Индукция через анализ и отбор фактов

В популярной индукции наблюдаемые объемы выбираются случайно, без всякой системы. В индукции через анализ и отбор фактов стремятся ис­ключить случайность обобщений, так как изучаются планомерно отобран­ные, наиболее типичные предметы — разнообразные по времени, способу получения и существования и другим условиям. Так вычисляют среднюю урожайность поля, судят о всхожести семян, о качестве больших партий то­варов, составе найденных полезных ископаемых. Например, при изучении качества рыбных консервов банки берутся из разных холодильников, выпу­щенные в разные сроки, различными заводами, из различных сортов рыбы.

Изучая свойства серебра, люди обнаружили, что серебро активирует кислород, уничтожающий бактерии. С помощью серебра очищают питье­вую воду. Хирурги применяют серебросодержащие кремы при лечении ожогов и скрепляют кости цементом, который содержит бактерицидные соли серебра. Многим тысячам людей, пострадавшим от тяжелых ожогов, жизнь спасли, применив препараты, включающие серебро. Так, на основе индукции через отбор, планомерно изучая свойства серебра, люди сделали правильные заключения о возможности и необходимости применения се­ребра при лечении различных заболеваний.

Понятие вероятности

Различают два вида понятия «вероятность» — объективную вероятность и субъективную вероятность. Объективная вероятность — понятие, характе­ризующее количественную меру возможности появления некоторого собы­тия при определенных условиях. Этот вид вероятности дает характеристику объективным свойствам и отношениям массовых явлений случайного ха­рактера. Объективная вероятность изучается математической теорией веро­ятностей. Математическая вероятность является объективной количествен­ной характеристикой степени возможности появления определенного со­бытия, которое может повторяться неограниченное число раз в каких-то за­ранее заданных условиях. Например, вероятность выпадения «орла» при бросании монеты равна ¹/„ а вероятность выпадения той или иной грани при бросании кубика равна '/,,. Понятие математической вероятности мо­жет плодотворно применяться лишь к массовым событиям, т.е. происходя­щим много раз. К таким событиям относится появление ребенка определен­ного пола, появление определенной буквы в большом тексте, выпадение дождя, появление дефектного изделия в любой массовой продукции и т.д.

Субъективная вероятность позволяет анализировать особенности субъ­ективной познавательной деятельности людей в условиях неопределеннос­ти. Например, человек утверждает: «Весьма вероятно, что в ближайшие го­ды значительно большее распространение в промышленном производстве получат автоматические манипуляторы (промышленные роботы)». Здесь вероятность выступает как мера субъективной уверенности. Последняя оп­ределяется, во-первых, имеющейся (или отсутствующей) у человека ин­формацией; во-вторых, психологическими особенностями человека, кото­рые играют важную роль при оценке человеком степени вероятности на­ступления того или иного события. В речи для характеристики явлений мы используем различные слова: «очень вероятно», «маловероятно», «неверо­ятно», «неправдоподобно» и др.

Условия повышения степени вероятности выводов посредством индукции через анализ и отбор фактов таковы:

1.Количество исследованных экземпляров данного класса должно
быть достаточно большим. Например, репрезентативным считает­ся опрос мнения определенного процента от количества людей,
составляющих данную группу. В каждом исследуемом случае этот
процент, количество отобранных элементов класса будет своим,

2.Эти элементы класса должны быть отобраны планомерно и быть
разнообразными.

3.Изучаемый признак, по которому классифицируются объекты,
должен быть типичным для всех его элементов.

4.Изучаемый признак должен быть тесно связанным с сущностью
предмета, т.е. являться существенным признаком предметов рассматриваемого класса.

Приведем примеры из социологических исследований, проводимых в том числе и среди молодежи.

Все множество социальных объектов, которые являются предметом изуче­ния в пределах, очерченных программой социологического исследования и территориально-временными границами, образуют генеральную совокуп­ность¹. Возможно, конечно, сплошное обследование, но тогда оно является примером полной индукции. Это, например, переписи населения или изуче­ние всех определенных объектов в пределах данного региона, города, учрежде­ния школы и т.д. Здесь же мы рассматриваем неполную индукцию. Примером ее является эмпирическое социологическое исследование, которое проводит­ся на некоторой части генеральной совокупности. «Часть социальных объек­тов генеральной совокупности, выступающих в качестве объектов наблюде­ния, называется выборочной совокупностью»². Модель (т.е. выборочная сово­купность) по размеру, разумеется, меньше, чем моделируемая (генеральная) совокупность. Чтобы лучше изучить все целое, надо более четко и правильно выбрать для изучения его часть, тогда будет меньше ошибок в выводах о целом.

Существуют различные виды выборки: стихийная, квотная, вероятност­ная и др. При этом должны учитываться следующие требования: полнота, точность, адекватность, удобство работы, отсутствие дублирования единиц наблюдения³. Основой могут служить алфавитные списки сотрудников учреждения, школы, фирмы или какой-либо другой организации. Например, при изучении удовлетворенности трудом или при изучении социальной ак­тивности молодежи данного предприятия основой выборки служит список молодежи этого предприятия.

Под объемом выборки понимается общее число единиц наблюдения, включенных в выборочную совокупность. Должна быть достаточно боль­шая выборка, зависящая от степени однородности генеральной совокупно­сти и от необходимой степени точности выборочных результатов. Выборка, достаточная для изучения одного признака, может оказаться недостаточ­ной для другого.

При квотной выборке часто совершается ошибка, называемая «выбор себе подобных», которую нередко совершают интервьюеры — студенты, молодежь, — берущие интервью чаще у тех, с кем им легче общаться, в ре­зультате чего завышается доля лиц с высшим образованием и молодых по возрасту.

При соответствующем виде выборки и выполнении условий ее осуще­ствления повышается степень вероятности заключений посредством ин­дукции через анализ и отбор фактов.

Научная индукция

Научной индукцией называется такое умозаключение, в котором на осно­вании познания необходимых признаков или необходимой связи части предметов класса делается общее заключение о всех предметах класса.

Научная индукция, так же как полная индукция и математическая ин­дукция, дает достоверное заключение. Достоверность (а не вероятность) заключений научной индукции, хотя она и не охватывает все пред­меты изучаемого класса, а лишь их часть (и притом небольшую), объясня­ется тем, что учитывается важнейшая из необходимых связей — причинная связь. Так, с помощью научной индукции делается заключение: «Всем лю­дям для жизнедеятельности необходима влага». В частности, Ю.С.Никола­ев и Е.И.Нилов в книге «Голодание ради здоровья» пишут, что человек без пищи (при полном голодании) может прожить 30-40 дней, а воду он должен пить ежедневно: без воды человек не может жить, ибо процесс обезвожива­ния организма ведет к нарушению внутриклеточного обмена веществ, что приводит к смерти, Голодание же, проводимое под наблюдением врачей, наоборот, способствует при многих заболеваниях (например, хроническом нефрите, гипертонической болезни, стенокардии, атеросклерозе, бронхи­альной астме, шизофрении, общем ожирении) выздоровлению.

Причиной излечивания этих болезней при длительном голодании явля­ется изумительная саморегуляция организма во время полного лечебного голода, когда осуществляется общебиологическая перестройка организма больного человека. Обычное переедание, которое ежедневно задает огром­ную, совершенно ненужную работу желудку и сердцу, — главная причина многих болезней, усталости, ранней дряхлости и преждевременной смерти.

Применение научной индукции позволило сформулировать общие сужде­ния и научные законы (физические законы Архимеда, Кеплера, Ома и др.). Так, закон Архимеда описывает свойство всякой жидкости оказывать давление снизу вверх на погруженное в нее тело.

С применением научной индукции получены и законы развития общества.

Научная индукция опирается не столько на большое число исследован­ных фактов, сколько на всесторонность их анализа и установление причин­ной зависимости, выделение необходимых признаков или необходимых связей предметов и явлений. Поэтому научная индукция и дает достовер­ное заключение.

Следует подчеркнуть, что вопросы определения дедукции и индукции являются дискуссионными: существуют различные точки зрения.

Философ С.А.Лебедев в результате изучения категории «индукция» в ис­тории философии и логики показал, что в процессе развития категории ин­дукции произошло ее разделение на метод и вывод. Так рассматривали ин­дукцию в Древней Греции Аристотель, в XIX в. — английский философ и экономист Дж.Ст.Милль и английский логик, экономист и статистик Ст. Джевонс. Индукция как метод научного познания — сложная содержа­тельная операция, включающая в себя наблюдение, анализ, отбор матери­ала, эксперимент и другие средства. Индукция как вывод относится к клас­су индуктивных умозаключений, Позднее индукция как вывод разделилась на формальную индукцию и материальную индукцию. Оба вида индукции обозначают любой вывод, посылки которого имеют менее общий характер, чем заключение. Отличие их в том, что первая не учитывает специфики со­держания посылок (обыденное, философское, конкретно-научное и др.), а вторая учитывает, что имеет существенное значение.

Далее материальная индукция разделилась на научную и ненаучную. На­учная индукция в посылках опирается только на существенные связи и от­ношения, благодаря чему достоверность ее заключений носит необходимый характер (хотя она и является неполной индукцией). В современной логике термин «индукция» часто употребляют как синоним понятий «неде­монстративный вывод», «вероятностный аргумент». Таковы системы ин­дуктивной логики Р.Карнапа, Я.Хинтикки и других логиков. Ноотождеств-ление понятий «индукция», «индуктивный вывод» с понятиями «вероятно­стный вывод», «недемонстративный аргумент» ведет к терминологическо­му отождествлению разных понятий, так как гносеологическая проблема­тика индукции шире, чем проблематика вероятностных выводов.

Необходима четкая фиксация существенного различия классического и современного понимания индукции, что важно для решения таких во­просов методологии, как индукция и проблема открытия научных законов, индукция и ее роль в жизни и др. Для различения двух смыслов индукции предполагают классическое понимание обозначить термином «индукция!» (сокращенно И,), а современное — «индукция,» (И-,)'.