56 Виды неполной индукции

Неполную индукцию разделяют на популярную и научную. Различие между ними состоит в принципах отбора тех предметов, знание о которых составляет посылки индуктивного умозаключения.

Популярная индукция – это умозаключение, в котором на основании повторяемости одного и того же признака у ряда однородных предметов и отсутствия противоречащего случая делается общее заключение, что все предметы этого рода обладают этим признаком. В популярной индукции предметы для исследования выбираются случайно или почти случайно, т. е. в исследуемую часть класса – образец – могут войти первые попавшиеся предметы. Значение популярной индукции заключается в том, что она является одним из эффективных средств здравого смысла и дает ответы во многих ситуациях.

Вероятность истинного заключения в популярной индукции можно увеличить, если избегать допущения определенных логических ошибок.

1) «поспешное обобщение», когда рассуждающий спешит сделать вывод, учитывая не все обстоятельства, а только те факты, которые говорят в пользу данного заключения;

2) «после этого, значит, по причине этого», когда за причину выдается какое—либо предшествующее явление только на том основании, что оно произошло ранее последующего события. Данная ошибка лежит в основе многих суеверий и предрассудков;

3) «подмена условного безусловным», когда не учитывается, что всякая истина проявляется в определенном сочетании условий, изменение которых может повлиять на истинность заключения.

Научная индукция – это умозаключение, в котором на основании познания необходимых признаков или необходимой связи части предметов класса делается общее заключение обо всех предметах этого класса. В научной индукции предметы для исследования отбираются по особым принципам, предполагающим знание того, какие факторы! могут влиять на исследуемый признак.

Отбор предметов для посылок научной индукции преследует цель:

1) отразить в образце все разновидности предметов класса, о котором делается вывод, – индукция по репрезентативной выборке;

2) выбрать для посылок индуктивного умозаключения наиболее типичных представителей, т. е. такие предметы, которые не имеют никаких индивидуальных особенностей, способных повлиять на исследуемый признак, – индукция по типичному представителю. Характер вывода научной индукции зависит от соблюдения следующих требований:

1) от планомерного и методичного отбора предметов исследования;

2) от установления их существенных признаков;

3) от раскрытия внутренней обусловленности этих признаков;

4) от сопоставления полученного вывода с другими однотипными положениями науки в данной области знания.

Статистическое обобщение – это умозаключение неполной индукции, в котором частота появления признака, характерного для ограниченного рода явлений, приписывается как возможная всей совокупности явлений данного рода.

Метод статистического обобщения применяется, когда речь идет о событиях, причиной которых может быть трудно поддающееся учету и определению множество факторов, чаще всего связанных с человеческим сознанием и с человеческой деятельностью. Тогда эти события берутся в массе, и оказывается, что на этом уровне срабатывают законы вероятности, больших чисел и т. п. Опираясь на эти законы, вполне возможно такого рода события предсказать и влиять на них.

Для повышения вероятности истинности статистического обобщения используются два способа: увеличение числа рассмотренных ситуаций и отбор из них как можно более разнообразных по качественным характеристикам. Наиболее удачно эти способы иллюстрируются на примере социологического опроса.

Допустим, что через 2 недели в стране должны пройти президентские выборы и важно выяснить заранее, хотя бы примерно, каким может быть их результат. Пусть будут избираться три кандидата: Иванов, Петров и Смирнов.

Проведем социологический опрос 500 избирателей города N, чтобы определить, в пользу какого кандидата склоняется общественное мнение. В результате получилось следующее: 300 чело

век собираются подать свои голоса за Иванова, 150 человек – за Петрова и 50 человек – за Смирнова. Имеем пропорцию 300: 150: 50, которую можно представить в процентном отношении 60 %, 30 %, 10 %.

Чтобы увеличить вероятность истинности обобщения, опросим еще 500 избирателей города N, всего получается 1000. Результатом стало следующее соотношение: 55 %, 35 %, 10 %. Нетрудно видеть, что результаты изменились.

Однако мы можем применить второй способ, разнообразив совокупность опрашиваемых. Учитывая, что в целом в стране 60 % избирателей проживают в городе, а 40 % – в сельской местности, соответственно распределим и наших опрашиваемых. Теперь результаты будут более разнообразны. Среди городских жителей голоса распределятся следующим образом: Иванов – 360, Петров – 200, Смирнов – 40, а предпочтения сельских жителей носят иеной характер: Иванов – 50, Петров – 200, Смирнов – 150.

Итого: за Иванова – 360 + 50 = 410, т. е. 41 % за Петрова – 200 + 200 = 400, т. е. 40 % за Смирнова – 40 + 150 = 190, т. е. 19 % Можно сделать уверенное предположение, что основная борьба за президентский пост развернется между Ивановым и Петровым, так как они имеют почти равные шансы. Смирнову же можно предложить создать коалицию с одним из претендентов.