INDUKTĪVĀ SPRIEŠANA: RAKSTURLIELUMI, VEIDI UN PIEMĒRI - PSIHOLOĢIJA - 2025

Induktīvā spriešana ir sava veida domāt par izveidot vispārināt teorijas no konkrētiem novērojumiem. Atšķirībā no deduktīvās spriešanas, tas balstās uz konkrētiem datiem, lai izdarītu secinājumus, kas varētu būt piemērojami citās līdzīgās situācijās.

Lai veiktu labu induktīvo spriešanu, ir nepieciešams veikt lielu skaitu novērojumu, atrast modeli starp tiem un spēt veikt apkopojumus no savāktajiem datiem. Vēlāk šo vispārinājumu var izmantot, lai izveidotu skaidrojumu vai teoriju.

Avots: pexels.com

Induktīvo spriešanu izmanto gan zinātnē, gan ikdienā. Lai arī tā secinājumi nav tik nekļūdīgi kā secinājumi, kas iegūti no citiem loģiskiem procesiem, piemēram, deduktīvās spriešanas, tas var kalpot par pamatu visu veidu teorijām, prognozēm vai uzvedības skaidrojumiem.

Veicot induktīvo spriešanas procesu, tiek secināts, ka izdarītais secinājums ir vairāk vai mazāk ticams, nevis nekļūdīgs. Tomēr, piemērojot šāda veida domāšanu, var rasties dažāda veida aizspriedumi, kas argumentus padara nederīgus.

raksturojums

Ejiet no betona pie ģenerāļa

Induktīvās spriešanas galvenā iezīme ir tā, ka, to lietojot, tā sākas ar īpašu datu sēriju, ko izmanto, lai mēģinātu radīt vispārīgas teorijas par noteiktu parādību. Indukcijas veikšanas pamatmetode ir aplūkot virkni īpašu gadījumu un meklēt to, kas viņiem ir kopīgs.

Piemēram, etologs, kurš pēta jaunu putnu sugu, pamana, ka visiem viņa atrastajiem īpatņiem ir melnas spalvas. Sakarā ar to viņš secina, ka, iespējams, ka jebkuram citam šīs sugas dzīvniekam, kuru viņš satiks nākotnē, būs arī šīs krāsas apspalvojums.

Induktīvās spriešanas principi ir zināmi arī kā “augšupēja loģika”. Tas ir pretstatā dedukcijas darbībai, kur jūs sākat no vispārīgas teorijas, kuru izmanto, lai izdarītu secinājumus par konkrētu situāciju.

Pēc būtības sociālajām zinātnēm ir tendence vairāk izmantot induktīvo spriešanu, nevis deduktīvo spriešanu. Tādējādi liela daļa disciplīnu, piemēram, psiholoģijas vai psiholoģijas, teoriju ir izveidotas, novērojot lielu skaitu indivīdu un vispārinot to īpašības visiem iedzīvotājiem.

Jūsu secinājumi ir ticami, nav nekļūdīgi

Veicot deduktīvo spriešanu, ja telpas ir patiesas un arguments ir labi izveidots, secinājumi vienmēr būs patiesi. Tomēr induktīvā spriešanas gadījumā tas tā nav. Pat ja loģika tiek izmantota labi, argumenta rezultāts nekad nebūs nekļūdīgs, taču iespējams, ka tas kļūdīsies.

Tas notiek tāpēc, ka, strādājot ar induktīvo spriešanu, jūs vienmēr runājat par varbūtībām. Iepriekš aprakstītajā melno putnu piemērā būtu nepieciešams, lai parādās tikai citas krāsas dzīvnieks, lai izjauktu argumentu, ka visiem šīs sugas īpatņiem ir vienāda tonalitāte.

Tomēr ne visi induktīvās spriešanas veidi ir vienlīdz ticami. Jo lielāks ir paraugs, uz kuru mēs skatāmies, un jo reprezentatīvāks tas ir vispārējais iedzīvotāju skaits (tas ir, jo vairāk tas atgādina kopu, kuru mēs vēlamies izpētīt), jo mazāka ir varbūtība, ka pastāv kāda veida kļūda.

Piemēram, veicot aptauju par balsošanas nodomu, tas būs daudz ticamāk, ja tiks uzdoti 10 000 nejauši atlasīti cilvēki, nekā tad, ja aptauju veiks universitātes klasē ar 50 studentu grupu.

To piemērojot, var rasties kļūdas

Mēs jau esam redzējuši, ka secinājumi, kas izdarīti ar induktīvu spriešanu, nav nekļūdīgi, bet vienkārši ticami. Tas notiek pat tad, ja loģiskais process ir veikts pareizi. Tomēr, tāpat kā cita veida argumentācijā, indukcijas laikā ir iespējams kļūdīties.

Visizplatītākā kļūda, kas rodas, izmantojot induktīvo spriešanu, ir paļaušanās uz piemēriem, kas īsti neatspoguļo pētāmo stāvokli. Piemēram, daudzi psiholoģijas kā zinātnes kritiķi uzsver, ka eksperimenti bieži tiek veikti ar koledžas studentiem, nevis ar vienkāršiem cilvēkiem.

Vēl viena no visbiežāk sastopamajām kļūdām ir secinājumus balstīt uz ļoti nelielu gadījumu skaitu, kad dati, no kuriem mēs sākam, ir nepilnīgi. Lai ar induktīvās spriešanas palīdzību izdarītu patiesi ticamus secinājumus, ir nepieciešams pēc iespējas vairāk datu par bāzi.

Visbeidzot, pat ja mums ir pietiekami daudz datu un izlase ir reprezentatīva visai sabiedrībai, domāšanas novirzes dēļ mūsu secinājumi var būt nepareizi. Induktīvajā spriešanā daži no visizplatītākajiem ir apstiprināšanas novirzes, pieejamības novirzes un spēlētāja kļūda.

Veidi

Pamata mehānisms vienmēr paliek induktīvā spriešanas procesā. Tomēr ir vairāki veidi, kā no konkrētu datu sērijas izdarīt vispārīgu secinājumu par iedzīvotājiem. Tālāk mēs redzēsim visbiežāk sastopamos.

Vispārināšana

Vienkāršākā induktīvās spriešanas forma ir balstīta uz neliela parauga novērošanu, lai izdarītu secinājumus par lielāku populāciju.

Formula būtu šāda: ja parauga daļai ir raksturīgs X, tad tā būs arī tādai pašai iedzīvotāju daļai.

Pamata vispārinājums parasti notiek neoficiālos apstākļos. Faktiski tas bieži notiek bezsamaņā. Piemēram, skolas audzēknis novēro, ka no 30 klasesbiedriem tikai 5 ir šķīruši vecākus. Raugoties uz to, jūs varētu izdarīt vispārinājumu un domāt, ka tikai neliels skaits pieaugušo ir šķirti.

Tomēr ir arī citi ticamāki un zinātniskāki vispārināšanas veidi. Pirmais ir statistiskais vispārinājums. Operācija ir līdzīga pamata, taču dati sistemātiski tiek vākti lielākam skaitam cilvēku, un rezultāti tiek analizēti, izmantojot matemātiskas metodes.

Iedomāsimies, ka 5000 cilvēku tika aptaujāti pa tālruni par viņu politisko piederību. 70% no šī parauga identificē kā "kreiso spārnu". Pieņemot, ka izlase ir reprezentatīva attiecībā uz iedzīvotājiem kopumā, var secināt, ka 70% šīs valsts iedzīvotāju uzskatīs sevi arī par kreiso pusi.

Statistiskais sylogism

Statistiskais sylogism ir induktīvās spriešanas veids, kas sākas ar vispārināšanu, lai izdarītu secinājumu par konkrētu parādību. Izmantojot šo metodi, tiek pētīta rezultāta rašanās varbūtība un piemērota katram gadījumam.

Piemēram, valstī, kurā 80% laulību beidzas ar šķiršanos, mēs varam teikt, ka ir ļoti iespējams, ka pāris, kas tikko apprecējās, beidz šķirties.

Tomēr atšķirībā no deduktīvās loģikas sylogisms šis rezultāts nav nekļūdīgs (pastāv 20% iespējamība, ka laulība darbosies).

Izmantojot statistiskos slogistus, var rasties divas dažādas problēmas. No vienas puses, ir ļoti viegli ignorēt to gadījumu procentuālo daļu, kuros mūsu izdarītais secinājums netiek izpildīts; un, no otras puses, ir arī ierasts domāt, ka, tā kā noteikumam ir izņēmumi, to nevar vispārināt.

Vienkārša indukcija

Vienkārša indukcija ir vispārinājuma un statistiskā silogģisma kombinācija. Tas sastāv no secinājuma izdarīšanas par indivīdu no priekšnoteikuma, kas ietekmē grupu, kurai tas pieder. Formula ir šāda:

Mēs zinām, ka procentam X no grupas ir noteikts atribūts. Katram indivīdam, kas pieder šai grupai, varbūtība, ka viņi uzrāda arī šo atribūtu, ir X. Piemēram, ja 50% grupas dalībnieku ir intraverti, katram indivīdam ir 50% varbūtība parādīt šo pazīmi.

Pamatojums pēc analoģijas

Vēl viena no visbiežāk sastopamajām induktīvās spriešanas formām ir tāda, kurā tiek salīdzinātas divas dažādas grupas vai indivīdi, lai mēģinātu paredzēt, kādas būs viņu līdzības un atšķirības. Šis priekšnoteikums ir šāds: ja diviem indivīdiem ir viens īpašību kopums, viņi, visticamāk, ir līdzīgi arī citos.

Spriešana pēc analoģijas ir ļoti izplatīta gan formālās disciplīnās, piemēram, zinātnē un filozofijā, gan mūsu ikdienas dzīvē. Tomēr tā secinājumi ne vienmēr ir pareizi, tāpēc parasti to uzskata par noderīgu tikai kā domāšanas palīgmetodi.

Piemēram, iedomājieties, ka mēs novērojam divus cilvēkus un atklājam, ka viņi abi ir intraverti, lasīšanas cienītāji un viņiem ir līdzīgs temperaments. Ja vēlāk mēs pamanīsim, ka kāds no viņiem ir ieinteresēts klasiskajā mūzikā, argumentācija pēc analoģijas mums pateiktu, ka droši vien būs arī otrais.

Cēloņsakarība

Kad mēs novērojam, ka divas parādības vienmēr notiek vienlaikus, mūsu pirmais impulss ir domāt, ka viena no tām ir otras cēlonis. Šis induktīvās spriešanas veids ir pazīstams kā cēloņsakarības secinājumi.

Šāda veida argumentācijai ir problēma, ka divas parādības, kas notiek vienlaikus, var izraisīt trešdaļa, ko mēs nezinām, ko sauc par "dīvainu mainīgo". Tāpēc, kaut arī cēloņsakarības secinājumi ir ļoti izplatīti, tie nesniedz pietiekami daudz pierādījumu, lai tos uzskatītu par derīgiem tādās jomās kā zinātne.

Klasisks nepareizu cēloņsakarību secinājums ir saistība starp saldējuma patēriņu un nāves gadījumu skaitu, ko izraisa noslīkšana jūrā. Abas parādības mēdz notikt lielākā mērā noteiktā gadalaikā; tāpēc, ja mēs izmantojām cēloņsakarīgus secinājumus, mēs varētu secināt, ka viens no tiem izraisa otru.

Tomēr loģiskais izskaidrojums ir tāds, ka ir trešais mainīgais, kas izraisa pirmos divus. Šajā gadījumā tas būtu temperatūras paaugstināšanās vasaras mēnešos, kas liek cilvēkiem vairāk dzert saldējumu un biežāk peldēties jūrā, tādējādi palielinot arī noslīkšanas gadījumus.

Atšķirības ar deduktīvo spriešanu

Punkts

Pirmā principiālā atšķirība starp deduktīvo un induktīvo spriešanu ir sākumpunkts abiem. Deduktīvā spriešana ir pazīstama kā "lejupejoša loģika", jo tā sākas ar vispārīgu teoriju un beidzas ar secinājuma izdarīšanu par konkrētu gadījumu.

Tieši pretēji, mēs jau esam redzējuši, ka induktīvo spriešanu sauc arī par "augšupēju loģiku". Tas notiek tāpēc, ka process ir pretējs: argumentācija sākas ar konkrētiem datiem, un runa ir par loģiska secinājuma izdarīšanu par vispārēju parādību.

Argumenti

Loģiski, arguments ir argumentācija, ko veido telpas un secinājums. In deduktīvajā loģikā argumenti var būt pamatoti (ja tie ir labi konstruēti) vai nederīgi (ja telpas nav savstarpēji saistītas vai secinājums izdarīts vāji). No otras puses, tās var būt arī patiesas (ja telpas ir patiesas) vai nepatiesas.

Tas induktīvajā spriešanā nedarbojas vienādi. Šāda veida loģikā argumenti var būt spēcīgi (ja varbūtība, ka kaut kas notiks) vai vāji. Tajā pašā laikā spēcīgi argumenti var būt pārliecinoši (ja telpas, uz kurām tie ir balstīti, ir patiesi) vai nepārliecinoši.

Secinājumu pamatotība

Pēdējā atšķirība starp šiem diviem argumentācijas veidiem ir saistīta ar secinājumu pamatotību. In deduktīvā loģikā, ja telpas ir patiesas un arguments ir labi izveidots, secinājums būs taisnība absolūti visos gadījumos.

Turpretī induktīvā spriešanā, pat ja arguments ir spēcīgs un pieņēmumi ir patiesi, secinājumi ne vienmēr būs patiesi. Tāpēc mēs runājam par pārliecinošiem, nevis patiesiem argumentiem.

Piemēri

Zemāk mēs redzēsim vēl dažus induktīvās spriešanas piemērus, kurus mēs varam izmantot mūsu ikdienas darbā:

- Katru reizi, kad Huans ēd zemesriekstus, viņš klepo un jūtas slims. Huanam jābūt alerģiskam pret zemesriekstiem.

- Skolotājs novēro, ka, klasē izmantojot PowerPoint prezentāciju, viņa skolēni izrāda lielāku interesi. Skolotājs secina, ka PowerPoint izmantošana palīdzēs paaugstināt studentu motivāciju.

- Advokāts pēta, kā tika atrisināti gadījumi, kas līdzīgi tai, kas viņam ir bijusi pagātnē, un atrod stratēģiju, kas vienmēr ir devusi labus rezultātus. Sakarā ar to viņš secina, ka, ja viņš to izmantos savā gadījumā, viņš sasniegs arī savu mērķi.

Atsauces

1. "Deduktīvs vs. Induktīvs ”in: Difēns. Iegūts: 2019. gada 20. martā no Diffen: diffen.com.
2. "Deduktīva spriešana vs. Induktīvā spriešana ”tiešraidē. Iegūts: 2019. gada 20. martā no vietnes Live Science: livescience.com.
3. "Induktīvās spriešanas definīcija un piemēri" sadaļā: Līdzsvara karjera. Iegūts: 2019. gada 20. martā no vietnes The Balance Careers: thebalancecareers.com.
4. "Induktīvās spriešanas piemēri" jūsu vārdnīcā. Iegūts: 2019. gada 20. martā no jūsu vārdnīcas: example.yourdictionary.com.
5. "Induktīvā spriešana": Wikipedia. Iegūts: 2019. gada 20. martā no Wikipedia: en.wikipedia.org.