Частота появления признака в статистических описаниях принимает числовое значение в интервале между 0
и 1: 0 f(p) 1. Это объясняется тем, что в статистическом образце S число случаев появления признака (n) всегда меньше общего числа наблюдаемых элементов (m). Поскольку m n, тем самым f(p) всегда будет меньше единицы, но больше нуля.В том случае, когда f(p) = 0
, это значит, что среди наблюдаемых не обнаружено ни одного явления, обладающего этим признаком. На этой основе может быть построено обычное индуктивное обобщение с отрицательным заключением: поскольку ни одно S не обладает свойством р, значит, можно заключить, что весь класс К не обладает этим свойством. Точно так же и в случае f(p) = 1 можно построить обычную индуктивную генерализацию с утвердительным заключением. Поскольку число случаев появления признака (n) равно числу всех исследованных (m), т. е. n = m, значит, каждое S обладает р. Отсюда заключают, что весь класс К обладает этим признаком.Схема статистического обобщения:
S имеет f(p).
S К.
________
Вероятно, К имеет f(p).
Это означает: признак р
появляется в образце S с частотой f; образец S является подмножеством популяции К, которая по числу элементов больше S; отсюда следует, что признак р будет встречаться в популяции К с частотой f.Статистическое обобщение, являясь выводом неполной индукции, относится к недемонстративным умозаключениям
. Логический переход от посылок к заключению дает лишь проблематичное знание. Степень обоснованности статистического обобщения зависит от специфики исследованного образца: его величины по отношению к популяции и представительности (репрезентативности). Если образец по объему приближается к популяции, тем основательнее обобщение, поскольку возможность ошибки становится минимальной. Репрезентативность образца означает меру его представительности: насколько разнообразие элементов в образце отражает их разнообразие в популяции.Тщательность статистического описания исследуемого образца и логически корректный перенос частоты признака на популяцию обеспечивают высокую вероятность и тем самым практическую эффективность статистических обобщений в различных областях науки, культуры, производства, правовой деятельности.
1. Что такое статистические обобщения?
2. Какова структура статистических обобщений и чем они отличаются от перечислительной индукции?
Глава X УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ ПО АНАЛОГИИ
§ 1. ПОНЯТИЕ АНАЛОГИИ
В науке и практической деятельность объектом исследования нередко выступают единичные, неповторимые по своим индивидуальным характеристикам события, предметы и явления. При их объяснении и оценке затруднено применение как дедуктивных, так и индуктивных рассуждений. В этом случае прибегают к умозаключению по аналогии
: уподобляют одно единичное явление другому, известному и сходному с ним единичному явлению и распространяют на первое ранее полученную информацию.Например, историк или политик, анализируя революционные события в конкретной стране, уподобляет их ранее совершенной в другой стране сходной революции и на этой основе прогнозирует развитие политических событий. Так, русские политические деятели обосновали свою идею о необходимости заключения в 1918 г. мирного договора с Германией (Брестский мир) ссылкой на сходную историческую ситуацию в начале XIX в., когда сами немцы заключили в 1807 г. кабальный договор с Наполеоном (Тильзитский мир), а затем через 6—7 лет, собравшись с силами, пришли к своему освобождению. Аналогичный выход предлагался и для России.
В такой же форме протекал вывод в истории физики, когда при выяснении механизма распространения звука его уподобили движению жидкости. На основе этого уподобления возникла волновая теория звука. Объектами уподобления в этом случае были жидкость и звук, а переносимым признаком — волновой способ их распространения.
Умозаключение по аналогии
[44]— это вывод о сходстве двух объектов (предметов или отношений между предметами) на основании их сходства в одних признаках и переносе признаков, обнаруженных у одного объекта на другой объект, у которого эти признаки не обнаружены.Умозаключению по аналогии предшествует операция сравнения
двух объектов, которая позволяет установить сходства и различия между ними. При этом для аналогии требуются не любые совпадения, а сходства в существенных признаках при несущественности различий. Именно такие сходства служат основой для уподобления двух материальных или идеальных объектов.