-
Неполная индукция
Неполная индукция - это умозаключение, в котором на основе повторяемости признака у некоторых явлений определенного класса делается вывод о принадлежности этого признака всему классу явлений. Неполная индукция имеет следующую схему рассуждения:
Неполная индукция часто применяется в реальной жизни, так как позволяет делать заключения на основе анализа определенной части данного класса предметов, экономит время и силы человека. Правда, в этом случае мы получим вероятностное заключение, которое в зависимости от вида неполной индукции будет колебаться от менее вероятностного к более вероятностному.
По способам обоснования заключения различают следующие виды неполной индукции: популярную и научную.
-
Методы установления причинных связей
Причинной называется такая объективная связь между двумя явлениями, когда одно из них вызывает другое - следствие.
Раскрытие причинной связи между явлениями - сложный, многогранный процесс, включающий разнообразные логические средства и способы познания. В логике разработано несколько научных методов установления причинной связи между явлениями: метод сходства, метод различия, соединенный метод сходства и различия, метод сопутствующих изменений и метод остатков.
Метод сходства: если два и более случая исследуемого явления сходны только в одном обстоятельстве, то это обстоятельство, вероятно, и есть причина (часть причины) данного явления. Приведем схему этого метода:
При условиях ABC возникает явление а
При условиях ADE возникает явление а
При условиях AFQ возникает явление а
Вероятно, обстоятельство А есть причина а
Метод различия: если случай, в котором исследуемое явление наступает, и случай, в котором оно не наступает, отличаются только одним обстоятельством, вероятно, то последнее и есть причина (часть причины) исследуемого явления. Схема такого умозаключения будет иметь следующий вид:
При условиях ABC возникает явление а
При условиях BCD не возникает явление а
Вероятно, обстоятельство А есть причина а
Соединенный метод сходства и различия: если два случая возникновения исследуемого явления сходны в том, что в них присутствует одно и то же обстоятельство, а два и более случая невозникновения явления сходны в том, что в них отсутствует то же самое обстоятельство, то можно с некоторой степенью вероятности заключить, что это обстоятельство, в котором разнятся оба ряда случаев, есть причина (часть причины) исследуемого явления. Схема такого умозаключения довольно простая:
A B C вызывают Р
М К В вызывают Р
А С не вызывают Р
М К не вызывают Р
По-видимому, В является причиной Р
Метод сопутствующих изменений: если какое-либо явление изменяется определенным образом всякий раз, когда изменяется предшествующее ему явление, то эти явления, вероятно, находятся в причинной связи друг с другом. Схема рассуждения:
При условиях А ВС возникает явление а1,
При условиях А²ВС возникает явление а2
При условиях АзВС возникает явление а3
Вероятно, обстоятельство А есть причина а
Например: в результате анализа уголовной статистики было установлено, что количество потребления спиртных напитков и число преступлений возрастают и уменьшаются в одно и то же время. Вероятно, потребление спиртных напитков является одной из причин преступности.
Данный метод можно использовать не всегда, а только в тех ситуациях, где есть возможность точно зафиксировать изменение количества предполагаемых причины и следствия. А это по преимуществу можно сделать в естественных и технических науках. Поэтому данный метод в юриспруденции применяется меньше, да и то в статистике.
Метод остатков: если из сложного явления, вызываемого комплексом обстоятельств, вычесть изученную часть, зависящую от уже известных обстоятельств, то остаток этого явления будет следствием оставшихся из комплекса АВС обстоятельств. Схема метода имеет следующий вид:
Явление авс вызывается обстоятельствами АВС
Часть в явления авс вызывается обстоятельством В
Часть с явления авс вызывается обстоятельством С
Вероятно, часть а явления авс находится в причинной связи с обстоятельством А
Метод остатков применяется тогда, когда мы имеем сложные условия какого-либо сложного действия, при этом и в этих условиях, и в действии четко различаются их компоненты. Тогда можно отделить влияние отдельных условий на отдельные компоненты действия.
В качестве примера рассмотрим следующее рассуждение. Увеличение населения страны зависит от двух основных факторов: 1) естественного прироста населения (то есть разности между рождаемостью и смертностью) и 2) социального движения населения (то есть разности между эмиграцией и иммиграцией). Если известна интенсивность общего роста и естественного прироста, то можно получить посредством вычитания из общего прироста населения результаты воздействия естественного прироста населения и таким образом получить величину социального прироста населения.