Научная нестатистическая индукция
При научной индукции проверяются на наличие свойства Q не первые попавшиеся предметы класса S – генеральной совокупности, – а те из них, которые специально отобраны для этой цели. В результате такого отбора образуется класс выбранных предметов, который называется выборкой. Выборка подвергается сплошной проверке, а затем полученный на выборке результат переносится на всю генеральную совокупности. Такой перенос называется индуктивным обобщением. 1. а1 обладает свойством Q. 2. а2 обладает свойством Q. 3. а3 обладает свойством Q. 4. а4 обладает свойством Q. … n. аn обладает свойством Q. n + 1. (а1, а2, а3, а4… аn) – составляют класс S. Все предметы класса S обладают свойством Q. n + 2. Все предметы класса S включены в класс R. Все предметы класса R обладают свойством Q. Посредством Q обозначена выборка. Поэтому первые n посылок указывают на результат сплошной ее проверки, а первое умозаключение осуществляется по полной обобщающей индукции и касается именно выборки. Далее вводится еще одна, n + 2-я, посылка, которая говорит, что предметы выборки – это предметы более широкого класса R – генеральной совокупности. Используя это знание, мы и осуществляем окончательный перенос результата на все предметы исследуемого класса S. Наиболее слабым местом в данном рассуждении является переход от утверждения, что все предметы из выборки обладают свойством Q, к утверждению, что все предметы генеральной совокупности обладают свойством Q. Для его надежного обоснования требуется, чтобы выборка была репрезентативной. Это означает, что выборка должна достаточно точно передавать структуру класса S, разнообразие его состава, в частности, те его особенности, которые могут влиять на отсутствие свойства Q. Добиться такого структурного соответствия между генеральной совокупностью S и выборкой В, то есть добиться репрезентативной выборки, можно двумя различными способами. 1) Выдвижение некоторых гипотез (предположений) о том, в силу каких причин у предмета из класса S может отсутствовать свойство Q. У данного метода имеются два недостатка. Первый связан с тем, что у нас могут отсутствовать хоть какие-то разумные гипотезы для объяснения свойства Q. Тем самым будет делаться определенная систематическая ошибка, которая и приведет к неверным результатам. Чтобы исключить эти недостатки, применяют второй способ формирования выборки – формирование случайным образом, то есть с помощью метода, обеспечивающего равную вероятность извлечения каждого элемента генеральной совокупности. Для этого используют специальные таблицы случайных чисел, а сам метод работает следующим образом. Все предметы из класса S нумеруются. Затем берут таблицы случайных чисел и в выборку помещают те предметы, номера которых совпадают с числами таблицы. Считается, что, действуя случайным образом, мы рано или поздно обнаружим в классе S предметы, не обладающие свойством Q, и внесем их в выборку. По крайней мере, этот способ формирования выборки устраняет систематические ошибки. 2) Чтобы выборка была репрезентативной, она должна быть достаточно объемной, так как, согласно закону больших чисел, закономерности, которым подчиняются массовые явления, обнаруживаются лишь при достаточно большом числе наблюдений. Обобщающая статистическая индукция. Она также может быть полной или неполной, популярной или научной.
|
