Виды неполной индукции

Неполная индукция применяется в тех случаях, когда мы, во-первых, не можем рассмотреть все элементы интересую­щего нас класса явлений; во-вторых, если число объектов либо бесконечно, либо конечно, но достаточно велико; в-третьих,

183

когда рассмотрение уничтожает объект (например: “Все деревья имеют корни”). Тогда мы рассматриваем не все случаи изучае­мого явления, а заключение делаем для всех. Например, при на­гревании мы наблюдаем расширение азота, кислорода, водорода и делаем заключение, что все газы при нагревании расширяются. Один из видов неполной индукции - научная индукция - имеет очень большое значение, так как позволяет формулировать об­щие суждения.

По способам обоснования заключения неполная индукция делится на следующие три вида.

/. Индукция через простое перечисление (популярная)

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. Например, на основе этой индукции раньше считали, что все лебеди белые - до тех пор пока не встретили в Австралии черных лебедей. Эта индукция дает за­ключение вероятностное, но не достоверное.

Характерной и очень распространенной ошибкой является “по­спешное обобщение”. Например, когда, столкнувшись несколь­ко раз с ошибками в свидетельских показаниях, говорят: “Все свидетели ошибаются”, или ученику заявляют: “Ты ничего не знаешь по данному вопросу” и т. п.

На основе популярной индукции народ вывел немало полез­ных примет: ласточки низко летают - быть дождю; если закат солнца красный, то завтра будет ветреный день, и др.

2. Индукция через анализ и отбор фактов

В популярной индукции наблюдаемые объемы выбираются случайно, без всякой системы. В индукции через анализ и отбор фактов стремятся исключить случайность обобщений, так как изучаются планомерно отобранные, наиболее типичные предме­ты - разнообразные по времени, способу получения и существо­вания и другим условиям. Так вычисляют среднюю урожайность поля, судят о всхожести семян, о качестве больших партий то­варов, составе найденных полезных ископаемых. Например, при

184

изучении качества рыбных консервов банки берутся из разных холодильников, выпущенные в разные сроки, различными заво­дами, из различных сортов рыбы.

Изучая свойства серебра, люди обнаружили, что серебро ак­тивирует кислород, уничтожающий бактерии. С помощью сереб­ра очищают питьевую воду. Хирурги применяют серебросодер-жащие кремы при лечении ожогов и скрепляют кости цементом, который содержит бактерицидные соли серебра. Многим тыся­чам людей, пострадавшим от тяжелых ожогов, жизнь спасли, применив препараты, включающие серебро. Так, на основе ин­дукции через отбор, планомерно изучая свойства серебра, люди сделали правильные заключения от возможности и необходимо­сти применения серебра при лечении различных заболеваний.

Понятие вероятности

Различают два вида понятия “вероятность” - объективную вероятность и субъективную вероятность. Объективная вероят­ность - понятие, характеризующее количественную меру воз­можности появления некоторого события при определенных усло­виях. Этот вид вероятности дает характеристику объективным свойствам и отношениям массовых явлений случайного характе­ра. Объективная вероятность изучается математической тео­рией вероятностей. Математическая вероятность является объ­ективной количественной характеристикой степени возможности появления определенного события, которое может повторяться неограниченное число раз в каких-то заранее заданных услови­ях. Например, вероятность выпадения “орла” при бросании мо­неты равна 1/2, а вероятность выпадения той или иной грани при бросании кубика рана 1/6. Понятие математической вероятно­сти может плодотворно применяться лишь к массовым событи­ям, т. е. происходящим много раз. К таким событиям относится появление ребенка определенного пола, появление определен­ной буквы в большом тексте, выпадение дождя, появление де­фектного изделия в любой массовой продукции и т. д.

Субъективная вероятность позволяет анализировать особен­ности субъективной познавательной деятельности людей в услови­ях неопределенности. Например, человек утверждает: “Весьма

185

вероятно, что в ближайшие годы значительно большее распро­странение в промышленном производстве получат автоматичес­кие манипуляторы (промышленные роботы)”. Здесь вероятность выступает как мера субъективной уверенности. Последняя опре­деляется, во-первых, имеющейся (или отсутствующей) у челове­ка информацией; во-вторых, психологическими особенностями че­ловека, которые играют важную роль при оценке человеком сте­пени вероятности наступления того или иного события. В речи для характеристики явлений мы используем различные слова:

“очень вероятно”, “маловероятно”, “невероятно”, “неправдопо­добно” и др.

Условия повышения степени вероятности выводов посредством индукции через анализ и отбор фактов таковы:

1. Количество исследованных экземпляров данного класса должно быть достаточно большим. Например, репрезентатив­ным считается опрос мнения определенного процента от коли­чества людей, составляющих данную группу. В каждом иссле­дуемом случае этот процент, количество отобранных элемен­тов класса будет своим.

2. Эти элементы класса должны быть отобраны планомерно и быть разнообразными.

3. Изучаемый признак, по которому классифицируются объек­ты, должен быть типичным для всех его элементов.

4. Изучаемый признак должен быть тесно связанным с сущно­стью предмета, т. е. являться существенным признаком предме­тов рассматриваемого класса.

Приведем примеры из социологических исследований, проводимых в том числе и среди молодежи.

Все множество социальных объектов, которые являются пред­метом изучения в пределах, очерченных программой социологиче­ского исследования и территориально-временными границами, об­разуют генеральную совокупность'. Возможно, конечно, сплошное обследование, но тогда оно является примером полной индукции. Это, например, переписи населения или изучение всех определен­ных объектов в пределах данного региона, города, учреждения,

_____________________

'См.: Рабочая книга социолога. М., 1977. С. 258.

186

школы и т. д. Здесь же мы рассматриваем неполную индукцию. Примером ее является эмпирическое социологическое исследова­ние, которое проводится на некоторой части генеральной сово­купности. “Часть социальных объектов генеральной совокупно­сти, выступающих в качестве объектов наблюдения, называется выборочной совокупностью”'. Модель (т. е. выборочная совокуп­ность) по размеру, разумеется, меньше, чем моделируемая (ге­неральная) совокупность. Чтобы лучше изучить все целое, надо более четко и правильно выбрать дяя изучения его часть, тогда будет меньше ошибок в выводах о целом.

Существуют различные виды выборки: стихийная, квотная, вероятностная и др. При этом должны учитываться следующие требования: полнота, точность, адекватность, удобство работы, отсутствие дублирования единиц наблюдения². Основой могут служить алфавитные списки сотрудников учреждения, школы, фирмы или какой-либо другой организации. Например, при изу­чении удовлетворенности трудом или при изучении социальной активности молодежи данного предприятия основой выборки слу­жит список молодежи этого предприятия.

Под объемом выборки понимается общее число единиц наблюдения, включенных в выборочную совокупность. Должна быть достаточно большая выборка, зависящая от степени одно­родности генеральной совокупности и от необходимой степени точности выборочных результатов. Выборка, достаточная для изучения одного признака, может оказаться недостаточной для другого.

При квотной выборке часто совершается ошибка, называемая “выбор себе подобных”, которую нередко совершают интервьюе­ры - студенты, молодежь, - берущие интервью чаще у тех, с кем им легче общаться, в результате чего завышается доля лиц с выс­шим образованием и молодых по возрасту.

При соответствующем виде выборки и выполнении условий ее осуществления повышается степень вероятности заключе­ний посредством индукции через анализ и отбор фактов.

____________________

'См.: Рабочая книга социолога. М.,1977. С. 264.

²Там же.

187