서 에게고르지 않은 분포를 가진 비균질 집합으로 나타냅니다(따라서 고려됨). NS다양한 부분에서.

표본을 형성할 때 관찰 조건은 다양해야 합니다. K의 다른 부분에서 P를 선택하는 것은 다음을 보장하기 위해 그들의 특이성, 무게 및 중요성을 고려해야 합니다. 대표성, 또는 대표성, 견본.

개념 다양한 관찰 조건 특정 유형의 집합에 대해 매우 다른 것으로 나타났습니다. 하나의 경우에는 공간적 종 구별의 성격을 취하고 다른 하나는 일시적이고 세 번째는 기능적이며 네 번째는 혼합입니다.

선택 방법에 의한 유도의 예는 러시아 지역 중 하나에서 파종 된 겨울 밀의 다양성에 대한 다음 추론입니다. 따라서 남부 지역 중 하나를 가로 지르는 고속도로를 따라 운전하면 여러 지역 (5-6)에서 동일한 품종의 겨울 밀이 뿌려지는 길을 따라 주목됩니다. 이를 바탕으로 25개 지역 모두에서, 따라서 전체 지역에서 동일한 품종이 뿌려진다는 것을 일반화하면 그러한 인기 있는 유도가 있을 법하지 않은 결론을 줄 것이 분명합니다.

동일한 수의 지구(5-6)의 선택이 경로를 따라 우연히 이루어진 것이 아니라 위치 및 기후 조건... 남부와 북부, 내륙과 주변, 대초원과 삼림 대초원 지역을 선택하고 파종 품종의 빈도를 설정하면 전체 지역이 동일한 품종의 겨울 밀을 사용한다고 높은 확률로 가정 할 수 있습니다.

직접 관찰되지 않은 지역에서 다른 품종을 사용할 가능성이 배제되지 않기 때문에 이 경우 신뢰할 수 있는 결론이 정당화될 가능성은 낮습니다.

소개

과학적 귀납은 클래스의 대상 중 일부의 필수 기능 또는 필요한 연결에 대한 지식을 기반으로 클래스의 모든 대상에 대한 일반적인 결론이 내려지는 추론입니다.

과학적 귀납법과 완전 귀납법 및 수학적 귀납법은 유효한 결론을 제공합니다. 과학적 귀납의 결론의 신뢰성(가능성이 아님)은 비록 그것이 연구된 수업의 모든 주제를 다루지는 않지만 그 중 일부(또한 작은 주제)만을 다루지만 다음과 같은 사실에 의해 설명됩니다. 필요한 연결 중 가장 중요한 인과 관계가 고려됩니다.

과학적 귀납법의 사용은 일반 판단과 과학적 법칙(아르키메데스, 케플러, 옴 등의 물리 법칙)을 공식화하는 것을 가능하게 했습니다. 따라서 아르키메데스의 법칙은 액체에 잠긴 물체에 아래에서 위로 압력을 가하는 모든 액체의 특성을 설명합니다.

과학적 귀납법을 사용하여 사회 발전의 법칙도 얻었습니다.

귀납에 대한 고전적 이해와 현대적 이해 사이의 본질적인 차이점에 대한 명확한 고정이 필요하며, 이는 귀납과 같은 방법론의 문제와 과학적 법칙, 귀납 및 삶에서의 역할 등을 발견하는 문제를 해결하는 데 중요합니다.

불완전 유도. 대중적 인덕션

불완전 귀납법은 어떤 특징이 클래스의 일부 요소 또는 부분에 속하는 것을 기반으로 하여 전체 클래스에 속하는 것으로 결론이 내려지는 추론입니다.

귀납적 일반화의 불완전성은 전체가 조사되는 것이 아니라 클래스의 일부 요소 또는 일부만 조사된다는 사실에서 표현됩니다. 일부에서 모든 요소 또는 클래스의 일부로 불완전한 귀납법의 논리적 전달은 임의적이지 않습니다. 그것은 경험적 근거에서 정당화됩니다. 기호의 일반적인 성격과 특정 종류의 현상에 대한 경험의 안정적인 반복성 사이의 객관적인 관계입니다. 따라서 실제로 불완전 귀납법이 널리 사용됩니다. 따라서 예를 들어 특정 제품을 판매하는 동안 첫 번째 선택적 배송을 기반으로이 제품의 대량 배치에 대한 수요, 시장 가격 및 기타 특성에 대해 결론을 내립니다. 생산 조건에서 선택한 샘플에 따라 식품 산업에서 오일, 금속판, 와이어, 우유, 시리얼, 밀가루와 같은 특정 대량 제품의 품질에 대해 결론을 내립니다.

특징의 반복성은 단순한 우연의 결과일 수 있기 때문에 일부에서 전체로의 귀납적 전환은 논리적 필요성이라고 주장할 수 없습니다.

따라서 불완전한 귀납은 약화 된 논리적 결과로 특징 지어집니다. 진정한 전제는 신뢰할 수 있는 것이 아니라 문제가 있는 결론만을 제공합니다. 동시에, 일반화와 모순되는 적어도 하나의 경우의 탐지는 귀납적 결론을 지지할 수 없게 만듭니다.

이를 기반으로 불완전한 귀납을 그럴듯한(비실증적) 추론이라고 합니다. 그러한 결론에서 결론은 있을 법하지 않은 것부터 매우 그럴듯한 것까지 범위가 될 수 있는 어느 정도의 확률로 실제 전제에서 따릅니다.

결론에서 논리적 추종의 성격에 중대한 영향; 불완전한 귀납은 귀납 추론 전제의 조직적 또는 체계적인 형성에서 나타나는 초기 자료의 선택 방법에 의해 제공됩니다. 선택에 의한 불완전 귀납법에는 (1) 대중 귀납법이라고 하는 열거 귀납법과 (2) 과학적 귀납법이라고 하는 선택 귀납법의 두 가지 유형이 있습니다.

대중적 귀납법은 일반화라고 하며, 열거를 통해 어떤 특징이 클래스의 일부 또는 일부에 속하는 것으로 설정되고 이를 기반으로 전체 클래스에 속한다고 결론짓는 것은 문제가 됩니다.

수세기에 걸친 활동 과정에서 사람들은 많은 현상이 안정적으로 반복되는 것을 관찰합니다. 발생을 설명하고 미래의 사건과 현상을 예측하는 데 사용되는 새로운 일반화를 기반으로 합니다. 이러한 일반화는 날씨 관찰, 품질에 대한 가격의 영향, 공급 수요와 관련이 있습니다. 이러한 일반화의 대부분에 대한 논리적 메커니즘은 대중적 귀납법입니다. 때로는 열거 유도라고도 합니다.

많은 경우에 징후의 재발은 실제로 현상의 일반적인 속성을 반영합니다. 기초 위에 구축된 일반화는 사람들의 실제 활동에서 원칙을 안내하는 중요한 기능을 수행합니다. 그러한 단순한 일반화 없이는 노동 도구의 ​​개선, 항해의 발전, 성공적인 농업 수행, 사회적 환경에서의 사람들 간의 접촉과 같은 단일 유형의 노동 활동이 불가능합니다.

대중 귀납법은 과학적 지식 개발의 첫 번째 단계를 결정합니다. 모든 과학은 경험적 연구로 시작합니다. 해당 대상을 설명하고 분류하고 안정적인 연결, 관계 및 종속성을 식별하기 위해 해당 대상을 관찰합니다. 과학의 첫 번째 일반화는 반복되는 특징의 간단한 열거에 의한 가장 단순한 귀납적 결론에 기인합니다. 그들은 초기 가정, 추측 및 추가 검증 및 개선이 필요한 가설적 설명의 중요한 발견적 기능을 수행합니다.

반복되는 자극이 조건 반사를 강화할 때 순전히 열거적인 일반화는 동물의 적응 반사 반응 수준에서 이미 발생합니다. 인간의 의식 수준에서 동질 현상의 반복되는 특징은 단순히 반사 또는 심리적 기대 감정을 생성하는 것이 아니라 반복이 순전히 무작위적인 상황 조합의 결과가 아니라 감지되지 않은 종속성의 표현임을 시사합니다. 대중적 귀납법에서 결론의 유효성은 주로 정량적 지표에 의해 결정됩니다. 즉, 전체 클래스(인구)에 대한 연구 대상 하위 집합(샘플 또는 샘플)의 비율입니다. 연구된 표본이 전체 학급에 가까울수록 더 철저하고 따라서 귀납적 일반화가 더 잘 될 것입니다.

일부 클래스의 대표자만 조사되는 상황에서 잘못된 일반화의 가능성은 배제되지 않습니다. 이것의 예는 일반화입니다. 모든 백조는 흰색이며 대중적인 유도의 도움으로 오랫동안 유럽에 존재했습니다. 상충되는 사례가 없는 상태에서 수많은 관찰을 바탕으로 구축되었습니다. 17세기에 호주에 상륙한 후. 유럽인은 검은 백조를 발견했지만 일반화는 반증되었습니다.

대중적 귀납법의 결론에 대한 잘못된 결론은 상충되는 사례에 대한 설명 요구 사항을 준수하지 않아 일반화가 불가능하기 때문에 발생할 수 있습니다.

잘못된 귀납적 결론은 망상의 결과뿐만 아니라 모순되는 사례를 의도적으로 무시하거나 숨길 때 파렴치하고 편향된 일반화의 경우에도 나타날 수 있습니다.

잘못 구성된 귀납적 메시지는 종종 다양한 종류의 미신, 사악한 눈, 좋은 꿈과 나쁜 꿈, 길을 건너는 검은 고양이 등과 같은 무지한 믿음과 표시의 기초가 됩니다.

인기 인덕션으로균질한 물체의 특정 부분에서 하나의 동일한 특징의 반복에 기초하고 모순되는 경우가 없는 경우 이러한 종류의 모든 물체는 이러한 특징을 갖는다는 일반적인 결론이 내려집니다. 대중 귀납법에서 진정한 결론의 가능성은 낮습니다. 왜 이것이 사실이고 그렇지 않은지는 알려지지 않았기 때문입니다.

인기있는 유도 결과 - 종종 첫 단계가설 형성. 그것의 주요 가치는 그것이 가장 효과적인 수단 중 하나라는 사실에 있습니다. 상식그리고 많은 답을 준다 생활 상황, 그리고 종종 과학의 사용이 선택 사항인 경우. 대중적 귀납법에 기초하여 많은 표징, 속담, 속담이 대중의식에 공식화되었습니다. 예를 들어 "옷은 다시 챙기되 어려서부터 명예를 지켜라", "사람을 그리는 곳이 아니라 사람이 자리다", "오래된 친구가 새 친구 두 명보다 낫다", 다른 사람.

대중 귀납법의 효과는 가능하다면 전제에 고정된 사례의 수가 a) 더 많고, b) 더 다양하고, c) 더 일반적이 될 것인지에 크게 달려 있습니다.

추론에서 다음을 허용하지 않으면 대중 귀납의 진정한 결론의 확률이 크게 증가합니다. 논리적 오류:

1. "성급한 일반화", 추론하는 사람이 모든 상황이 아니라 주어진 결론에 찬성하는 사실만을 고려하여 결론을 내리기 위해 서두를 때. 예를 들어, 보고 기간 동안 불만족스러운 세금 징수 사실에 직면한 일부 전문가는 주세 서비스가 제대로 조직되지 않고 자격을 갖춘 직원이 없다고 주장합니다.

또한 이 오류는 많은 소문, 가십 및 미숙한 판단의 기초가 됩니다.

2. “이후에도 이것으로 인하여” 이전의 현상이 그 이전에 일어났다는 것만 근거로 그 현상의 원인으로 제시하는 경우. 예를 들어, 한 학생은 거미의 발에 청각 기관이 있다고 주장했습니다. 그는 자신의 가설을 정당화하기 위해 잡은 거미를 탁자 위에 놓고 "달려라!"라고 외쳤다. 거미가 달렸다. 그런 다음 젊은 실험자는 거미의 다리를 찢고 다시 테이블 위에 놓고 "달려라!"라고 명령했습니다. 그러나 이번에는 거미가 움직이지 않았습니다. "거미가 다리를 떼자마자 귀가 먹먹해졌습니다."라고 의기양양한 소년이 말했습니다.

분명히 문제의 사건이 실제로 일어났다면 그들 사이에 인과 관계가 없었지만 단순한 연대순, 그리고 또 다른 실제 연결을 무시합니다. 거미는 다리가 있는 경우에만 움직일 수 있습니다.

이 실수는 많은 미신과 편견의 뿌리입니다.

3. "조건부에서 무조건부로 대체", 다음이 고려되지 않은 경우: 모든 진리는 조건의 특정 조합으로 나타나며, 그 변화는 결론의 진리에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 정상적인 조건에서 물이 100 ° C의 온도에서 끓는 경우, 예를 들어 산에서 높은 온도로 변화하면 더 낮은 온도에서 끓을 것입니다.

과학적 귀납추론이라고하며, 전제에서 특징의 반복성과 함께 클래스의 일부 현상에는 현상의 특정 속성에 대한이 기능의 의존성에 대한 정보가 포함됩니다.

대중적인 귀납적 일반화에서 결론이 특징의 반복에 기반을 둔 경우 과학적 귀납은 그러한 단순한 진술에 국한되지 않고 비교적 독립적인 여러 구성 요소로 구성된 복잡한 것으로 간주되는 현상 자체를 체계적으로 조사합니다 또는 상황. 과학적 귀납법의 사용은 아르키메데스, 케플러, 옴 등의 물리 법칙과 같은 과학적 법칙을 발견하고 공식화하는 것을 가능하게 했습니다.

결론의 성격은 다음과 같은 기본 사항을 생략하면 부정적인 영향을 받는다는 점을 염두에 두어야 합니다. 과학적 귀납 요건:

a) 연구 주제의 체계적이고 체계적인 선택;

b) 대상 자체에 필요하고 우리의 관행에 중요한 필수 속성의 설정;

c) 이러한 속성(기호)의 내부 조건화 공개

d) 얻은 결론과 이 지식 분야의 다른 유사한 과학 조항의 비교.

과학적 귀납의 결론은 일반화된 지식을 제공할 뿐만 아니라 인지 과정에서 특히 중요한 인과 관계를 드러냅니다.