INDUKTYVUS SAMPROTAVIMAS: CHARAKTERISTIKOS, TIPAI IR PAVYZDŽIAI - PSICHOLOGIJA - 2025

Indukcija yra galvoti apie kuriant apibendrinti teorijas iš konkrečių pastabų natūra. Skirtingai nuo dedukcinio samprotavimo, jis remiasi konkrečiais duomenimis, kad padarytų išvadas, kurios gali būti pritaikytos kitose panašiose situacijose.

Norint atlikti gerus indukcinius samprotavimus, būtina atlikti daugybę stebėjimų, surasti modelį tarp jų ir sugebėti apibendrinti iš surinktų duomenų. Vėliau tą apibendrinimą galima panaudoti kuriant paaiškinimą ar teoriją.

Šaltinis: pexels.com

Indukciniai samprotavimai naudojami tiek moksle, tiek kasdieniame gyvenime. Nors jos išvados nėra tokios neklystančios kaip išvados, gautos vykdant kitus loginius procesus, pavyzdžiui, dedukcinius samprotavimus, jos gali būti visų rūšių elgesio teorijų, prognozių ar paaiškinimų pagrindas.

Vykdant indukcinį samprotavimo procesą sakoma, kad padaryta išvada yra daugiau ar mažiau tikėtina, o ne neklystanti. Tačiau, taikant šį mąstymo tipą, gali atsirasti įvairių tipų šališkumo, dėl kurio argumentai tampa negaliojantys.

charakteristikos

Eikite nuo betono iki generolo

Pagrindinis indukcinio samprotavimo bruožas yra tas, kad jį naudojant, pradedama nuo konkrečių duomenų, naudojamų bandant sukurti bendras teorijas apie tam tikrą reiškinį, serijos. Pagrindinis indukcijos atlikimo būdas yra nagrinėti konkrečių atvejų seriją ir ieškoti to, kas turi bendro.

Pavyzdžiui, etologas, tiriantis naują paukščių rūšį, pastebi, kad visi jo rasti egzemplioriai turi juodąsias plunksnas. Dėl šios priežasties jis daro išvadą, kad tikėtina, jog bet kuris kitas šios rūšies gyvūnas, su kuriuo susiduria ateityje, taip pat turės šios spalvos plunksną.

Dėl to, kaip jis veikia, indukcinis samprotavimas taip pat žinomas kaip „logika iš apačios į viršų“. Tai priešingai nei išskaičiavimo principas, kai jūs pradedate nuo bendros teorijos, kuri naudojama išvadoms apie konkrečią situaciją daryti.

Pagal savo pobūdį, socialiniai mokslai yra linkę naudoti indukcinius samprotavimus daug daugiau nei dedukcinius samprotavimus. Taigi, nemaža dalis disciplinų, tokių kaip psichologija ar psichologija, teorijų buvo sukurtos stebint daugybę asmenų ir apibendrinant jų savybes visiems gyventojams.

Jūsų išvados yra tikėtinos, neklystančios

Kai atliksime dedukcinius samprotavimus, jei teiginiai yra teisingi ir argumentas sukonstruotas, išvados visada bus teisingos. Tačiau indukcinio samprotavimo atveju taip nėra. Net tada, kai logika naudojama tinkamai, argumento rezultatas niekada nebus neklystantis, tačiau gali būti, kad jis bus neteisus.

Taip atsitinka todėl, kad dirbdami su induktyviais samprotavimais, jūs visada kalbate apie tikimybes. Anksčiau pateiktame juodųjų paukščių pavyzdyje, norint parodyti argumentą, kad visi tos rūšies egzemplioriai yra vienodi, vienodos spalvos gyvūnas turėtų pasirodyti tik tam, kad pasirodytų.

Tačiau ne visos indukcinio samprotavimo rūšys yra vienodai patikimos. Kuo didesnę imtį mes žiūrime ir kuo ji reprezentatyvesnė iš visos populiacijos (tai yra, kuo ji labiau primena rinkinį, kurį norime ištirti), tuo mažesnė tikimybė, kad yra tam tikra klaida.

Pavyzdžiui, atliekant apklausą dėl ketinimo balsuoti bus daug patikimiau, jei bus paklausta 10 000 atsitiktinai parinktų žmonių, nei tuo atveju, jei apklausa bus vykdoma universiteto klasėje, kurioje yra 50 studentų.

Taikant gali atsirasti klaidų

Mes jau matėme, kad išvados, padarytos induktyviais samprotavimais, nėra neklystančios, o tiesiog tikėtinos. Tai įvyksta net tada, kai loginis procesas buvo atliktas teisingai. Tačiau, kaip ir kitų rūšių samprotavimai, atlikdami indukciją, galite padaryti klaidų.

Dažniausiai pasitaikanti klaida, atsirandanti naudojant indukcinius samprotavimus, remiasi pavyzdžiais, kurie nelabai atspindi tiriamą būklę. Pavyzdžiui, daugelis psichologijos, kaip mokslo, kritikų pabrėžia, kad eksperimentai dažnai atliekami su kolegomis, o ne su paprastais žmonėmis.

Kita iš labiausiai paplitusių klaidų yra tai, kad mūsų išvados grindžiamos labai nedaugeliu atvejų, kai duomenys, iš kurių mes pradedame, yra neišsamūs. Norint padaryti tikrai patikimas išvadas pasitelkiant indukcinius samprotavimus, būtina turėti kuo daugiau duomenų kaip pagrindą.

Galiausiai, net kai turime pakankamai duomenų ir imtį reprezentuoja plačioji populiacija, mūsų išvados gali būti klaidingos dėl mąstymo šališkumo. Induktyvioje samprotavime dažniausiai pasitaiko patvirtinimo šalinimas, prieinamumo šalinimas ir žaidėjo klaidinimas.

Tipai

Pagrindinis mechanizmas visada išlieka indukcinio samprotavimo procese. Tačiau yra keletas būdų, kaip padaryti bendrą išvadą apie populiaciją iš tam tikrų duomenų serijos. Kitas pamatysime labiausiai paplitusius.

Apibendrinimas

Paprasčiausia indukcinio samprotavimo forma grindžiama mažos imties stebėjimu, kad būtų padaryta išvada apie didesnę populiaciją.

Formulė būtų tokia: jei imties daliai būdingi X bruožai, tai turės ta pati visuomenės dalis.

Pagrindinis apibendrinimas paprastai pasireiškia neoficialiomis aplinkybėmis. Tiesą sakant, tai dažnai įvyksta nesąmoningame lygmenyje. Pavyzdžiui, mokyklos mokinys pastebi, kad iš jo 30 klasės draugų tik 5 turi tėvus. Pažvelgę ​​į tai, jūs galėtumėte padaryti apibendrinimą ir galvoti, kad tik nedaugelis suaugusiųjų išsiskiria.

Tačiau yra ir kitų patikimesnių bei moksliškesnių apibendrinimo formų. Pirmasis yra statistinis apibendrinimas. Operacija yra panaši į pagrindinę, tačiau duomenys sistemingai renkami didesnėje populiacijoje, o rezultatai analizuojami matematiniais metodais.

Įsivaizduokime, kad 5000 žmonių buvo apklausti telefonu apie jų politinę priklausomybę. 70% šio pavyzdžio yra „kairiosios sparnos“. Darant prielaidą, kad imtis yra reprezentatyvi visų gyventojų atžvilgiu, galima daryti išvadą, kad 70% tos šalies gyventojų taip pat laikys save kairiąja.

Statistinis silogizmas

Statistinis silogizmas yra indukcinio samprotavimo forma, pradedanti nuo apibendrinimo, kad būtų padaryta išvada apie konkretų reiškinį. Taikant šį metodą, tiriama rezultato atsiradimo tikimybė ir taikoma atskirai.

Pvz., Šalyje, kurioje 80% santuokų baigiasi skyrybomis, galime pasakyti, kad labai tikėtina, jog ką tik susituokusi pora išsiskirs.

Tačiau, skirtingai nei dedukcinės logikos silogizmai, šis rezultatas nėra neklystantis (būtų 20% tikimybė, kad santuoka pavyks).

Naudojant statistinius skiemenis, gali kilti dvi skirtingos problemos. Viena vertus, labai lengva ignoruoti procentą atvejų, kai mūsų padaryta išvada neįvykdyta; ir, kita vertus, taip pat įprasta manyti, kad, nes yra taisyklės išimčių, jos negalima apibendrinti.

Paprasta indukcija

Paprasta indukcija yra apibendrinimo ir statistinio skiemens derinys. Tai susideda iš išvados apie asmenį darymo iš prielaidos, kuri daro įtaką grupei, kuriai jis priklauso. Formulė yra tokia:

Mes žinome, kad procentas X grupės turi specifinį požymį. Kiekvienam asmeniui, priklausančiam tai grupei, tikimybė, kad jie taip pat pateiks šį požymį, yra X. Pavyzdžiui, jei 50% grupės narių yra intravertai, kiekvienas individas turi 50% šio bruožo pasireiškimo tikimybę.

Paaiškinimas pagal analogiją

Kita iš labiausiai paplitusių induktyvaus samprotavimo formų yra ta, kuri lygina dvi skirtingas grupes ar asmenis, norėdama nuspėti, kokie bus jų panašumai ir skirtumai. Prielaida yra tokia: jei du asmenys turi vieną požymių rinkinį, labiau tikėtina, kad jie panašūs ir kituose.

Priežastys pagal analogiją yra labai paplitusios tiek oficialiose disciplinose, tokiose kaip mokslas ir filosofija, tiek mūsų kasdieniniame gyvenime. Tačiau jos išvados ne visada yra teisingos, todėl paprastai manoma, kad tai naudinga tik kaip pagalbinis mąstymo metodas.

Pavyzdžiui, įsivaizduokite, kad mes stebime du asmenis ir atrandame, kad jie abu yra intravertai, mėgstantys skaityti ir turi panašų temperamentą. Jei vėliau pastebėtume, kad vienas iš jų domisi klasikine muzika, samprotavimas pagal analogiją mums pasakytų, kad greičiausiai taip pat bus ir antrasis.

Priežastinis numanymas

Kai stebime, kad du reiškiniai visada vyksta vienu metu, mūsų pirmasis impulsas yra galvoti, kad vienas iš jų yra kito priežastis. Šis indukcinio samprotavimo tipas yra žinomas kaip priežastinis numanymas.

Dėl tokio tipo samprotavimų kyla problema, kad du tuo pačiu metu vykstančius reiškinius gali sukelti trečiasis dalykas, kurio mes nežinome, vadinamas „keistu kintamuoju“. Todėl, nors priežastinis darymas yra labai paplitęs, nepateikiama pakankamai įrodymų, kad jie būtų laikomi galiojančiais tokiose srityse kaip mokslas.

Klasikinis klaidingo priežastinio ryšio pavyzdys yra ryšys tarp ledų suvartojimo ir mirčių, kuriuos sukėlė jūra, skaičiaus. Abu reiškiniai dažniausiai pasireiškia tam tikru metų laiku; taigi, jei mes pasinaudojome priežastiniu įvedimu, galėtume daryti išvadą, kad vienas iš jų sukelia kitą.

Tačiau logiškas paaiškinimas yra tas, kad yra trečiasis kintamasis, kuris sukelia pirmuosius du. Tokiu atveju dėl padidėjusio temperatūros vasaros mėnesiais žmonės geria daugiau ledų ir dažniau maudosi jūroje, taigi taip pat padaugėja mirčių nuo nuskendimo.

Skirtumai su dedukciniu samprotavimu

Taškas

Pirmasis esminis dedukcinio ir indukcinio samprotavimo skirtumas yra atskaitos taškas abiem. Dedukcinis samprotavimas yra žinomas kaip „logika iš viršaus į apačią“, nes jis prasideda nuo bendros teorijos ir baigiasi išvados apie konkretų atvejį padarymu.

Priešingai, mes jau matėme, kad induktyvūs samprotavimai taip pat vadinami „iš apačios į viršų nukreipta logika“. Taip yra todėl, kad procesas yra priešingas: samprotavimai prasideda nuo konkrečių duomenų ir jie turi padaryti logiškas išvadas apie bendrą reiškinį.

Argumentai

Logiškai tariant, argumentas yra argumentavimas, kurį sudaro patalpos ir išvada. Dedukcinėje logikoje argumentai gali būti pagrįsti (jei jie gerai sukonstruoti) arba netinkami (jei patalpos nesusijusios arba išvados padarytos blogai). Kita vertus, jie taip pat gali būti teisingi (jei patalpos tikros) arba klaidingi.

Tai neveikia taip pat ir induktyviai. Tokio tipo logikoje argumentai gali būti stiprūs (jei tikėtina, kad kažkas įvyks) arba silpni. Tuo pat metu stiprūs argumentai gali būti įtikinantys (jei patalpos, kuriomis jie grindžiami, yra teisingi) arba neįtikinantys.

Išvadų pagrįstumas

Paskutinis skirtumas tarp šių dviejų pagrindimo tipų susijęs su išvadų pagrįstumu. Dedukcinėje logikoje, jei teiginiai yra teisingi ir argumentas sukonstruotas gerai, išvada bus teisinga visais atvejais.

Priešingai, induktyviai samprotaujant, net jei argumentas yra tvirtas ir prielaidos teisingos, išvados ne visada bus teisingos. Štai kodėl mes kalbame apie įtikinamus, o ne tikrus argumentus.

Pavyzdžiai

Žemiau pamatysime dar kelis induktyvaus samprotavimo pavyzdžius, kuriuos galime atlikti kasdien.

- Kiekvieną kartą, kai Chuanas valgo žemės riešutus, jis kosėja ir pykina. Chuanas turi būti alergiškas žemės riešutams.

- Mokytojas pastebi, kad klasėje naudodamiesi „PowerPoint“ pristatymu, jo mokiniai rodo didesnį susidomėjimą. Mokytojas daro išvadą, kad „PowerPoint“ naudojimas padidins mokinių motyvaciją.

- Advokatas tyrinėja, kaip buvo išspręstos bylos, panašios į tas, kurias jis nagrinėjo praeityje, ir randa strategiją, visada davusią gerų rezultatų. Dėl to jis daro išvadą, kad jei jis tai panaudos savo atveju, jis taip pat pasieks savo tikslą.

Nuorodos

1. „Dedukcinis vs. Induktyvus “in: Diffen. Gauta: 2019 m. Kovo 20 d. Iš „Diffen“: diffen.com.
2. „Dedukcinis samprotavimas vs. Induktyvus protas “gyvuose moksluose. Gauta: 2019 m. Kovo 20 d. Iš „Live Science“: livescience.com.
3. „Induktyvaus samprotavimo apibrėžimas ir pavyzdžiai“: „Balanso karjera“. Gauta: 2019 m. Kovo 20 d. Iš „The Balance Careers“: thebalancecareers.com.
4. „Induktyvaus samprotavimo pavyzdžiai“ jūsų žodyne. Gauta: 2019 m. Kovo 20 d. Iš jūsų žodyno: pavyzdžiai.yourdictionary.com.
5. „Indukcinis samprotavimas“: Vikipedijoje. Gauta: 2019 m. Kovo 20 d. Iš Vikipedijos: en.wikipedia.org.