Тема 1. Методология научных исследований.

МЕТОДЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Конспект лекций

 

для студентов уровня подготовки магистров

специальности 27 Транспорт

Отрасль знаний 275 Транспортные технологии (по видам)

 

 

Разработан: к. э. н., доц. Павловской Людмилой Анатольевной,

доц. кафедры «Системный анализ и логистика»

Одесского национального морского университета

 

 

Одесса – 2016

СОДЕРЖАНИЕ

Структура учебной дисциплины

Литература

Тема 1. Методология научных исследований.

1.1 Понятие научного метода и его основные черты.

1.2. Типология методов научных исследований.

Тема 2. Методы эмпирического исследования.

2.1. Факты как цель эмпирического наблюдения.

2.2. Наблюдение и описание.

2.3. Измерение и эксперимент.

Тема 3. Теоретические (общенаучные) методы научного исследования.

3.1. Анализ и синтез.

3.2. Индукция и дедукция.

3.3. Абстрагирование. Восхождение от абстрактного к конкретному.

3.4. Аналогия. Моделирование.

Тема 4. Моделирование систем различной природы.

4.1. Понятие модели и моделирования.

4.2. Классификация моделирования.

4.3. Особенности математического и кибернетического моделирования

4.4. Краткий исторический обзор использования моделирования в управлении.

Тема 5. Математические методы анализа хозяйственной деятельности.

5.1. Общая характеристика математических методов анализа.

5.2. Методы анализа количественного влияния факторов на изменение результативного показателя.

5.3. Методы сравнительной комплексной оценки.

Тема 6. Математические методы в прогнозировании.

6.1. Экономические основы прогнозирования. Теория длинных волн Н.Д. Кондратьева.

6.2. Методология прогнозирования.

6.3. Прогнозирование методом статистического анализа. Анализ и прогнозирование тренда.

6.4. Прогнозирование и планирование в условиях неопределенности. Методы экспертных оценок.

Тема 7. Математические методы планирования: линейное программирование.

7.1. Общая задача линейного программирования.

7.2. Прикладные задачи линейного программирования в транспортных системах.

7.3. Многокритериальная (векторная) оптимизация.

Тема 8. Математические методы планирования: нелинейное программирование.

8.1. Основные понятия и математическая модель задачи. Графический способ.

8.2. Дробно-линейное программирование. Математическая модель задачи. Использование дробно-линейного программирования в управлении.

8.3. Модели динамичного программирования. Общая постановка задачи. Принцип оптимальности Беллмана. Прикладные задачи динамического программирования.

Тема 9. Математические методы принятия решений в условиях неопределенности.

9.1. Виды неопределенности. Методы теории игр.

9.2. Игровые модели в условиях коммерческого риска.

9.3. Модели систем массового обслуживания. Определение оптимального числа причалов.

Тема 10. Информационное обеспечение научно-исследовательских работ.

8.1. Суть и виды научно-технической информации.

8.2. Рекомендации по работе с научной и технической литературой.

Структура учебной дисциплины

Форма обучения	Общее кол-во часов	Лекции	Практика	Самост. работа
Дневная	90/3 кредита

ЛИТЕРАТУРА

Основная:

1. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и модели для менеджмента.2-е изд., испр. И доп. – СПб.: Издательство «Лань», 2005. – 528 с.

2. Громовой Э.П. Математические методы и модели в планировании и управлении на морском транспорте: учебник для вузов. – М.: Транспорт, 1979. – 360 с.

3. Крушельницька О.В. Методологія та організація наукових досліджень: Навчальний посібник. – К.: Кондор, 2006. – 206 с.

4. Романчиков В.І. Основи наукових досліджень. Навчальний посібник. – К.: Центр учбової літератури, 2007. – 254 с.

5. Экономико-математические методы и модели в управлении морским транспортом: Учебник для студентов морских вузов / Под ред. Е.Н. Воевудского. – М.: Транспорт, 1988. – 384 с.

Дополнительная:

1. Баканов М.И.. Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. – 4-е изд., доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 416 с.

2. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 260 с.

3. Монахов А.В. Математические методы анализа в экономике. – СПб.:Питер, 2002. – 176 с.

4. Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 544 с.

5. Экономический анализ: ситуации, тесты, примеры, задачи, выбор оптимальных решений, финансовое прогнозирование: Учеб. пособие / Под ред. М.И. Баканова, А.Д. Шеремета. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 656 с.

Лекционный материал

Наблюдение и описание.

 

К методам эмпирического исследования относятся, прежде всего: наблюдение и описание, измерения и эксперимент.

Исходным методом эмпирического уровня познания является научное наблюдение, под которым понимается целенаправленное изучение предметов, опирающееся в основном на чувственные способности человека (ощущение, восприятие, представление).

Благодаря наблюдению исследователь получает знание о внешних сторонах, свойствах и признаках рассматриваемого объекта. С помощью наблюдения происходит чувственное отражение предметов и явлений внешнего мира, что приводит к накоплению некоторой первичной информации об объектах окружающей действительности.

В наблюдении отсутствует деятельность, направленная на преобразование, изменение объектов познания, что может обусловливаться рядом обстоятельств:

1. недоступностью объектов для практического воздействия (удаленные космические объекты),

2. нежелательностью вмешательства в наблюдаемый процесс (психологические, социальные процессы),

3. отсутствием технических, финансовых возможностей проведения экспериментальных исследований.

Наблюдение играет важнейшую роль в науках, где сбор эмпирического материала не может проводиться с помощью эксперимента, например, в астрономии, метеорологии. Однако, не следует считать, что наблюдение относится к пассивным, чисто созерцательным средствам познания. (Хотя, конечно, по отношению к эксперименту оно таковым и является.)

Научное наблюдение отличается от обыденного и характеризуется рядом особенностей:

- целенаправленность (фиксация взглядов на поставленной задаче);

- планомерност ь (действие по плану);

- активность (привлечение накопленных знаний, технических средств).

Активность наблюдения проявляется в целенаправленном характере наблюдения, прежде всего, в наличии исходной установки у исследователя: что наблюдать и на что обращать особое внимание. Отсюда вытекает избирательный характер наблюдения. При этом исследователь не должен игнорировать явления, не вписывающиеся в его исходные установки. Эти явления также должны фиксироваться, поскольку могут оказаться основанием для установления важных фактов.

Наблюдение всегда теоретически обусловлено, в чем тоже проявляется его активность. Известна фраза, достаточно ярко характеризующая теоретическую обусловленность наблюдения: «Ученый смотрит глазами, но видит головой». Именно поэтому дилетант и специалист, наблюдающие одни и те же вещи, фиксируют различные результаты. Научные наблюдения, хотя они опираются на работу органов чувств, требуют участия и теоретического мышления.

Наконец, обратим внимание на то, что наблюдение направлено на невнесение возмущений в естественные условия существования изучаемого объекта. Но деяние, связанное с ограничением субъектом самого себя и с контролированием им своих действий, очевидно, есть активность, пусть и особого рода. Так, например, исследователю, проводящему социологический опрос, приходится очень тщательно продумывать комплекс вопросов и манеру их подачи, с тем, чтобы обеспечить адекватность собираемого материала в отношении отсутствия возможных возмущений в естественном протекании изучаемого общественного явления.

Существуют два главных вида наблюдения: качественное и количественное.

Качественное наблюдение было известно людям и использовалось ими с древнейших времен - задолго до появления науки в ее нынешнем понимании.

Использование количественных наблюдений совпадает с самим становлением науки в Новое время. Количественные наблюдения связаны, естественно, с успехами в развитии теории измерений и измерительной техники. Переход к измерениям и появление количественных наблюдений означали и подготовку математизации науки.

Следует отметить, что формирование способности оперировать количественными характеристиками было важнейшим шагом в развитии первобытного человека. Счет – первый вид теоретической деятельности, с которой началось становление абстрактной способности мышления.

Очевидно, что важнейшую роль в появлении количественных представлений сыграла практическая деятельность человека: раздел добычи, туш животных. Долгое время человек ориентировался в окружающей среде, фиксируя лишь качественные, а не количественные свойства предметов. До определенного момента качественных характеристик было вполне достаточно. Так, по свидетельствам этнографов, оленеводы Северной Азии, имея несколько сотен оленей, не могли их пересчитать, но знали индивидуальные характеристики каждого оленя. (В основе количественного типа наблюдений лежит измерение, которое подробнее будет рассмотрено ниже).

По способу проведения наблюдения могут быть: непосредственные, опосредованные, косвенные.

Непосредственные наблюдения – это чувственное отражение тех или иных свойств, сторон исследуемого объекта при помощи только органов чувств. Например, визуальное наблюдение положения планет и звезд на небе. Так делал Тихо Браге [29] в течение 20 лет с непревзойденной для невооруженного глаза точностью. Он создал эмпирическую базу данных для открытия впоследствии Кеплером законов движения планет.

В настоящее время непосредственные наблюдения используются в космических исследованиях с бортов космических станций. Избирательная способность человеческого зрения и логический анализ – это те уникальные свойства метода визуальных наблюдений, которыми не обладает никакой набор аппаратуры. Другой областью применения метода непосредственного наблюдения является метеорология [30].

Непосредственное наблюдение продолжает играть немаловажную роль в науке, однако, чаще всего наблюдение бывает опосредованным.

Опосредованные наблюдения – исследование объектов с использованием тех или иных технических средств. Появление и развитие таких средств во многом определило то громадное расширение возможностей метода, которое произошло за последние столетия. Если в начале XVII столетия астрономы наблюдали за небесными телами невооруженным взглядом, то с изобретением в 1608 г. Галилео Галилеем [31] оптического телескопа перед исследователями открылся огромный облик Вселенной. Затем появились зеркальные телескопы, а в настоящее время на орбитальных станциях стоят рентгеновские, которые позволяют наблюдать такие объекты Вселенной, как пульсары. Другим примером опосредованного наблюдения служит изобретенный в XVII веке оптический микроскоп, а в XX веке – электронный.

По мере совершенствования научно-технического инструментария наблюдение становится все более сложным и опосредованным.

Косвенные наблюдения – это наблюдение не самих исследуемых объектов, а результатов их воздействий на другие объекты. Особенно используется такое наблюдение в атомной физике. Здесь микрообъекты нельзя наблюдать ни с помощью органов чувств, ни приборов. То, что наблюдают ученые в процессе эмпирических исследований в ядерной физике, – это не сами микрообъекты, а результаты их действий на некоторые технические средства исследования.

Например, при изучении свойств заряженных частиц с помощью камеры Вильсона [32] эти частицы воспринимаются исследователем косвенно по их видимым проявлениям – трекам, состоящим из множества капелек жидкости.

Существенным этапом наблюдения, от которого в значительной степени зависит его успех, является интерпретация результатов (например, расшифровка показаний приборов). Результаты наблюдения могут фиксироваться в схемах, графиках, диаграммах, цифровых данных, рисунках.

Кроме того, оно основывается и на определенных теоретических положениях. Это особенно наглядно видно на косвенных наблюдениях, поскольку установить связь между ненаблюдаемым и наблюдаемым явлением позволяет только теория. А. Эйнштейн [33] в этой связи говорил: «Можно ли наблюдать данное явление или нет – зависит от вашей теории. Именно теория должна установить, что можно наблюдать, а что нельзя».

Наблюдения могут нередко играть важную эвристическую роль в научном познании. В процессе наблюдений могут быть открыты совершенно новые явления или данные, позволяющие обосновать ту или иную гипотезу. Научные наблюдения обязательно сопровождаются описанием.

Познавательный итог наблюдения - это описание, то есть фиксация средствами языка исходных сведений об изучаемом объекте. Активность наблюдения проявляется так же в отборе исследователем средств описания.

С помощью описания чувственная информация переводится на язык понятий, знаков, схем, рисунков, графиков, цифр, принимая тем самым форму удобную для дальнейшей рациональной обработки (систематизации, классификации, обобщения).

Опираясь на описания, исследователь создает эмпирические обобщения, проводит классификацию объектов по определенным свойствам, характеристикам, выясняет закономерности этапов их становления и развития. Описания результатов наблюдений составляют эмпирический базис науки.

Описание должно отвечать ряду требований:

· быть по возможности более полным;

· точным;

· объективным;

· давать достоверную и адекватную картину самого объекта;

· использовать понятия, имеющие однозначный смысл.

Почти все науки проходят «описательную» стадию в своем развитии. Причем, если меняются средства описания, то часто создается новая система понятий, а вместе с ней меняется и парадигма [34] в самой науке.

 

Измерение и эксперимент.

 

В основе количественных наблюдений и экспериментов лежат измерения. Под измерением понимается процесс определения отношения одной измеряемой величины, характеризующей объект изучения, к другой однородной величине, принятой за единицу.

Другими словами, измерение - это метод, заключающийся в определении количественных значений тех или иных свойств, сторон изучаемого объекта, явления с помощью специальных технических устройств.

Введение измерения в естествознание превратило последнее в строгую науку. Оно дополняет качественные методы познания природных явлений количественными.

Измерения играют важнейшую роль в научных исследованиях. Неслучайно известный английский физик Уильям Томсон (Кельвин [35]) считал, что «каждая вещь известна лишь в той степени, в какой ее можно измерить».

Благодаря измерению устанавливается числовое значение измеряемой величины в принятых единицах измерения. Результат измерения – это некоторое число единиц измерения.

Единица измерения – это эталон, с которым сравнивается измеряемая сторона изучаемого объекта. Этому эталону присваивается числовое значение «1».

Существует множество различных единиц измерения, даже для одних и тех же явлений. Например, для температуры: Кельвин, Цельсий, Фаренгейт.

Единицы измерения составляют системы единиц, в которых некоторые единицы приняты как базисные, а другие выводятся из них на основе математических соотношений.

Методика построения системы единиц как совокупности основных и производных впервые была предложена Карлом Фридрихом Гауссом [36] в 1832 году. Онпостроил систему единиц, в которой за основу были приняты 3 произвольные, не зависимые друг от друга основные единицы: длина (миллиметр), масса (миллиграмм) и время (секунда). Все остальные определялись при помощи этих трех.

В дальнейшем с развитием науки и техники появились и другие системы единиц физических величин, построенные по принципу Гаусса. Они базировались на метрической системе мер, но отличались друг от друга основными единицами.

Макс Планк [37] разработал «естественную систему единиц», в основу которой легли «мировые постоянные»: скорость света в вакууме, постоянная Больцмана, постоянная Планка, постоянная тяготения. Из них Планк получил производные единицы: длины, массы, времени и другие.

Вопрос об установлении единообразия в измерении величин был принципиально важным. Отсутствие такого единообразия порождало существенные трудности для научного познания. Так, до 1880 г. включительно не существовало единства в измерении электрических величин. Для сопротивления, например, было 15 названий единиц измерения, 5 единиц названий электрического тока и т.д. Все это затрудняло расчеты, сравнения полученных данных и пр. Только в 1881 г. на первом международном конгрессе по электричеству была принята первая единая система: ампер, вольт, ом.

В настоящее время в естествознании действует преимущественно Международная система единиц (СИ), принятая в 1960 году на XI Генеральной конференцией по мерам и весам. Международная система единиц построена на базе основных (метр, килограмм, секунда, ампер, Кельвин, кандела[38], моль[39]) и двух дополнительных (радиан, стерадиан[40]) единиц. Эта система охватывает физические величины механики, термодинамики, электродинамики, оптики, которые связаны между собой физическими законами.

Потребность в единой международной системе единиц измерения в условиях современной научно-технической революции очень велика. Поэтому такие международные организации как ЮНЕСКО и международная организация законодательной метрологии призвали государства, являющиеся членами этих организаций, принять систему СИ и градуировать в ней все измерительные приборы.

Анализ и синтез.

Под анализом понимают метод, при котором происходит мысленное или реальное разделение предмета исследования на составные части с целью их отдельного изучения. В качестве частей могут быть какие-то вещественные элементы объекта или же его свойства, признаки, отношения.

Метод анализа применялся с древних времен. Например, в Древнем Риме проверяли на качество золото и серебро путем так называемого купелирования [46]. Суть метода состояла в том, что исследуемое вещество взвешивали до и после нагрева. На этом методе формировалась аналитическая химия, лежащая фактически в основе всех областей химии.

Аналитический метод получил свое развитие и в некоторых философских школах. В науке Нового времени аналитический метод был абсолютизирован. Ученые, изучая природу, дробили ее на части и не замечали значения целого, что было результатом господствующего метафизического метода мышления.

Безусловно, анализ занимает важное место в процессе познания, однако, следует понимать, что он является лишь его этапом. Например, сколь бы глубоко ни были изучены свойства химических элементов, по этим сведениям нельзя судить о разнообразных веществах, состоящих из их различного сочетания.

При изучении объекта как единого целого нельзя ограничиваться изучением только его составных частей. Поэтому метод анализа дополняется другим методом – синтезом, который является прямо противоположной анализу операцией.

Синтез - это метод изучения объекта в целостности на базе изученных отдельных его сторон в процессе анализа. При этом синтез не означает простого механического соединения разъединенных анализом элементов в единую систему. Он раскрывает место и роль каждого элемента в системе целого, устанавливает их взаимосвязь и взаимообусловленность. Другими словами, синтез позволяет понять подлинное диалектическое единство изучаемого объекта.

Анализ и синтез с успехом используются как на эмпирическом, так и теоретическом уровнях научного познания. Но в любом случае, это не две оторванные друг от друга мыслительные операции, а две стороны единого аналитико-синтетического метода познания.

В каждой отрасли науки анализ приобретает свою конкретизацию. Так, существуют конкретные методы математического, химического, социального анализа.

В современной науке получил распространение так называемый системный анализ. Системный анализ является одним из важных разделов современной прикладной методологии, в котором задействованы методы и процедуры, почерпнутые из современной науки.

Есть два смысла его толкования:

1) в узком смысле – совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам политического, военного, социального, экономического, научного, технического характера;

2) в широком смысле – синоним системного подхода.

Важнейшие принципы системного анализа состоят в следующем:

· процесс принятия решений должен начинаться с выявления и четкого формирования конечных целей;

· необходимо рассматривать всю проблему как целое, как единую систему и выявлять все последствия и взаимосвязи каждого частного решения;

· выявление и анализ возможных альтернативных путей достижения цели;

· цели отдельных подразделений не должны вступать в конфликт с целями всей программы.

Центральной процедурой системного анализа является построение обобщенной модели (или моделей), отображающей все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, которые могут проявляться в процессе осуществления решений. Полученная модель исследуется с целью выяснения близости результата применения того или иного из альтернативных вариантов действий к желаемому, сравнения затрат ресурсов по каждому из вариантов, уточнения ее чувствительности к различным нежелательным внешним воздействиям. Системный анализ опирается на ряд прикладных математических дисциплин и методов, а также ЭВМ и информационные системы.

Привлечение метода системного анализа необходимо в тех случаях, когда приходится принимать решения в условиях неопределенности, которая связана с наличием факторов, не поддающихся строгой количественной оценке. Процедуры и методы системного анализа направлены именно на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявление масштабов неопределенности по каждому из вариантов и сопоставление вариантов по тем или иным критериям эффективности.

Индукция и дедукция.

Индукция (от лат. induction – наведение, побуждение) есть метод познания, основывающийся на формально-логическом умозаключении, которое приводит к получению общего вывода на основании частных посылок. В самом общем виде индукция есть движение нашего мышления от частного, единичного к общему. В этом смысле индукция - широко используемый прием мышления на любом уровне познания.

Метод научной индукции многозначен. Он используется для обозначения не только эмпирических процедур, но и для обозначения некоторых приемов, относящихся к теоретическому уровню, где представляет собой, по сути, различные формы дедуктивных рассуждений.

Разберем индукцию как прием эмпирического познания.

Обоснование индукции как метода связано с именем Аристотеля. Для Аристотеля была характерна так называемая интуитивная индукция. Это одно из первых представлений об индукции среди многих её формулировок.

Интуитивная индукция – это мыслительный процесс, посредством которого из некоторого множества случаев выделяется общее свойство или отношение и отождествляется с каждым отдельным случаем.

Многочисленные примеры подобного рода индукции, применяемой как в обыденной жизни, так и в научной практике, математике приведены в книге известного математика Д. Пойа [47]. (Интуиция //Д. Пойа. Математика и правдоподобные рассуждения. - М., 1957).

Например, наблюдая некоторые числа и их комбинации, можно натолкнуться на соотношения: 3+7=10, 3+17=20, 13+17=30 и т. д.

Здесь обнаруживается сходство в получении числа, кратного десяти.

Или другой пример: 6=3+3, 8=3+5, 10=3+7=5+5, 12=5+7 и т. д.

Очевидно, что мы сталкиваемся с фактом, что сумма нечетных простых чисел есть всегда четное число.

Эти утверждения получены в ходе наблюдения и сравнения арифметических операций.

Продемонстрированные примеры индукции целесообразно назвать интуитивной, так как сам процесс вывода не является логическим выводом в точном смысле этого слова. Здесь мы не имеем дела с рассуждением, которое разлагалось бы на посылки и заключения, а просто с восприятием, «схватыванием» отношений и общих свойств непосредственно. Мы не прилагаем никаких логических правил, а догадываемся. Нас просто озаряет понимание некой сути. Такая индукция важна в научном познании, но она не является предметом формальной логики, а изучается теорией познания и психологией творчества. Более того, подобной индукцией мы пользуемся на обыденном уровне познания постоянно.

Как создатель традиционной логики Аристотель называет индукцией и другую процедуру, а именно: установления общего предложения путем перечисления в форме единичных предложений всех случаев, которые подводимы под него. Если мы смогли перечислить все случаи, а это имеет место, когда число случаев ограничено, то мы имеем дело с полной индукцией.

Когда же число случаев не ограничено, т.е. практически бесконечно, мы имеем дело с неполной индукцией. Она представляет собой эмпирическую процедуру и является индукцией в собственном смысле слова. Это процедура установления общего предложения на основании нескольких отдельных случаев, в которых наблюдалось определенное свойство, характерное для всех возможных случаев, сходных с наблюдаемым, называется индукцией через простое перечисление. Это и есть популярная или традиционная индукция.

Главной проблемой полной индукции является вопрос о том, насколько основательно, правомерно такое перенесение знания с отдельных известных нам случаев, перечисляемых в отдельных предложениях, на все возможные и даже еще неизвестные нам случаи.

В реальной научной практике популярная индукция применяется абсолютно самостоятельно крайне редко. Чаще всего она используется, во-первых, наряду с более совершенными формами метода индукции и, во-вторых, в единстве с дедуктивными рассуждениями и другими формами теоретического мышления, которые повышают правдоподобность знания, полученного этим способом.

Когда в процессе индукции осуществляется перенос, экстраполяция вывода, справедливого для конечного числа известных членов класса, на все члены этого класса, то основанием для такого переноса является абстракция отождествления, состоящая в предположении, что в данном отношении все члены этого класса тождественны. Такая абстракция является либо допущением, гипотезой, и тогда индукция выступает как способ подтверждения этой гипотезы, либо абстракция покоится на каких-то других теоретических предпосылках. В любом случае индукция так или иначе связана с различными формами теоретических рассуждений, дедукцией.

В неизменном виде индукция через простое перечисление просуществовала вплоть до XVII века, когда Ф. Бэконом была сделана попытка усовершенствовать метод Аристотеля в известной работе «Новый Органон» (1620 г.).

Ф. Бэкон писал: «Наведение, которое происходит путем простого перечисления, есть детская вещь, оно дает шаткие заключения и подвергается опасности со стороны противоречащих частностей, вынося решения большей частью на основании меньшего, чем следует, количества фактов и только для тех, которые имеются налицо».

Назвав неполную индукцию детской, Бэкон предложил усовершенствованный вид индукции, которая называет элиминативной (исключающей) индукцией. Общим основанием методологии Бэкона было «рассечение» вещей и сложных явлений на части или элементарные «природы», а затем обнаружение «форм» этих «природ». В данном случае под «формой» Бэкон понимает выяснение сущности, причин отдельных вещей и явлений. Процедура соединения и разъединения в теории познания Бэкона приобретает вид элиминативной индукции.

С точки зрения Бэкона, главной причиной значительного несовершенства неполной индукции Аристотеля было отсутствие внимания к отрицательным случаям. Полученные в результате эмпирических исследований отрицательные доводы должны быть вплетены в логическую схему индуктивного рассуждения.

Другим недостатком неполной индукции, по-Бэкону, явилось ограничение её обобщенным описанием явлений и отсутствие объяснения сущности явлений. Бэкон, критикуя неполную индукцию, обратил внимание на существенный момент познавательного процесса: выводы, полученные только на основании подтверждающих фактов, не вполне надежны, если не доказана невозможность появления опровергающих фактов.

Бэконовская индукция основывается на признании:

1) материального единства природы;

2) единообразия ее действий;

3) всеобщей причинной связи.

Формулировка правил индукции, предложенная Ф. Бэконом, просуществовала более двухсот лет. Дж. Ст. Миллю [48] принадлежит заслуга их дальнейшей разработки и некоторой формализации. Бэконо-миллевская форма индукции неразрывно связана с определенным философским мировоззрением, согласно которой в объективном мире не только существует взаимная связь явлений, их взаимная причинная обусловленность, но связь явлений имеет однозначно определенный, «жесткий» характер.

Другими словами, философскими предпосылками этих методов являются принцип объективности причинной связи и принцип однозначной детерминации.

В свете современных представлений о вероятностном характере законов внешнего мира, о диалектической связи между необходимостью и случайностью, диалектической взаимосвязи между причинами и следствиями и т. д. методы Милля обнаруживают свой ограниченный характер. Применимость их возможна лишь в редких и притом весьма простых случаях.

Для изучения массовых явлений ранее применявшиеся методы оказались непригодными, поэтому были разработаны новые способы изучения, обобщения, группировки и предсказания, получившие название статистических методов.

Дедукция (от лат. deduction - выведение) есть получение частных выводов на основе знания каких-то общих положений. Другими словами, это есть движение нашего мышления от общего к частному, единичному. В более специальном смысле термин «дедукция» обозначает процесс логического вывода, т.е. перехода по тем или иным правилам логики от некоторых данных предложений (посылок) к их следствиям (заключениям). Дедукцией также называют общую теорию построения правильных выводов (умозаключений).

Пример простейшего дедуктивного умозаключения:

Все люди - смертны.

Сократ - человек.

Следовательно, Сократ - смертен.

Термин «дедукция» появился в средние века и введён Боэцием [49]. Но понятие дедукции как доказательства какого-либо предложения посредством силлогизма [50] фигурирует уже у Аристотеля («Первая аналитика»).

Примером дедукции как силлогизма будет следующий вывод.

Первая посылка: карась – рыба;

вторая посылка: карась живет в воде;

вывод (умозаключение): рыба живет в воде.

В Новое время заслуга преобразования дедукции принадлежит Р. Декарту. Вместо средневековой дедукции Декарт предложил точный математизированный способ движения от самоочевидного и простого к производному и сложному.

В науке Нового времени Декарт был пропагандистом дедуктивного метода познания потому, что он был вдохновлен своими достижениями в области математики. Действительно, в математике дедуктивный метод имеет особое значение. Можно даже сказать, что математика является единственной собственно дедуктивной наукой. Но получение новых знаний посредством дедукции существует во всех естественных науках.

В настоящее время в современной науке чаще всего действует гипотетико-дедуктивный метод. Это метод рассуждения, основанный на выведении (дедукции) заключений из гипотез и др. посылок, истинное значение которых неизвестно. Поэтому гипотетико-дедуктивный метод получает лишь вероятностное знание.

Разновидностью гипотетико-дедуктивного метода можно считать математическую гипотезу, которая используется как важнейшее эвристическое средство для открытия закономерностей в естествознании.Обычно в качестве гипотез здесь выступают некоторые уравнения, представляющие модификацию ранее известных и проверенных соотношений. Изменяя эти соотношения, составляют новое уравнение, выражающее гипотезу, которая относится к неисследованным явлениям.

Близок к гипотетико-дедуктивному методу аксиоматический метод. Это способ построения научной теории, при котором в её основу кладутся некоторые исходные положения (суждения) – аксиомы, или постулаты, из которых все остальные утверждения этой теории должны выводиться чисто логическим путем, посредством доказательства. Построение науки на основе аксиоматического метода обычно называют дедуктивным. Все понятия дедуктивной теории (кроме фиксированного числа первоначальных) вводятся посредством определений, образованных из числа ранее введенных понятий. В той или иной мере дедуктивные доказательства, характерные для аксиоматического метода, принимаются во многих науках, однако главной областью его приложения являются математика, логика, а также некоторые разделы физики.

Дедуктивный метод Шерлока Холмса

На основе всех фактов и улик строится полная картина преступления.

Отталкиваясь от полученной картины преступления, разыскивается единственно соответствующий ей обвиняемый.

При составлении представления о картине преступления Холмс использует строгую логику, которая позволяет по разрозненным и мало значащим в отдельности деталям восстановить единую картину так, как если бы он видел происшествие своими глазами.

В названии метода термин дедукция использовался Конан Дойлем[51] не строго. Он может пониматься как:

· отрицание или отбрасывание лишнего (англ. deduction — вычитание);

· логический метод, позволяющий от общего приходить к частному. Примеры:

* На месте преступления обнаружена сигара. Холмс делает вывод,