Индукция как метод научного познания

В качестве примера остановимся на приведенном  выше  рассуждении  по  методу сходства  о  причинах  заболевания  трех  студентов.  Если   дополнить   это рассуждение анализом  новых  трех  случаев,  в  которых  повторяются  те  же обстоятельства,  кроме  сходного,  т.е.  в  пищу  употреблялись   одинаковые

продукты, кроме пива, и при этом не наблюдалось заболевания, то вывод  будет

протекать в форме соединенного метода.

Вероятность заключения в таком усложненном рассуждении  заметно  возрастает, ибо соединяются преимущества метода сходства и метода  различия,  каждый  из которых в отдельности дает менее надежные результаты.

4. Метод сопутствующих  изменений

Метод применяется при анализе случаев, в которых имеет  место  видоизменение одного  из  предшествующих  обстоятельств,   сопровождаемое   видоизменением исследуемого действия.

Предыдущие индуктивные методы основывались на повторяемости либо  отсутствии определенного обстоятельства.  Однако  не  все  причинно  связанные  явления допускают нейтрализацию  или  замену  отдельных  составляющих  их  факторов.

Например, исследуя влияние спроса  на  предложение,  невозможно  в  принципе исключить сам спрос.  Точно  так  же  определяя  влияние  Луны  на  величину морских приливов, невозможно изменить массу Луны.

Единственным  способом  обнаружения  причинных  связей  в   таких   условиях является  фиксация  в  процессе   наблюдения   сопутствующих   изменений   в предшествующих и последующих явлениях.  Причиной  в  этом  случае  выступает такое предшествующее обстоятельство,  интенсивность  или  степень  изменения которого совпадает с изменением исследуемого действия.

Применение метода  сопутствующих  изменений  также  предполагает  соблюдение ряда условий:

(1) Необходимо знание обо  всех возможных причинах исследуемого  явления.

(2) Из приведенных обстоятельств  должны быть элиминированы  те,  которые  неудовлетворяют свойству однозначности причинной связи.

(3) Среди предшествующих  выделяют  единственное  обстоятельство,  изменение которого сопутствует изменению действия.

Сопутствующие изменения могут быть прямыми и обратными.  Прямая  зависимостьозначает: чем интенсивнее проявление предшествующего фактора,  тем  активнее проявляет  себя  и  исследуемое  явление,   и   наоборот,   —   с   падением интенсивности соответственно снижается и активность или  степень  проявления действия.

Точно  так   же   с   усилением   или   ослаблением   солнечной   активности соответственно увеличивается или падает уровень радиации в земных условиях.

Обратная  зависимость  выражается  в   том,   что   интенсивное   проявление предшествующего обстоятельства замедляет активность  или  уменьшает  степень изменения  исследуемого  явления.  Например,  чем  больше  предложение,  тем меньше стоимость продукции, или чем выше производительность труда, тем  ниже себестоимость продукции.

Логический  механизм  индуктивного   обобщения   по   методу   сопутствующих изменений  принимает  форму  дедуктивного  рассуждения  по  модусу  tollendo ponens разделительно-категорического умозаключения.

Обоснованность  заключения  в  выводе  по  методу  сопутствующих   изменений определяется   числом   рассмотренных   случаев,    точностью    знания    о предшествующих   обстоятельствах,   а    также    адекватностью    изменений предшествующего обстоятельства и исследуемого явления.

Обоснованность вывода  во  многом  зависит  также  от  степени  соответствия изменений  в  предшествующем  факторе  и   самом   действии.   Во   внимание принимаются не любые, а  лишь  пропорционально  нарастающие  либо  убывающие изменения.  

Любой  процесс  количественных  изменений  имеет  свои  критические   точки, которые следует учитывать при  применении  метода  сопутствующих  изменений, эффективно действующего лишь в  рамках  шкалы  интенсивности.  Использование метода без учета пограничных зон количественных изменений может приводить  к логически некорректным результатам.

5. Метод остатков

Применение метода связано с установлением причины,  вызывающей  определенную часть сложного действия при условии, что причины,  вызывающие  другие  части этого действия, уже выявлены.

Методом остатков был  сделан  вывод  о  существовании  некоторых  химических элементов — гелия, рубидия и др. Предположение основывалось на  результатах, полученных в процессе спектрального анализа: были  обнаружены  новые  линии, которые не принадлежали ни одному из уже известных химических элементов.

Подобно  другим  индуктивным  выводам  метод  остатков  дает,  как  правило, проблематичное  знание.  Степень  вероятности  заключения  в  таком   выводе определяется, во-первых, точностью знаний о предшествующих  обстоятельствах, среди которых идет поиск причины исследуемого явления, во-вторых,  точностью знания  о  степени  влияния  каждой  из  известных  причин   на   совокупный результат.    Приблизительный    и    неточный    перечень    предшествующих обстоятельств, как и неточное представление о влиянии  каждой  из  известных причин на совокупное действие, может  привести  к  тому,  что  в  заключении вывода в качестве неизвестной причины будет представлено не  необходимое,  а лишь сопутствующее обстоятельство.

Рассуждения   по   методу   остатков   нередко   используются   в   процессе

расследования  преступлений,  главным   образом   в   тех   случаях,   когда устанавливают  явную  несоразмерность  причин  исследуемым  действиям.  Если действие по своему  объему,  масштабу  или  интенсивности  не  соответствует известной причине,  то  ставится  вопрос  о  существовании  каких-то  других обстоятельств.

Рассмотренные методы  установления  причинных  связей  по  своей  логической структуре  относятся  к   сложным   рассуждениям,   в   которых собственно индуктивные обобщения строятся с участием дедуктивных выводов.  Опираясь  на свойства  причинной   связи,   дедукция   выступает   логическим   средством элиминации (исключения) случайных обстоятельств,  тем  самым  она  логически корректирует и направляет индуктивное обобщение.

Взаимосвязь индукции  и  дедукции  обеспечивает  логическую  состоятельность рассуждений при  применении  методов,  а  точность  выраженного  в  посылках знания определяет степень обоснованности получаемых заключений.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

Нередко ошибочность прогнозов связана с нарушением принципа рандомизации, который требует, чтобы отбор элементов выборки был непредвзятым. Это означает, что каждый элемент из генеральной совокупности с одинаковой вероятностью мог быть включенным в состав выборки. Нередко нарушение этого требования происходит неосознанно в силу тех или иных субъективных факторов: склонностей, предубеждений, устоявшихся стереотипов мышления и т.п. Бывает, однако, немало и таких случаев, когда в угоду властям, успокоению народа, ложно понятому патриотизму и т.д. сознательно нарушается принцип рандомизации, чтобы обеспечить благоприятный прогноз.

Другая схема статистического рассуждения связана с умозаключениями от генеральной совокупности к выборке, которая внешне напоминает дедуктивные умозаключения. Но по своей логической структуре они принципиально отличаются друг от друга, хотя бы потому, что в дедуктивном умозаключении по правилам логического вывода из истинных посылок получают достоверно истинные заключения. В статистическом рассуждении, в принципе, всегда возможен такой случай, когда большинство членов генеральной совокупности будут обладать некоторым свойством Р, а в выборке могут найтись такие члены, которые этим свойством не будут обладать. Так, большинство растений, обработанных определенным препаратом, будут лучше плодоносить, но на некоторые растения препарат не подействует. Техника и критерии исследования, как всей совокупности, так и выборки из нее, в статистических умозаключениях мало чем отличаются друг от друга.

Более обоснованным является другой подход, при котором индукция рассматривается как особый случай статистических рассуждений, и такие взгляды сейчас высказываются многими учеными. Преимущество такой точки зрения перед традиционными взглядами состоит в следующем: при статистическом обобщении не просто постулируют, что заключение правдоподобно, как при индукции, а определяют в количественной мере (в процентах) степень вероятности заключения на основе исследования выборки. Для научных и практических прогнозов такая количественная характеристика имеет особенно важное значение, когда приходится действовать в условиях неопределенности.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Литература

 

1. Бочаров В.А, Маркин В.И. Основы логики. – М.: Космополис, 2008.

2. Гетманова А.Д. Учебник по логике. – М.: Владос, 2007.

3. Ивин А.А. Элементарная  логика. – М.: "Дидакт". 2007.

4. Ивлев Ю.В. Логика. –  М.: Изд-во МГУ, 2009.

5. Кириллов В.И., Старченко  А.А. Логика. – М.: Высшая школа, 2006.

6. Никифоров А.Л. Книга  по логике. – М.: ГНОЗИС, 2006.

7. Свинцов В.И. Логика. –  М.: Высшая школа, 2007.

8. Уёмов А.И. Задачи и упражнения по логике. – М.: Высшая школа,2006.

9. Рузавин Г.И. Логика и аргументация: Учебн. пособие для вузов. М.: Культура и спорт, ЮНИТИ, 2007. - 351 с.

10. Меськов B.C., Карпинская О.Ю., Ляшенко О.В., Шрамко Я.В. Логика: наука и искусство. – М.: Высшая школа, 2006.

11. Гжегорчик А. Популярная логика. – М.: Наука, 2009.

12. Ивин А.А. Строгий мир  логики. – М.: Педагогика, 2009.

13. xreferat.ru

14. revolution.allbest.ru