귀납적으로 강/약한 논증
1.귀납적 일반화
연역적으로 타당한 논증
(deductively valid argument) 귀납적으로 강한 논증
(inductively strong argument)
전제의 결론 지지 강도
쓸모없는 논증
전제가 참이라도 결론이 거짓가능 (타당x) 귀납적으로 강한 논증
=df. 전제가 참일 조건에서
결론이 거짓일 확률이 낮은 논증 전제가 결론을 높은 확률로 뒷받침
전제는 그럴듯한 근거(plausible reasons) 결론이 전제의 내용을 넘어섬 (타당x)
귀납논증의 종류 - 1. 귀납적 일반화(단순/통계적) 2. 통계적 삼단논법
3. 유비논증 4. 가설추리
오늘 본 까마귀a 는 검다 어제 본 까마귀b 는 검다 그저께 본 까마귀c 는 검다.
따라서 모든 까마귀는 검다.
A1은 F다.
A2는 F다.
A3는 F다.
: An은 F다.
따라서 모든 A는 F다.
귀납적 일반화
(단순일반화 또는 열거적/매거적 일반화)
전체 유권자 중 200명에게 설문한 결과, 그 중 40명이 A후보를 지지했다.
따라서
전체 유권자 중 20%가 A후보를 지지한다.
귀납적 일반화 (통계적 일반화) 전체 중에서
x개를 조사하여 그 중 y개가 F이다.
따라서 전체 중 y/x가 F다.
1.표본의 양 - 충분한 양인가?
=>성급한 일반화의 오류
2. 표본의 다양성 - 편향되지 않았는가?
=> 편향된 자료의 오류
=> 근시안적 귀납의 오류 통계적 일반화의 평가
우리나라 성인의 레저 스포츠에 대한 성향과 실 태를 조사하기 위해서 스키장에서 500명의 성 인에게 현재 골프를 하고 있는지 조사했다. 그 결과 200명이 골프를 하고 있다고 대답했다.
그러므로, 우리나라 성인의 40%가 골프를 하고 있다고 할 수 있다.
어느 것이 더 좋은 귀납논증인가?
1. 화학시간에 구리의 비등점을 조사하는 숙제가 주어졌다. 나는 두 개의 순수한 구리를 테스트하 여 각 샘플이 2,567도의 비등점을 갖는다는 것을 발견했다. 따라서 나는 이것이 구리의 비등점이 라고 결론을 내렸다.
2. 토요일마다 세탁을 하는데 5주전 토요일부터 호 주머니에서 100원짜리 동전만 나왔다.
고로 매주 토요일마다 호주머니에서 100원짜리 동전이 나올 것이다.
귀납적으로 강/약한 논증
2.통계적 삼단논법
우리나라 10대의 75%는 근시다.
철수는 우리나라의 10대이다.
고로 철수는 근시일 것이다.
P의 x%가 Q이다.
a는 P이다.
고로, a는 Q일 것이다.
P: 준거집합 Q: 귀속집합
모든 P는 Q이다.
a는 P이다.
고로, a는 Q일 것이다.
통계적 삼단논법의 평가
1. 준거집합: 귀속집합의 비율이 얼마나 큰가?
서울시의 초등학생 중 85%가 휴대전화기를 가지고 있다.
그러므로 서울시 초등학생인 영이도 휴대전화기를 가지고 있을 것이다.
영세민 아파트에 사는 서울시 초등학생 중 5%만 휴대전화기를 가지고 있다.
영이는 서울 영세민 아파트에 사는 초등학생이다.
그러므로
영이는 휴대전화기를 가지고 있지 않을 것이다.
통계적 삼단논법의 평가
