§ | библиотека – мастерская – | Помощь Контакты | Вход — |
Ивин А.А. Логика: Учебник для гуманитарных вузов. -- М.: "ФАИР-ПРЕСС", 1999. - 320 с.
Стр. 224 С этим упрощением и связано то, что данные принципы, как и любые методы индуктивного исследования, дают только вероятное знание. Однако вероятность вероятности рознь, и чем выше вероятность полученного знания, тем лучше. Как можно повысить вероятность утверждений о причинных связях? В общем-то с помощью тех же приёмов, которые используются для повышения вероятности всякого индуктивного умозаключения. Прежде всего, определённую пользу может принести увеличение количества исходных данных. Если мы наблюдали большое число положительных случаев и ни одного отрицательного, то говорим, что индуктивное подтверждение является сильным. Есть однако процессы, в которых увеличение числа подтверждающих случаев или вообще не увеличивает вероятность индуктивного вывода или даже уменьшает её. К примеру, иногда предполагается, что чем больше девочек родилось в какой-то семье, тем больше вероятность того, что следующим ребёнком в этой семье окажется мальчик. Но индуктивное рассуждение «Поскольку все предыдущие дети в семье были девочками, велика вероятность того, что следующий ребёнок будет мальчиком» не убедительно. Между полом одного ребёнка и полом следующего нет никакой связи. Сколько бы девочек ни было уже в семье, вероятность того, что следующий ребёнок будет мальчиком, такова же, какой она была бы, если бы этот ребёнок был первенцем. Допустим, кто-то решил показать, что лошадь вполне может обходиться без пищи, и перестал кормить свою лошадь. Наивно было бы думать, что каждый следующий день, когда лошадь не ест, увеличивает вероятность заключения, что пища ей вообще не нужна. Чем больше таких дней, тем меньше вероятность того, что лошадь останется живой. Для повышения вероятности индуктивного вывода имеет также значение разнообразие исходных данных и случайность их выбора. Рассматриваемые случаи должны отличаться друг от друга настолько, насколько это возможно. При выборе не следует руководствоваться какой-то предвзятой идеей, а надо стремиться, чтобы данные представляли исследуемую область более или менее равномерно. Скажем, если проверяется закон теплового расширения, то не следует ограничиваться испытанием одних твёрдых тел. Если проверяется положение, что металлы – хорошие проводники электричества, надо не ограничиваться испытанием образцов из железа, а проверить столько металлов, сколько возможно, при различных условиях – горячими, холодными и т.п. |
Реклама
|
||