Индуктивное умозаключение и его виды.
Дедуктивные умозаключения позволяют выводить из истинных посылок при соблюдении правил истинные заключения. Индуктивные умозаключения обычно дают не достоверные, а лишь вероятные (правдоподобные) выводы.
ИНДУКЦИЯ – логический переход от посылок с меньшим объёмом субъекта к выводу с большим объёмом субъекта.
В индуктивном умозаключении посылками могут быть общие суждения. Но вывод должен быть суждением большего объема. Например:
Все моржи – водные млекопитающие.
Все тюлени – водные млекопитающие.
Все ластоногие животные – водные млекопитающие.
По степени завершенности опыта различают индукцию полную и неполную.
ПОЛНАЯ индукция – умозаключение, в котором общий вывод делается на основе изучения всех предметов данного класса. В противном случае – индукция НЕПОЛНАЯ.
Полная индукция осуществляется, когда число элементов класса конечно и легко обозримо. Вывод полной индукции достоверен.
Степень достоверности неполной индукции тем выше, чем больше число посылок. Но ещё важнее количества посылок способ их обоснования. По этому признаку неполная индукция делится на два вида.
1.1. Популярная индукция.
Здесь признаки нескольких предметов одного класса переносятся на весь класс только на том основании, что не встретилось ни одного предмета, у которого исследуемый признак отсутствовал бы. На основе популярной индукции складываются народные приметы (погодные, лечебные и другие).
Популярная индукция часто приводит к ошибке, которая называется «поспешное обобщение». Если ошибка делается сознательно, она называется «натяжка». Пример: «Если я в театре встану и буду смотреть постановку стоя, то я буду лучше видеть сцену. Следовательно, если все встанут, то всем будет лучше видна сцена». «Ядовитые грибы имеют юбку на ножке и могут загубить вашу дальнейшую жизнь. Известно: все, кто в юбке, способны загубить чужую жизнь».
1.2. Научная индукция.
Это такое умозаключение, в котором обнаружение необходимых признаков части предметов класса позволяет сделать вывод о наличии этих признаков у всех предметов данного класса. Применение научной индукции позволило сформулировать все научные законы.
Наиболее эффективным применение индукции становится при использовании методов поиска таких необходимых признаков. Основы этих методов заложил Ф. Бэкон (1561 – 1626), а развил Дж. Милль (1806-1873). Поэтому они называются «методы Бэкона – Милля».
МЕТОД СХОДСТВА.
АВС® а. Если несколько реализаций исследуемого явления сходны только в одном
АДЕ® а. обстоятельстве, то это обстоятельство и есть необходимый фактор для
АКМ® а._ наступления этого явления. Этот метод применяется при изучении явлений, А® а которые наблюдаются в естественных условиях, и их нельзя организовать экспериментально.
Возможна ошибка: «неполный перечень условий».
МЕТОД РАЗЛИЧИЯ.
АВС® авс. Если при одних и тех же условиях наличие какого-то обстоятельства ВС® вс_ вызывает,а его отсутствие устраняет исследуемое явление, то это
А® а обстоятельство и есть необходимый фактор.
Это наиболее эффективный метод, т.к. допускает экспериментальную проверку.
МЕТОД СОПУТСТВУЮЩИХ ИЗМЕНЕНИЙ.
АВС® авс. Всякое обстоятельство, изменение которого определённым образом А1ВС® а1вс изменяет исследуемое явление, есть необходимый фактор.
А2ВС® а2вс
А® а
МЕТОД ОСТАТКОВ.
АВС® авс. Если из сложного явления вычесть элементы, зависящие от уже В® в изученных факторов, то остаток этого явления будет следствием
С® с__ остающихся обстоятельств.
А® а
Данный метод - самый слабый из всех методов научной индукции. Здесь большую роль играет наличие или отсутствие независимости причин и условий между собой, чтобы можно было выделять остатки.
Статистические выводы.
Разновидностью умозаключений неполной индукции являются статистические выводы.
Статистическим выводом называется умозаключение, которое представляет собой утверждение о частоте наступления некоторого явления или о частоте появления определенного признака в пределах некоторого множества предметов или явлений М.
Например, это может быть число морозных дней в зимний период или число голосов, отданных за кандидата на выборах, где M – множество избирателей принявших участие в голосовании. В социологии такое множество М называется генеральной совокупностью.
Если MiÌМ, где Mi включает в себя различные типы элементов из М в такой же пропорции, как и в M, тогда Mi есть выборка из М.
Совершенно очевидно, что выборка может быть сделана по различным параметрам и признакам – это вопрос репрезентативности выборки, т.е. вопрос о том, насколько адекватно структура Mi отражает структуру М.
Идея статистического вывода состоит в том, что если мы считаем, что выборка репрезентативна, то частота появления исследуемого признака (явления), наблюдаемая в выборке, экстраполируется, т.е. переносится на все множество М.
Традуктивные умозаключения.
ТРАДУКЦИЯ – умозаключение, в котором посылки и вывод являются суждениями одинакового объёма.
Традукция имеет два вида.
1) Вывод по отношению.
А > В. Смоленск западнее Москвы. А< В. А = В. Иван – брат Степана.
В > С.Москва западнее Суздаля. В< С. В = С. Степан – брат Петра.
А > С. Смоленск западнее Суздаля. А< С. А = С. Иван – брат Петра.
2) Аналогия – умозаключение, в котором из сходства двух объектов в некоторых признаках делается вывод об их сходстве и в других признаках.
Сравниваться могут отдельные предметы или множества предметов по их свойствам. Аналогия не даёт достоверного знания. Если посылки такого умозаключения – истинны, то это ещё не означает, что и вывод будет обязательно истинным. Возможны ошибки: «слишком далёкая аналогия», «подтасовка фактов».
Примеры: «Разговаривают приятели: Чтобы побудить свою дочку заниматься музыкой, я подарил ей скрипку. – Напрасно, это ничего не даст. Вот я подарил своей тёще чемодан, а она всё равно никуда не уехала».
По характеру выводного знания аналогия может быть строгой и нестрогой. Примеры нестрогой указаны выше. СТРОГАЯ (научная) аналогия означает наличие необходимой связи между признаками сходства и переносимым признаком. Пример: «Студенту Иванову легко даются юридические науки, вот и «Гражданское право» он сдал на 5. Студенту Петрову также легко даются юридические науки. Скорее всего, и он сдаст этот экзамен на 5».
Для повышения степени вероятности выводов по нестрогой аналогии следует выполнить ряд условий:
· Число общих признаков должно быть возможно большим;
· Общие признаки должны быть по возможности более разнородными;
· Общие признаки должны быть существенными;
· Переносимый признак должен быть существенным.
Умозаключение по аналогии – это вид вероятностных выводов. Этот вывод как метод познания достаточно эффективен и широко используется как в науке, так и в повседневной практике. Основные сферы применения этого метода: формирование научных гипотез, моделирование сложных явлений, расследование преступлений, использование аналогии закона или аналогии права (прецедентное право) и др. Наибольшее значение аналогия имеет при изучении и объяснении связи причин и следствий. Когда от сходных причин приходится заключать о сходстве следствий. И когда от сходных следствий приходится заключать о сходных причинах. Но аналогия не доказывает, а лишь проясняет доказанное.
Дополнительная литература:
Кириллов В.И., Старченко А.А. Логика: Учебник для юридических вузов. – М., 2007. Гл.8, §§ 1 – 4. Гл. 9, §§ 1 – 4.
Кириллов В.И., Старченко А.А. Логика: Учебник для юридических вузов. – М., 2009. Гл. 9, 10.
