대중적 귀납법(단순 열거를 통한 귀납법)은 열거를 통해 특성이 특정 대상이나 클래스의 일부에 속한다는 것이 확립되고 이를 기반으로 그것이 전체 클래스에 속한다고 결론을 내리는 것이 문제가 되는 일반화입니다. .

범죄를 조사하는 과정에서 범죄에 연루된 사람의 행동에 관한 경험적 귀납적 일반화가 자주 사용됩니다. 예를 들어, 범죄를 저지른 사람은 재판과 조사를 피해 숨으려고 합니다. 살해 위협이 자주 행해집니다. 그러한 경험적 일반화 또는 사실적 추정은 문제가 있는 판단임에도 불구하고 종종 조사에 귀중한 도움을 제공합니다.

대중적인 유도과학 지식 개발의 첫 번째 단계를 결정합니다. 모든 과학은 경험적 연구, 즉 안정적인 연결, 관계 및 종속성을 설명, 분류, 식별하기 위해 관련 개체를 관찰하는 것으로 시작됩니다. 과학의 첫 번째 일반화는 반복되는 특징의 간단한 나열을 통한 가장 간단한 귀납적 결론에 기인합니다. 이는 추가 검증과 설명이 필요한 초기 가정, 추측 및 가상 설명에 대한 중요한 경험적 기능을 수행합니다.

클래스의 일부 대표만 연구하는 조건에서는 잘못된 일반화 가능성을 배제할 수 없습니다.

대중적 유도 결과에 대한 잘못된 결론은 실패로 인해 발생할 수 있습니다.

일반화를 뒷받침할 수 없게 만드는 모순된 사례를 고려해야 하는 요구 사항입니다. 이는 증거의 타당성 문제가 해결되는 예비 조사 과정에서 발생합니다. 즉, 다양한 사실 상황 중에서 조사관의 의견으로 사건과 관련이 있는 것만 선택하는 것입니다. 이 경우 아마도 가장 그럴듯하거나 가장 "마음에 가까운" 버전 중 하나만 안내하고 이를 확인하는 상황만 선택합니다. 다른 사실, 특히 원래 버전과 모순되는 사실은 무시됩니다. 종종 그들은 단순히 보이지 않으므로 고려되지 않습니다. 문화의 부족, 부주의, 관찰의 결함으로 인해 모순되는 사실도 눈에 띄지 않습니다. 이 경우 조사자는 사실에 사로잡히게 됩니다. 많은 현상 중에서 그는 경험상 지배적인 것으로 판명된 현상만 기록하고 이를 바탕으로 성급한 일반화를 구축합니다. 이 환상의 영향으로 추가 관찰에서 그들은 예상하지 않을 뿐만 아니라 모순된 사례가 나타날 가능성도 허용하지 않습니다.

잘못된 귀납적 결론은 망상의 결과뿐만 아니라 모순되는 사례가 의도적으로 무시되거나 숨겨지는 부정직하고 편향된 일반화를 통해 발생할 수도 있습니다. 그러한 가정된 귀납적 일반화는 속임수로 사용됩니다.

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

c.-l에 속하는 것에 대한 일반화 결론(귀납적 일반화)이 있는 추론. 특정 클래스 U의 모든 객체에 대한 A의 신성성은 A의 신성함이 클래스 U 객체의 특정 부분, 즉 유도 중에 고려된 U의 객체에 속하도록 확립되었다는 사실로 인해 이루어집니다. 피. 그리고. - 보다 불완전 유도. P.의 정확성에 대한 확신. 일반적으로 연구가 U에서 신성한 이름 A가 아닌 개체를 발견하지 못했다는 사실에 근거합니다. 따라서 F. Bacon은 P. and. 모순되는 경우가 없는 간단한 열거를 통한 귀납; 모순되는 사례의 발견은 귀납적 일반화를 반박합니다. P. 및 결론. 본질적으로 확률적이며 P. 및.의 결론 확률 정도는 일반적으로 U.P. 및. 클래스에서 고려되는 객체의 수가 증가함에 따라 증가합니다. 일상적인 사고의 실천에 널리 퍼져 있습니다. 과학 P. 및. 가정의 원천으로 간주되는 경우가 더 많습니다. 판단은 다른 수단(예: 통계)을 통해 검증됩니다. 그러나 견해가 있습니다. (Z. Czerwi?ski, 열거적 귀납법 참조) 그리고게임 이론, "Studia logica", 1960, t. 10) P.의 컷에 따르면. 소위 말하는 것과 "경쟁"할 수 있는 상당히 좋은 추론 규칙입니다. 통계적 추론의 규칙. 이 t.zr. 차용된 최소 손실 기준을 기반으로 최적의 추론 규칙(실험 결과에 따라 가설 선택(귀납적 일반화)을 결정하는 여러 대체 규칙으로부터)을 찾기 위한 일반적인 계획을 분석함으로써 정당화됩니다. 게임 이론에서. 박사. 즉, 최적의 추론 규칙을 선택하는 문제를 게임에 대한 해결책을 찾는 문제로 축소할 때, 그리고 P. 및. 대안 규칙 중 하나로 사용될 수 있는 경우, P. 및. 문학.: Asmus V.F., Logika, M., 1947, p. 255–56; Kokoszy?ska M., "dobrej" 및 "z?ej" indukcji 정보, "Studia Logica", 1957, t. 5; Czerwi?ski Z., Zagadnienie probabilistycznego uzasadnienia indukcji enumeracyjnej, ibid. 조명도 참조하세요. 예술에. 불완전한 유도. B. Biryukov, M. Novoselov. 모스크바.

대중적 귀납법은 목록을 통해 클래스의 일부 개체에서 특성의 반복성이 확립되고 이를 기반으로 전체 현상 클래스에 속하는 문제가 있는 결론이 내려지는 일반화입니다.

사람들의 실제 활동은 종종 특정 현상의 안정적인 반복을 나타냅니다. 이를 바탕으로 현실 현상의 발생을 설명하거나 제안하는 일반화가 발생합니다. 이러한 일반화는 종종 날씨, 기후, 특정 질병의 원인 등에 대한 관찰과 관련됩니다. 이러한 일반화의 대부분에 대한 논리적 메커니즘은 대중적 귀납법입니다. 논란의 여지가 없는 간단한 목록을 통한 유도라고도 한다. 연구중인 현상 중 적어도 하나가 있다면 논란의 여지가 있는 사건이면 귀납적 일반화가 거짓으로 간주됩니다.

대중적 귀납법은 과학적 지식 개발의 첫 번째 단계를 반영합니다. 모든 과학은 경험적 연구, 즉 안정적인 속성, 관계 및 종속성을 설명, 분류, 식별하기 위해 개체를 관찰하는 것으로 시작됩니다. 과학의 초기 일반화는 항상 반복되는 특징의 간단한 목록을 통한 귀납적 결론입니다. 대중 귀납법은 그럴듯한 추론을 의미합니다. 유사한 사례의 간단한 목록이 모순되는 사례의 가능성을 배제하지 않기 때문에 일반화에는 문제가 있습니다.

간단한 열거를 통한 귀납적 결론을 반박하는 전형적인 예는 "백조는 흰 깃털을 가지고 있다"라는 일반적인 진술의 이야기입니다. 유럽에서 흰 백조만 관찰한 결과, 사람들은 모두 흰 백조를 가지고 있다는 결론에 이르렀습니다. 이는 너무나 당연한 것으로 간주되어 “백조처럼 하얀”이라는 표현은 아름다움이라는 개념의 문학적 동의어가 되었습니다. 그래서 호주에 도착한 유럽인들은 검은 백조를 만났고 최종적으로 간주되었던 결론은 즉시 그 의미를 잃었습니다.

과학적 귀납법

과학적 귀납법은 클래스의 일부 객체에 있는 특징의 반복성과 함께 객체의 특정 속성에 대한 이 특징의 의존성에 대한 지식을 기반으로 하는 추론입니다.

대중적인 일반화에서 결론이 특징의 반복성에 기반을 둔다면 과학적 귀납은 단순한 진술에 국한되지 않고 여러 독립적인 부분으로 구성된 것으로 간주되는 대상을 체계적으로 조사합니다. 과학적 귀납 방법의 이론적 기초는 사물과 현실 현상 사이의 객관적 의존성의 가장 중요한 형태인 인과성의 기본 속성입니다.

인과 관계 또는 인과 관계 (라틴어 causa-원인)는 두 현상 중 하나 (원인)가 두 번째 현상 (작용)을 유발할 때 두 현상 사이의 객관적인 연결입니다. 인과 관계의 특징은 다음과 같은 기본 속성입니다. 1) 보편성; 2) 시간의 순서; 3) 연결의 필수 성격; 4) 원인과 결과 사이의 명확한 관계. 이러한 속성을 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 인과관계의 보편성은 현상이 다른 현상과 무관하게 저절로 발생하지 않는다는 것을 의미합니다. 그들 각각은 다른 현상과 연관되어 있으며 수많은 요인의 영향으로 발생, 변경 및 사라지고 다른 대상에 영향을 미칩니다. 이는 세상에 원인 없는 현상이 없다는 뜻이다. 어떤 현상이 일어나는 원인을 규명하기 위해서는 여러 가지 상황 중에서 시간의 순서의 요건을 만족하는 것만을 규명한다.

2. 시간의 순서는 원인이 항상 결과보다 앞선다는 것을 의미합니다. 어떤 경우에는 그러한 순서가 순간적으로 발생하고 다른 경우에는 원인과 결과가 일정 기간에 걸쳐 분리됩니다. 항상 원인이 결과보다 앞서기 때문에 귀납적 연구 과정에서 많은 상황에서 연구 중인 효과 이전에 나타난 것만 선택하고, 동시에 또는 효과 발현 이후에 발생한 것은 제외합니다.

시간 순서 - 필요한 조건인과관계는 있지만 그 자체만으로는 실제 원인을 밝히기에 충분하지 않습니다. 이 조건을 충분하다고 인식하면 “이후에, 그러므로 이것 때문에”라는 오류가 발생하는 경우가 많습니다.

이전 현상과 다음 현상 사이의 인과 관계를 확인하려면 이들 사이의 관계의 필수 특성에 대한 추가 지식이 필요합니다.

3. 필수 문자원인과 결과의 연결은 원인이 있을 때만 결과가 발생하고, 원인이 없으면 필연적으로 결과가 제거된다는 것을 의미합니다. 따라서 이전 상황을 분석할 때 부재가 현상 발생에 영향을 미치지 않는 경우는 제외됩니다.

4. 인과관계의 명확한 성격은 각각의 인과관계가 다음과 같다는 사실에 있습니다. 이런 이유항상 그에 상응하는 결과만 초래합니다. 원인과 결과의 관계는 대칭적 성격을 띠고 있습니다. 원인이 변경되면 필연적으로 결과가 변경되고, 반대로 결과가 변경되면 원인이 변경됩니다.

명확한 의존성을 통해 이전의 많은 상황 중에서 변경 사항이 결과에 영향을 미치는 상황을 식별하고 변경되지 않고 결과에 영향을 주지 않는 상황을 제외할 수 있습니다.

인과적 의존의 속성이 설명되어 있으며 이를 안내하는 인지 원리의 역할을 합니다. 경험적 연구그리고 과학적 귀납의 특별한 방법을 형성합니다. 이러한 방법의 사용은 현상 간의 실제 연결을 단순화하는 것과 관련되며 이는 다음 가정으로 표현됩니다.

1) 예비 현상은 복잡한 것으로 간주되어 단순한 상황(A, B, C, B 등)으로 분해됩니다.

2) 이러한 각 상황은 상대적으로 독립적인 것으로 간주되며 다른 상황과 상호 작용하지 않습니다.

3) 확인된 상황은 완전한(폐쇄된) 목록으로 간주되며 연구자는 다른 가능한 상황을 놓치지 않은 것으로 간주됩니다.

이러한 가정은 인과 관계의 기본 속성과 함께 과학적 귀납 결론의 논리적 기초를 형성하고 인과 관계를 식별하는 방법을 적용할 때 논리적 결과의 세부 사항을 결정합니다.

과학적 정확성 요구 사항을 충족할 수 없는 유도 구성이 있습니다. 이것은 대중 의식이 사용하는 경향이 있는 구성이므로 대중 귀납법이라고 합니다.
인기유도란?
유사한 현상이 여러 번 반복되는 것을 관찰할 기회가 있으면, 모순되는 현상을 관찰할 기회가 없다면 이러한 현상이 항상 일어날 것이라고 생각하기 시작합니다. 예를 들어, 우리가 백조가 있는 여러 곳에서 여러 번 관찰할 기회가 있었다면 화이트 색상깃털이 있으면 백조는 언제 어디서나 흰색 깃털을 가지고 있다고 결론을 내립니다. 베이컨은 이 결론을 다음과 같이 불렀습니다. inductio per enumerationem simplicem, ubi non reperitur instantia conflictoria(모순되는 사례가 발생하지 않는 간단한 열거를 통한 귀납), 이는 우리가 가졌던 유사한 사례의 수정인 간단한 열거를 기반으로 결론을 내리기 때문입니다. 과거 경험상 모순되는 사례는 없었습니다. 관찰된 관계의 사례가 많을수록 추론된 결론의 신뢰성이 높아지는 것 같습니다. 그러한 귀납법은 신뢰할 만한 것으로 간주될 수 없습니다. 왜냐하면 우리가 관찰한 것과 모순되는 사례를 만나지 않았다는 사실이 그것이 항상 우리가 관찰한 것과 같을 것이라는 보장은 결코 아니기 때문입니다.
과학적 귀납법은 대중적 귀납법과 다릅니다. 이 과정에서 관찰된 각 개별 사례를 조사하고 분석하며 주어진 현상에 대해 무작위적인 모든 것을 버리고 본질적인 징후를 찾고 결론을 도출하여 후자를 다른 일반화와 연결하고 일치시킵니다. 그러한 결론은 어느 정도 신뢰할 수 있을 뿐입니다. 이는 방금 주어진 예를 사용하여 설명할 수 있습니다. 우리가 관찰한 백조로부터 "모든 백조는 흰색이다"라고 결론을 내리면 그러한 귀납법이 인기를 얻게 될 것입니다. 이는 반드시 백조의 본성과 관련이 있기 때문에 검은 깃털을 가진 백조가 있을 가능성이 높습니다.
귀납법은 우연한 것이 아니라 사물의 필연적인 연결을 다루어야 합니다. 깃털의 흰색과 백조의 조직 사이의 연결은 필요하지 않습니다. 백조 깃털의 검은색은 다른 일반화와 모순되는 것이 아닙니다. 새의 깃털 색깔은 필수적인 것이 아닙니다. 즉, 새의 생명이나 존재가 좌우될 수 있는 것이 아닙니다. 백조의 호흡 과정을 관찰한 후 “백조는 산소를 쉰다”고 말한다면 그것은 완전히 다른 문제일 것입니다. 이것은 올바른 과학적 귀납법이 될 것입니다. 왜냐하면 산소를 흡입하는 능력은 새가 없이는 상상할 수 없는 특성이기 때문입니다. 우리가 관찰하는 현상에 관해 일반적으로 귀납적 명제를 구성해야 하는 모든 경우에 우리는 정확히 동일한 방식으로 행동합니다.

질문 48. 과학적 귀납법과 그 유형.

과학적 귀납법은 필요한 특성에 대한 지식이나 클래스 개체의 일부에 대한 필수 연결을 기반으로 이 클래스의 모든 개체에 대한 일반적인 결론을 내리는 추론입니다. 완전한 귀납법이나 수학적 귀납법과 마찬가지로 과학적 귀납법도 타당한 결론을 내립니다. 과학적 귀납법의 결론에 대한 신뢰성(확률이 아님)은 비록 그것이 연구되는 수업의 모든 대상을 다루지는 않지만 그 중 일부(그리고 작은 것)만을 포괄하지만 다음과 같은 사실로 설명됩니다. 필요한 연결 중 가장 중요한 것은 인과관계입니다.

과학적 귀납법을 사용하면 아르키메데스, 케플러, 옴 등의 물리 법칙과 같은 과학 법칙을 공식화할 수 있게 되었습니다. 따라서 아르키메데스의 법칙은 아래에서 위로 압력을 가하는 액체의 특성을 나타내는 것입니다. 그 속에 잠긴 몸

과학적 귀납법은 연구된 많은 사실에 기반을 두는 것이 아니라 분석의 포괄성과 인과적 의존성의 확립, 필요한 특징의 식별 또는 대상과 현상의 필요한 연결에 기반합니다. 따라서 과학적 귀납법은 신뢰할 만한 결론을 제공합니다.

전제의 과학적 귀납은 본질적인 연결과 관계에만 의존하므로 결론의 신뢰성은 필연적인 성격을 갖습니다(불완전한 귀납이기는 하지만). 현대 논리에서 "귀납법"이라는 용어는 "비실증적 추론", "확률론적 논증" 개념의 동의어로 자주 사용됩니다. 이는 R. Carnap, J. Hintikka 및 기타 논리학자의 귀납 논리 시스템입니다. 그러나 "귀납", "귀납적 추론"의 개념을 "확률적 추론", "비증명 논증"의 개념과 동일시하면 귀납의 인식론적 문제가 문제보다 더 광범위하기 때문에 다양한 개념의 용어학적 식별로 이어집니다. 확률적 추론.

귀납에 대한 고전적 이해와 현대적 이해 사이의 중요한 차이점을 명확하게 고정하는 것이 필요하며, 이는 귀납과 같은 방법론 문제와 과학적 법칙 발견 문제, 귀납과 삶에서의 역할 등을 해결하는 데 중요합니다.

과학적 귀납법과 그 유형. 불완전 유도의 유형 대중 유도

과학적 귀납법

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질문 48. 과학적 귀납법과 그 유형.