帰納的推論：特性、タイプ、例 - 心理学 - 2025

帰納的推論は、特定の観測から一般理論の作成についての思考の一種です。演繹推論とは異なり、それは他の同様の状況に適用できるかもしれない結論を引き出すために具体的なデータに依存します。

適切な帰納推論を実行するには、多数の観測を実行し、それらの間のパターンを見つけ、収集されたデータから一般化を行うことができる必要があります。後で、その一般化を使用して、説明または理論を作成できます。

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帰納推論は科学と日常生活の両方で使用されます。その結論は、演繹推論などの他の論理プロセスから得られるものほど確実なものではありませんが、あらゆる種類の理論、予測、または行動の説明の基礎として役立ちます。

帰納的推論プロセスを実施する場合、到達した結論は、多かれ少なかれ、間違いがないというよりはありそうであると言われています。ただし、このタイプの考え方を適用すると、さまざまなタイプのバイアスが発生し、引数が無効になります。

特徴

コンクリートから一般へ

帰納推論の主な特徴は、それを使用する場合、特定の現象に関する一般的な理論を作成するために使用される一連の特定のデータから始めることです。誘導を行う基本的な方法は、一連の特定のケースを見て、それらが共通して持っているものを見つけることです。

たとえば、新種の鳥を研究している行動学者は、彼が見つけたすべての標本に黒い羽があることに気づきました。このため、彼が将来遭遇するこの種の他の動物もこの色の羽を持つ可能性が高いと結論付けています。

それが機能する方法のため、帰納推論は「ボトムアップロジック」とも呼ばれます。これは、特定の状況について結論を出すために使用される一般的な理論から始める演繹の仕組みとは対照的です。

その性質上、社会科学は演繹的推論よりも帰納的推論を使用する傾向があります。このように、心理学や心理学などの学問理論の大部分は、多数の個人を観察し、その特徴を母集団全体に一般化することによって作成されています。

あなたの結論は間違いではなく、可能性があります

演繹推論を実行するとき、前提が真であり、引数が適切に構成されている場合、結論は常に真になります。ただし、帰納的推論ではこれは当てはまりません。論理がうまく使用されている場合でも、引数の結果は絶対に間違いありませんが、間違っている可能性があります。

これは、帰納的推論を使用する場合、常に確率について話しているために発生します。私たちが以前に置いた黒い鳥の例では、別の色の動物がその種のすべての標本が同じ色調を持っているという主張を解体するように見えるだけで十分です。

ただし、すべてのタイプの帰納的推論が同等に信頼できるわけではありません。調査するサンプルが大きいほど、一般集団の代表であるほど（つまり、調査するセットに類似しているほど）、何らかのエラーが発生する可能性が低くなります。

たとえば、投票意向に関するアンケートを実施する場合、50人のグループで構成される大学のクラスでアンケートを実施する場合よりも、ランダムに選択した10,000人に質問する方がはるかに信頼性が高くなります。

適用時にエラーが発生する可能性があります

帰納的推論によって導き出された結論は絶対的ではなく、単に可能性があることはすでに見てきました。これは、論理プロセスが正しく実行された場合でも発生します。ただし、他のタイプの推論と同様に、帰納を実行するときにミスをする可能性があります。

帰納的推論を使用するときに発生する最も一般的な間違いは、調査中の状態を実際に表していない例に依存しています。たとえば、科学としての心理学の批評家の多くは、実験は普通の人ではなく大学生で行われることが多いと指摘しています。

最も一般的なエラーのもう1つは、非常に少数のケースに基づいて結論を下すことです。このケースでは、開始するデータが不完全です。帰納的推論を通じて真に信頼できる結論に到達するには、できるだけ多くのデータをベースとして持つ必要があります。

最後に、十分なデータがあり、サンプルが一般的な母集団を表している場合でも、思考の偏りのために結論が間違っている可能性があります。帰納的推論では、最も一般的なもののいくつかは、確認バイアス、可用性バイアス、およびプレーヤーの誤解です。

タイプ

基本的なメカニズムは常に帰納推論プロセスに残ります。ただし、特定の一連のデータから母集団に関する一般的な結論に到達する方法はいくつかあります。次に、最も一般的なものを示します。

汎化

帰納的推論の最も単純な形式は、少数のサンプルを観察して、より大きな母集団について結論を出すことに基づいています。

数式は次のようになります。サンプルの一部に特性Xがある場合、同じ割合の一般母集団にもXがあります。

基本的な一般化は、非公式な設定で発生する傾向があります。実際、それはしばしば無意識のレベルで発生します。たとえば、学校の生徒は30人の同級生のことを観察し、5人だけが親を分けています。これを見ると、一般化して、ごく少数の大人だけが離れていると考えることができます。

ただし、他のより信頼性が高く科学的な形式の一般化があります。1つは統計の一般化です。操作は基本的な操作と似ていますが、データはより大きな母集団で体系的に収集され、結果は数学的手法を使用して分析されます。

政治的な所属について、5,000人が電話で調査されたとしましょう。このサンプルの70％は「左翼」と識別されます。サンプルが一般的な人口の代表であると仮定すると、その国の住民の70％は左側にも自分自身を考慮していると推測できます。

統計三段論法

統計三段論法は、特定の現象に関する結論を導き出すための一般化から始まる帰納的推論の形式です。この方法を使用する場合、結果が発生する確率が調査され、個々のケースに適用されます。

例えば、結婚の80％が離婚している国では、結婚したばかりの夫婦が別居する可能性が高いと言えます。

ただし、演​​繹論理の三段論法とは異なり、この結果は間違いありません（結婚が機能する可能性は20％あります）。

統計三段論法を使用する場合、2つの異なる問題が発生する可能性があります。一方では、私たちが到達した結論が満たされない場合の割合を無視するのは非常に簡単です。一方、ルールには例外があるため、一般化できないと考えるのも一般的です。

単純な誘導

単純帰納法は、汎化と統計三段論法の組み合わせです。それは、それが属するグループに影響を与える前提からの個人に関する結論を導き出すことで構成されています。式は次のとおりです。

グループの割合Xには特定の属性があることがわかっています。そのグループに属する各個人の場合、この属性も示す確率はXです。たとえば、グループのメンバーの50％が内向的である場合、各個人はこの特性を示す確率が50％です。

類推による推論

もう1つの最も一般的な帰納推論の形式は、2つの異なるグループまたは個人を比較して、それらの類似点と相違点を予測することです。前提は次のとおりです。2人の個人が1つの特性セットを共有している場合、他の個人でも同様である可能性が高くなります。

類推による推論は、科学や哲学などの正式な学問分野でも、日常生活でも非常に一般的です。ただし、その結論は必ずしも正しいとは限らないため、一般的には補助的な思考方法としてのみ役立つと考えられています。

たとえば、2人の個人を観察して、どちらも内向的で、読書好きで、気質が似ていることを想像してください。そのうちの1人がクラシック音楽に興味を持っていることを後で観察した場合、類推による推論は、おそらく2番目も同様であることを教えてくれます。

因果推論

2つの現象が常に同時に発生することを観察すると、最初の衝動は、一方が他方の原因であると考えることです。このタイプの帰納的推論は因果推論として知られています。

このタイプの推論には、同時に発生する2つの現象が、「奇妙な変数」と呼ばれる、知られていない3番目の現象によって引き起こされる可能性があるという問題があります。したがって、因果推論は非常に一般的ですが、科学などの分野で有効であると見なされるのに十分な証拠を提供しません。

誤った因果関係の推論の典型的な例は、アイスクリームの消費量と海での溺死によって引き起こされた死者数との関係です。どちらの現象も、1年の特定の時期に発生する傾向が高くなります。したがって、因果推論を使用した場合、それらの1つがもう1つを引き起こしていると結論付けることができます。

ただし、論理的な説明は、最初の2つを引き起こす3つ目の変数があるということです。この場合、夏の間の気温の上昇が原因で、人々はより多くのアイスクリームを飲み、海でより頻繁に水浴びをするようになり、溺死による死亡も増加します。

演繹的推論との違い

ポイント

演繹的推論と帰納的推論の最初の根本的な違いは、両方の出発点です。演繹推論は、「トップダウンロジック」として知られています。これは、一般的な理論から始まり、特定のケースについて結論を出すためです。

逆に、帰納的推論は「ボトムアップロジック」とも呼ばれます。これは、プロセスが逆であるためです。推論は具体的なデータから始まり、一般的な現象に関する論理的な結論に到達することです。

議論

論理的には、議論は前提と結論からなる推論です。演繹論理では、引数は有効である（それらが適切に構成されている場合）か無効である（前提が無関係であるか、結論が不十分である場合）場合があります。一方、それらは真である（前提が真である場合）または偽である可能性もあります。

これは帰納的推論では同じように機能しません。このタイプのロジックでは、引数は強いもの（何かが発生する可能性が高い場合）または弱いものになります。同時に、強力な議論は説得力がある（根拠となる前提が真実である場合）か、説得力がない可能性があります。

結論の妥当性

これら2つのタイプの推論の最後の違いは、結論の妥当性に関係しています。演繹論理では、前提が真であり、引数が適切に構成されている場合、結論はすべてのケースで真になります。

対照的に、帰納的推論では、仮説が強く、前提が真実であっても、結論は必ずしも真実ではありません。そのため、本当の議論ではなく、説得力のある議論について話します。

例

以下では、日常的に実行できる帰納的推論の例をいくつか示します。

-フアンはピーナッツを食べる度に咳き込み、気分が悪くなります。ファンはピーナッツにアレルギーがあるに違いありません。

-教師は、クラスでPowerPointプレゼンテーションを使用すると、生徒の関心が高まることに気付きました。教師は、PowerPointを使用すると生徒のやる気を高めるのに役立つと結論付けています。

-弁護士は、過去に手がけたものと同様のケースがどのように解決されたかを調査し、常に良い結果をもたらした戦略を見つけます。このため、自分のケースで使用すれば目的も達成できるという結論に達しました。

参考文献

1. 「演繹的対 インダクティブ」：ディフェン。取得日：2019年3月20日、Diffen：diffen.comから。
2. 「演繹的推論対 帰納推論」：ライブサイエンス。取得日：2019年3月20日、Live Science：livescience.comから。
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