Дедуктивные и индуктивные умозаключения

Научная индукция так же как и полная индукция и математическая , может дать достоверные заключения. Обусловлено это тем, что в ней учитывается важнейшая из необходимых связей - причинная.

Причинной (казуальной) называется такая объективная связь между двумя явлениями, когда одно из них - причина вызывает другое явление - действие.

Причинную связь необходимо отличать от функциональной. Функциональная связь обратима. В ней аргумент и функция равноценны по своему значению и могут быть переставлены местами.

Для причинной связи характерны следующие свойства: всеобщность, последовательность во времени; необходимый характер; однозначная зависимость между причиной и действием. Для установления причинной связи в этом виде дедукции мы обязаны пользоваться определёнными методами и соблюдать при этом необходимую структуру рассуждений. Наиболее употребительными из методов являются следующие: метод единственного сходства; метод единственного различия; соединённый метод сходства и различия; метод сопутствующих изменений; метод остатков.

Метод единственного сходства называют методом нахождение сходного в различном, так как сравниваемые случаи нередко заметно отличаются друг от друга и строятся на правиле:

Если какое-то условие «А» постоянно предшествует наступлению исследуемого явления «Х» в то время, как иные условия изменяются, то это условие, вероятно, есть причина явления «Х».

По методу единственного различия сравниваются два случая. Один случай - когда имеет место явление, причину которого мы ищем, другой - когда это явление отсутствует. Смысл метода состоит в том, что, выделив обстоятельство, которое различает эти случаи, он утверждает, что оно и будет считаться причиной данного явления. Выделим правило:

Если какое-то условие «А» имеет место, когда наступает исследуемое явление «Х», и отсутствует, когда этого явления нет, а все остальные условия остаются неизменными, - то «А» представляет причину «Х».

Соединительный метод сходства и различия представляет собой комбинацию первых двух методов, когда путём анализа множества случаев обнаруживают как сходное в различном, так и различное в сходном. Выделим правило:

Если два или больше число случаев, когда наступает данное явление «Х», сходны только в одном условии «А», в то время как два или более случаев, когда данное явление «Х» отсутствует, отличаются от первых случаев только тем, что отсутствует условие «А», то это условие «А» и есть причина «Х».

Метод сопутствующих изменений применяется тогда, когда при видоизменении одного из обстоятельств происходит видоизменение исследуемого действия. При этом все условия в каждом случае весьма сходны, за исключением одного обстоятельства, параметры которого изменяются. Рассмотрим правило:

Если с изменением условия «А» в той же степени меняется некоторое явление «Х», а остальные обстоятельства остаются неизменными, то, вероятно, «А» является причиной «Х».

Метод остатков является самым слабым из всех известных методов научной индукции. Однако имеется ряд случаев , в которых он находит своё применение. Рассмотрим правило:

Если сложные условия производят сложные действие и известно, что часть условий вызывает определённую часть этого действия, то остающаяся часть условий вызывает остающуюся часть действий

Рассуждения по методу остатков используется главным образом в тех случаях, когда устанавливают явную несоразмерность причин исследуемых действий.

В целом следует учесть, что рассмотренные нами методы установления причинных связей в индуктивном умозаключении относятся к сложным рассуждениям, В них собственно индуктивные обобщения строятся с участием установленных причинно- следственных связей. При этом данные методы установление причинных связей чаще всего применяются не изолированно, а в сочетании, дополняя и обогащая друг друга

Особое место в индуктивных умозаключениях занимает статистическое обобщение. Оно даёт вероятное заключения, основанное на том факте, что степень возможности определённо повторяющегося события зависит от частоты его появления. Так, например, определяют «качество» поступков личности путём отношения видов, форм, типов отклоняющегося поведения личности к общему числу проявлений отклоняющегося поведения личности.

Статистическое обобщение - это умозаключение неполной индукции, к котором установленная в посылках количественная информация о частоте определённого признака в исследуемой группе (образце) переносится в заключении на все множество явлений этого рода.

В отличие то индукции через перечисление при отсутствии противоречащего случая в посылках статистического умозаключения содержится следующая информация:

а) Общее число составляющих группу или образец случаев;

б) число случаев, в которых присутствует интересующий исследователя признак.

в) частота появление интересующегося признака.

В связи с этим статистическое умозаключение можно в определённой степени математически формализовать и получать независимые количественные показатели, которые имеют своё качественное содержание. Конечно, эта часть умозаключения - перевод количественных показателей на качественные - принадлежат человеку.

Индуктивные умозаключения, не обладающие надёжностью вывода, могут расширять наши знания. В этом и заключается преимущество аналогии и индукции, Именно поэтому они употребляются в науке, судебной практике, обыденной жизни. Это правдоподобные рассуждения.

Дедуктивные умозаключения обладают надёжностью вывода, но они не увеличивают объём знаний, имеющихся в распоряжении человека, совершающего эти умозаключения.

Литература

1. Алексеев А.П. Аргументация. Познание. Обобщение. - М., 1991.

2. Гетманова А.Д. Учебник по логике.- М.,1994.

3. Ивин А.А. Теория аргументации. - М.,2000.

4. Ивин А.А Логика и теория аргументации. - М., 2007.

5. Ивлев Ю.В. Логика для юристов.- М.,2001.

6. Кириллов А.А. Логика. - М., - 1998.

7. Михалкин Н.В. Логика и аргументация в судебной практике. - М.,2004.