Induktiivsed põhjendused, tüübid ja näited

The induktiivne arutluskäik Tegemist on mõtlemisviisiga, mis püüab luua üldisi teooriaid konkreetsete tähelepanekute põhjal. Erinevalt deduktiivsest põhjendusest põhineb see konkreetsetel andmetel, et teha järeldusi, mida võib kohaldada ka teistes sarnastes olukordades.

Hea induktiivse arutluse läbiviimiseks on vaja läbi viia suur hulk vaatlusi, leida nende vahel muster ja koguda kogutud andmetest üldistusi. Hiljem saab seda üldistust kasutada selgituse või teooria loomiseks.

Induktiivset mõtlemist kasutatakse nii teaduses kui ka igapäevaelus. Kuigi selle järeldused ei ole nii eksimatud kui need, mis on saadud muudest loogilistest protsessidest, nagu deduktiivne arutluskäik, võib see olla aluseks kõigi teooriate, prognooside või käitumise selgituste jaoks.

Kui viiakse läbi induktiivse mõtlemise protsess, siis öeldakse, et tehtud järeldus on eksimatu asemel enam-vähem tõenäoline. Seda tüüpi mõtlemise rakendamisel võib siiski tekkida mitut tüüpi eelarvamusi, mis muudavad argumendid kehtetuks.

Indeks

• 1 Omadused
  • 1.1 Möödub betoonist üldisele
  • 1.2 Teie järeldused on tõenäolised, mitte eksimatud
  • 1.3 Rakendamisel võivad tekkida vead
• 2 tüüpi
  • 2.1 Üldistamine
  • 2.2. Statistiline syllogism
  • 2.3 Lihtne induktsioon
  • 2.4 Põhjendused analoogia põhjal
  • 2.5 Põhjuslik järeldus
• 3 Erinevused deduktiivse põhjendusega
  • 3.1 Lähtepunkt
  • 3.2 Argumendid
  • 3.3 Järelduste kehtivus
• 4 Näited
• 5 Viited

Omadused

Mine betoonist üldisse

Induktiivse mõtlemise peamiseks tunnuseks on see, et selle kasutamisel algab rea spetsiifilisi andmeid, mida kasutatakse üldise teooria loomiseks antud nähtuse kohta. Induktsiooni läbiviimise põhimeetod on jälgida rea ​​konkreetseid juhtumeid ja otsida, mida neil on ühine.

Näiteks mõistab uus linduliiki õppiv etoloog, et kõigil leitud proovidel on mustad suled. Sellest tulenevalt järeldab ta, et on tõenäoline, et kõik selle liigi teised loomad, keda ta leiab tulevikus, on samuti selle värvi ploomiks.

Induktiivne mõtlemine on tuntud ka "alt-üles loogikana", kuna see toimib. See on vastu sellele, kuidas mahaarvamine toimib, kui see algab üldisest teooriast, mida kasutatakse järelduste tegemiseks konkreetse olukorra kohta.

Oma olemuselt kalduvad sotsiaalteadused kasutama induktiivset mõtlemist palju enamat kui deduktiivset põhjendust. Seega on suur osa erialade, nagu psühholoogia või psühholoogia, teooriatest loodud, jälgides suurt hulka inimesi ja üldistades nende omadusi kogu elanikkonnale.

Teie järeldused on tõenäolised, mitte eksimatud

Kui teeme deduktiivseid põhjendusi, kui ruumid on tõesed ja argument on hästi konstrueeritud, on järeldused alati tõesed. Induktiivses arutluses ei juhtu see siiski. Isegi kui loogikat kasutatakse hästi, ei ole argumendi tulemus kunagi eksimatu, kuid on võimalik, et see on vale.

See juhtub, sest induktiivse arutlusega töötades räägitakse alati tõenäosustest. Mustade lindude näites, mille oleme varem seadnud, oleks vaja ainult seda, et teise värvi loom näis lammutama argumenti, et kõik selle liigi isendid on sama toonilisusega.

Siiski ei ole kõik induktiivse mõtlemise liigid võrdselt usaldusväärsed. Mida suurem on valim, mida me vaatame, ja mida esinduslikum on see elanikkonnast üldiselt (see tähendab, et mida rohkem see sarnaneb komplektile, mida me tahame õppida), seda vähem tõenäoline on, et on olemas mingi viga.

Näiteks on hääletamise kavatsust käsitleva uuringu läbiviimisel palju usaldusväärsem, kui küsitakse, kas 10 000 juhuslikult valitud inimest küsitakse, kas uuring toimub ülikooliklassis 50 õpilasele..

 Selle rakendamisel võivad tekkida vead

Oleme juba näinud, et induktiivse arutlusega tehtud järeldused ei ole eksimatud, vaid lihtsalt tõenäolised. See juhtub ka siis, kui loogiline protsess on tehtud õigesti. Samas, nagu ka muudel põhjendustel, on induktsiooni teostamisel võimalik teha vigu.

Kõige tavalisem viga, mis tekib induktiivse arutluse kasutamisel, on tugineda näidetele, mis ei ole tegelikult uuritava seisundi suhtes representatiivsed. Näiteks näitavad paljud psühholoogia kui teaduse kriitikud, et mitu korda viiakse läbi katseid ülikooli üliõpilastega, mitte tavaliste inimestega..

Teine kõige levinum vigu on järelduste tegemine väga vähestele juhtumitele, millega alustame andmeid, mis on puudulikud. Et saavutada induktiivse mõtlemise abil tõeliselt usaldusväärseid järeldusi, on vaja võimalikult palju andmeid rajada.

Lõpuks, isegi kui meil on piisavalt andmeid ja valim on esindav elanikkonnale üldiselt, siis on võimalik, et meie järeldused on vale mõtlemise ebaõnnestumiste tõttu. Induktiivses arutluses on mõned kõige levinumad kinnitussündmused, kättesaadavuse eelis ja mängija eksitus.

Tüübid

Põhimehhanism säilitatakse alati induktiivse mõtlemise protsessis. Siiski on mitmeid viise, kuidas jõuda üldise järelduseni elanikkonna kohta konkreetsetest andmetest. Järgmisena näeme kõige levinumat.

Üldistamine

Induktiivse mõtlemise lihtsaim vorm põhineb väikese valimi vaatlemisel, et teha järeldus suurema elanikkonna kohta.

Valem oleks järgmine: kui osa proovist on iseloomulik X, siis on see sama osa elanikkonnast.

Üldine üldistamine toimub tavaliselt mitteametlikes seadetes. Tegelikult tekib see sageli alateadlikult. Näiteks koolis olev õpilane täheldab oma 30 klassikaaslasest, vaid 5-l on eraldi vanemad. Seda vaadates võin ma üldistada ja arvan, et ainult väike arv täiskasvanuid on eraldatud.

Siiski on üldistamise muid usaldusväärsemaid ja teaduslikke vorme. Esimene on statistiline üldistus. Operatsioon on sarnane põhioperatsiooniga, kuid andmeid kogutakse süstemaatiliselt suuremas populatsioonis ja tulemusi analüüsitakse matemaatiliste meetodite abil..

Kujutlege, et nende poliitilise kuuluvuse kohta viiakse läbi 5000 inimese telefoniuuring. Sellest proovist on 70% tähistatud kui "vasak". Eeldades, et valim esindab üldiselt elanikkonda, võib järeldada, et 70% selle riigi elanikest loetakse ka vasakpoolseks.

Statistiline syllogism

Statistiline syllogism on induktiivse mõtlemise vorm, mis algab üldistamisest, et teha järeldus konkreetse nähtuse kohta. Kui seda meetodit kasutatakse, uuritakse ja rakendatakse konkreetse juhtumi puhul tulemuse esinemise tõenäosust.

Näiteks riigis, kus 80% abieludest lõpeb lahutusega, võib öelda, et on väga tõenäoline, et äsja abielupaar jõuab lahusesse.

Erinevalt sellest, mis toimub deduktiivses loogikas syllogismidega, ei ole see tulemus eksimatu (20% tõenäosus, et abielu toimiks).

Statistiliste silylismide kasutamisel võib tekkida kaks erinevat probleemi. Ühest küljest on väga lihtne ignoreerida nende juhtumite protsenti, kus saavutatud järeldus ei ole täidetud; ja teiselt poolt on ka üldine mõelda, et kuna reeglist on erandeid, ei ole võimalik üldistada.

Lihtne induktsioon

Lihtne induktsioon on kombinatsioon üldistamisest ja statistilisest silylismist. See hõlmab järelduse tegemist üksikisiku kohta eeldusest, mis mõjutab rühma, kuhu see kuulub. Valem on järgmine:

Me teame, et grupi X protsendil on konkreetne atribuut. Iga selle rühma kuuluva isiku puhul on tõenäosus, et nad seda atribuuti esitavad, X. Näiteks kui 50% rühma komponentidest on introvertne, on igal inimesel 50% võimalus seda omadust esitada.

Põhjendus analoogia põhjal

Teine kõige levinum induktiivse mõtlemise vorm on see, mis võrdleb kahte rühma või erinevat inimest, et püüda ennustada, millised on nende sarnasused ja erinevused. Eelduseks on see, et kui kahel inimesel on omaduste kogum, on nad tõenäolisemalt sarnased teistes.

Analoogia põhjal on põhjendus väga levinud nii formaalsetes teadusharudes kui teaduses ja filosoofias, nagu meie igapäevases. Siiski ei ole selle järeldused alati õiged, mistõttu on üldiselt arvestatud, et see on kasulik ainult täiendava mõtteviisina.

Näiteks, kujutame ette, et me jälgime kahte inimest ja avastame, et nad on nii introvertsed, lugemist armastavad kui sarnased temperamentid. Kui hiljem täheldame, et üks neist on klassikalise muusika vastu huvitatud, ütleks analoogia põhjal, et teine ​​on tõenäoliselt huvitatud ka klassikalisest muusikast..

Põhjuslik järeldus

Kui täheldame, et samal ajal esineb alati kahte nähtust, on meie esimene impulss mõelda, et üks neist on teise põhjus. Seda tüüpi induktiivset mõtlemist nimetatakse põhjuslikuks järelduseks.

Seda tüüpi arutluskäigul on probleem, et kaks samaaegselt esinevat nähtust võivad olla põhjustatud kolmandast, mida me ei tea, nn kummaline muutuja. Seega, kuigi põhjuslik järeldus on väga levinud, ei anna see piisavalt tõendeid, mis oleksid kehtivad sellistes valdkondades nagu teadus.

Klassikaline näide ekslikust põhjuslikust järeldusest on seos jäätisekulu ja merel uppumisest põhjustatud surmade arvu vahel. Mõlemad nähtused kalduvad teatavatel aastaaegadel enam esinema; nii et kui me kasutame põhjuslikku järeldust, võime järeldada, et üks neist põhjustab teist.

Kuid loogiline selgitus on, et on olemas kolmas muutuja, mis põhjustab kaks esimest. Sellisel juhul oleks just suvekuudel temperatuuri tõus, mis põhjustab inimestele rohkem jäätise võtmist ja merel sagedamini ujumist, suurendades seeläbi ka uppumisohtu..

Erinevused deduktiivse põhjendusega

Lähtepunkt

Esimene põhiline erinevus deduktiivse ja induktiivse mõtlemise vahel on punkt, kust see jagatakse mõlemasse. Deduktiivne arutlus on tuntud kui ülalt-alla loogika, kuna te alustate üldise teooriaga ja teete lõpuks järelduse konkreetse juhtumi kohta.

Vastupidi, oleme juba näinud, et induktiivset mõtlemist nimetatakse ka "alt-üles loogikaks". Seda seetõttu, et protsess on vastupidine: arutluskäik algab konkreetsetest andmetest ja see seisneb loogilise järelduse saavutamises üldise nähtuse kohta.

Argumendid

Loogikas on argument ruumidest koosnev põhjendus ja järeldus. Deduktiivses loogikas võivad argumendid olla kehtivad (kui need on hästi konstrueeritud) või kehtetud (kui ruumidel ei ole mingit seost või järeldus on valesti ekstraheeritud). Teisest küljest võivad need olla ka tõesed (kui ruumid on tõesed) või valed.

See ei toimi induktiivses mõtlemises samal viisil. Seda tüüpi loogikas võivad argumendid olla tugevad (kui midagi juhtub, kui see on suur) või nõrk. Samal ajal võivad tugevad argumendid olla veenvad (kui nende aluseks olevad ruumid on tõesed) või veenvad.

Järelduste kehtivus

Viimane erinevus nende kahe põhjendusliigi vahel on seotud järelduste kehtivusega. Deduktiivses loogikas, kui ruumid on tõesed ja argument on hästi konstrueeritud, on järeldus tõsi kõikidel juhtudel.

Seevastu induktiivses mõtlemises, isegi kui argument on tugev ja ruumid on tõesed, ei ole järeldused alati õiged. Sellepärast räägime veenvatest argumentidest, mitte teatud argumentidest.

Näited

Allpool näeme mõningaid induktiivse mõtlemise näiteid, mida me saame teha meie igapäevaselt:

- Iga kord, kui Juan sööb maapähkleid, köhib ja tunneb ennast haige. Juan peab olema maapähklite suhtes allergiline.

- Õpetaja märgib, et kui ta kasutab klassis PowerPointi esitlust, näitavad tema õpilased rohkem huvi. Õpetaja järeldab, et PowerPointi kasutamine aitab suurendada oma õpilaste motivatsiooni.

- Advokaat uurib, kuidas sarnaseid juhtumeid lahendati minevikus, ning leiab strateegia, mis on alati andnud häid tulemusi. Sellest tulenevalt järeldab ta, et kui ta seda kasutab, saavutab ta ka oma eesmärgi.

Viited

1. "Põnev vs Induktiivne: in: Diffen. Välja otsitud: 20. märtsil 2019, Diffen: diffen.com.
2. "Pühendav põhjendus vs Induktiivne mõtlemine: Live Science. Välja otsitud: 20. märtsil 2019 Live Science: livescience.com.
3. "Induktiivne põhjendus ja näited": tasakaalu karjääris. Välja otsitud: 20. märtsil 2019 The Balance karjäärist: thebalancecareers.com.
4. "Induktiivse mõtlemise näited": Teie sõnaraamatus. Välja otsitud: 20. märtsil 2019 Teie Sõnast: example.yourdictionary.com.
5. "Induktiivne mõtlemine" in: Wikipedia. Välja otsitud: 20. märtsil 2019 Wikipediast: en.wikipedia.org.