ОБОБЩАЮЩАЯ ИНДУКЦИЯ

Обобщающая индукция — это умозаключение, в котором осуществляется переход от знания об отдельных предметах класса или о подклассе класса к знанию о всех предметах класса или о классе в целом.

Различают полную и неполную обобщающую индукцию. Полная обобщающая индукция — это умозаключение от знания об отдельных предметах класса к знанию о всех предметах класса, предполагающее исследование каждого предмета этого класса. Умозаключение от знания лишь о некоторых предметах класса к знанию о всех предметах класса называют (нестатистической) неполной индукцией.

Схема, общая для полной и неполной индукции:

Предмет S₁ обладает свойством Р.

Предмет S₂ обладает свойством Р.

.

.

.

Предмет S_n обладает свойством Р.

Предметы S₁, S₂, …. , S_n — элементы класса К.

________________________________________

Все предметы класса обладают свойством Р.

Если {S₁, S₂, …. , S_n}=K (множества {S₁, S₂, …. , S_n} и K равны), т.е. если известно, что исследован каждый предмет класса К, то рассуждение по соответствующей схеме является полной индукцией. Фактически это

дедуктивное умозаключение[18]. Если же {S₁, S₂, …. , S_n} включается в класс K и в К есть элементы, которые не входят в {S₁, S₂, …. , S_n},то имеет место неполная индукция.

Статистическая неполная индукция заключается в переносе относительной частоты появления признака с некоторого класса на более широкий класс.

В случае статистической индукции исследуются случайные массовые явления. Эти явления состоят из событий. Появление конкретного события не предсказуемо, но предсказуема частота появления событий того или иного типа, то есть, как говорят, предсказуемы некоторые числовые пропорции целого.

Приведем примеры случайных массовых явлений.

Д о ж д ь. Дождь можно рассматривать как явление, состоящее из большого числа событий — выпадения дождевых капель. В поведении отдельных дождевых капель есть нечто случайное, а именно непредсказуемость. В то же время поведение дождя в целом в определенном смысле предсказуемо. Представим себе такую ситуацию. Начинается дождь. Мы смотрим на два камня одинаковой площади — левый и правый. В последовательности выпадения дождевых капель нет никакой закономерности, но при длительном наблюдении все же можно установить, что на оба камня выпадает одинаковое число капель. Таким образом, дождь — случайное массовое явление, которое предсказуемо в числовых пропорциях целого, но непредсказуемо в отдельных событиях.

Р о ж д е н и е м а л ь ч и к о в. Пусть в каком-то городе дети регистрируются в том порядке, в каком они рождаются: МДДМММДМДДМ... В течение месяца родилось 806 мальчиков, а всего детей родилось 1602. 806 — частота рождения мальчиков, а 806_

1602 — относительная частота рождения мальчиков. В общем случае, если событие произошло в т случаях из n, то т — частота, события, а m

n — относительная частота события, относительная частота события А обозначается f (А).

При большом числе наблюдений относительная частота во многих случаях оказывается неизменяемым числом. Тогда она называется устойчивой относительной частотой, или вероятностью события. Вероятность события А обозначается так: Р(А).

Нередко относительная частота появления некоторого события устанавливается путем исследования всех событий, составляющих изучаемое явление. Например, относительная частота рождения мальчиков в некотором городе за один год может быть равной 2602 .

Большинство людей, работающих в статистических учреждениях, занимаются “сплошными” исследованиями конечных классов событий. Иногда “сплошное” исследование является единственным методом, обеспечивающим получение достоверного знания о социальном явлении. Однако такой метод исследования имеет и недостатки: (1) на его основе можно исследовать только конечные классы событий; (2) исследование этим методом больших конечных классов часто требует значительных материальных затрат, а иногда практически невозможно.

Например, на основе “сплошного” исследования нельзя установить число преступлений, фактически совершенных в течение года в стране ( с учётом сокрытых преступлений).

В тех случаях, когда исследуемые классы событий бесконечны, когда “сплошное” исследование практически невозможно или связано с большими затратами, а также когда требуется предсказать события, которые еще не наступили, используется статистическая неполная индукция.

П р и м е р . В городе имеется 1864 автомобиля в личном пользовании. В течение года правила дорожного движения нарушили 134 владельца этих автомобилей. Тогда относительная частота нарушений равна 134_ .

1864 Предполагается, что через 5 лет в городе число автомобилей, находящихся в личном пользовании, увеличится до 3000. Каково ожидаемое число владельцев, которые будут нарушать правила дорожного движения? Если предположить, что относительная частота не изменится, то ожидаемое число равно

3000х 134_ ≈ 210

Схема статистической неполной индукции такова:

Частота появления свойства А у предметов класса S =f(A).

Класс S включается в класс К.

Предметы класса К.обладают свойством А с относительной частотой f(A).

Очевидно, что заключение, получаемое посредством неполной индукции (как нестатистической, так и статистической), может оказаться ложным. Для повышения степени правдоподобия заключения при применении неполной индукции используется специальная методология. В зависимости от вида применяемой методологии различают два вида неполной индукции.

Неполная индукция называется популярной, если при се применении не используется научная методология, т.е. не используются никакие методологические средства, или же используется методология здравого смысла. К методологии здравого смысла относятся следующие принципы: (1) исследовать как можно больше предметов; (2) разнообразить выбор предметов для исследования. Например, при опросе студентов с целью выяснения — освоили они ту или иную тему или нет, в соответствии с методологией здравого смысла нужно опросить как можно больше студентов разных категорий. Соблюдение этих требований несколько повышает степень правдоподобия заключения, но не позволяет считать заключение достаточно правдоподобным.

Второй вид неполной индукции — научная неполная индукция. Она, в свою очередь, бывает двух типов: индукция через отбор случаев, исключающих случайные обобщения, и неполная индукция, в процессе которой при установлении принадлежности предметам свойства не используются какие-либо индивидуальные признаки этих предметов.

Индукцию первого типа будем называть индукцией через отбор, а второго — индукцией на основе общего.

Перечислим некоторые методологические требования, соблюдение которых необходимо при применении индукции через отбор в социальной сфере.

1. Неполную индукцию правомерно применять при исследовании предметов, объединенных в одно целое по общим признакам, целям и т.д. Пусть, например, исследованию подлежат психические особенности людей, совершивших преступления. В этом случае первое требование не будет нарушено. Обозначим выделенную группу людей буквой К.

2. Переносимое с подкласса на весь класс свойство должно быть тесно связано со свойствами, по которым выделена группа К. В нашем случае второе требование не соблюдено, поскольку совершение преступления не обязательно связано с психическими особенностями. Следовательно, нужно ограничить группу К, например, взять группу К' — людей, совершивших преступление в состоянии душевного волнения (аффекта). Этот класс называется генеральной совокупностью.

3. Выбор подкласса класса К' для исследования должен производиться не по переносимому свойству, то есть подкласс S (он называется выборочной совокупностью, или выборкой) следует образовывать не по психическим особенностям людей.

4. Отбор следует осуществлять так, чтобы представители всех подклассов генеральной совокупности, образованные по признакам, от которых может зависеть переносимый признак, имели возможность попасть в выборку. Например, должны быть охвачены все возрасты правонарушителей, все категории по образованию, образу жизни, по профессиям и т. д.

5. При отборе предметов для исследования из образованных подклассов генеральной совокупности следует соблюдать принцип пропорциональности, то есть из большего класса отбирать большее число предметов.

Четвертое и пятое методологические требования можно проиллюстрировать графически:

1 — 8 — подклассы генеральной совокупности. Подклассам, включающим большее число предметов, соответствуют квадраты большей площади. Заштрихованными квадратами обозначены поверхности, соответствующие предметам, входящим в выборку.

Если отдельно начертить заштрихованные квадраты, то полученная фигура окажется подобной исходному квадрату, разделённому на части.

1
2

Третий, четвертый и пятый принципы иначе можно сформулировать так: представители для исследования должны быть полномочными.

6. Выделив подклассы, из которых следует производить выборку, и установив соответствующие пропорции, нужно правильно установить число предметов, подвергаемых исследованию. Так называемый “закон больших чисел”, играющий важную роль в статистике, гласит: закономерности, которым подчиняются случайные массовые явления, могут быть обнаружены лишь при достаточно большом числе наблюдений.

7. Перенос свойства с подкласса на весь класс следует осуществлять с осторожностью, т.е. при переносе учитывать возможность ошибок.

При выполнении указанных общелогических, а также и частнонаучных требований степень правдоподобия вывода повышается.

В рассматриваемом примере, установив связь между совершением некоторых типов преступлений и особенностями психики, можно рекомендовать методы воспитания лиц, определенных психических складов, с целью предупреждения преступлений.

Индукция на основе общего — это, как уже говорилось, неполная индукция, при которой в процессе исследования принадлежности предметам определенного свойства не используются какие-либо индивидуальные, отличительные признаки этих предметов.

П р и м е р: В результате наблюдения над некоторыми металлами установили, что они являются электропроводными. Предположим, что все металлы электропроводны. Затем объяснили механизм электропроводности. Электропроводность, в частности, обусловлена наличием свободных электронов в металлах (в металле как типе химических элементов). Утверждение “Все металлы являются электропроводными” стало достоверным.

Индукция на основе общего — это неполная индукция, дополненная методологией, представляющей собой чаще всего некоторую теорию.

Применение индукции на основе общего при исследовании социальных явлений связано с большими трудностями, поскольку в этом случае не всегда удастся исключить индивидуальные особенности людей, социальных групп, специфические условия их деятельности и т.д. Этим зачастую объясняется недостаточная обоснованность выводов, получаемых в результате социальных экспериментов. Известно, например, что утопический социалист Роберт Оуэн провел социальный эксперимент в колонии Нью-Ланарк, блестяще подтвердивший его концепцию перестройки общества на социалистических началах. Однако все дальнейшие попытки Роберта Оуэна повторить эксперимент не увенчались успехом.

Вывод на основе социального эксперимента не всегда является достоверным и в тех случаях, когда эксперимент приводит к отрицательным результатам. Например, многократно проводились эксперименты в дореволюционной России и в советское время (особенно при Н.С.Хрущеве) по созданию крупных хозяйств на селе, в которых его члены не имели бы собственного скота и приусадебных участков. Поскольку коллективный труд более производителен, чем индивидуальный или в рамках семьи, сельскохозяйственным работникам должно быть выгоднее покупать продукты для питания, чем производить в подсобном хозяйстве. Такие эксперименты всегда давали отрицательный результат. Однако в начале 80-х годов появились хозяйства, в которых такие эксперименты оказались успешными.

При применении индукции на основе общего в социальной сфере необходимо четко разграничить общее и специфическое в явлениях и на основе социальных экспериментов доказать, что ожидаемый результат имеет место независимо от индивидуальных особенностей исследуемых предметов.

От неполной индукции следует отличать вывод о свойствах целого на основе изучения части этого целого. Такие рассуждения используются при исследовании социально-экономических явлений.