목차
1.단순매거적 귀납 논증(simple enumeration)
2.단순매거적 귀납에서 자주 발생하는 오류
01. 불충분한 통계의 오류(fallacy of insufficient statistics)
02. 편향통계의 오류(fallacy of biased statistics)
03. 성급한 일반화의 오류(fallacy of hasty generalization)
3. 귀납적 추론에 대한 밀의 방법(Mill’s methods)
01. 일치법(the method of agreement)
02. 차이법(the method of difference)
4. 연습문제
2.단순매거적 귀납에서 자주 발생하는 오류
01. 불충분한 통계의 오류(fallacy of insufficient statistics)
02. 편향통계의 오류(fallacy of biased statistics)
03. 성급한 일반화의 오류(fallacy of hasty generalization)
3. 귀납적 추론에 대한 밀의 방법(Mill’s methods)
01. 일치법(the method of agreement)
02. 차이법(the method of difference)
4. 연습문제
본문내용
.1. 단순매거적 귀납 논증(simple enumeration)
▶ 귀납적 일반화(inductive generalization) : 집합의 개별적인 부분에 대한 관찰이나 검사를 토대로 하여 그 집합의 원소 전체에 대한 일반적 또는 보편적 결론을 도출하는 과정. 이러한 논증 방식을 단순매거(simple enumeration)적 귀납논증이라 한다.
형식
예시
현상 E의 사례1은 상황 C에 수반된다.
현상 E의 사례2은 상황 C에 수반된다.
현상 E의 사례3도 상황 C에 수반된다.
⋮
현상 E의 사례7도 상황 C에 수반된다.
까마귀 a1는 검다.
까마귀 a2는 검다.
까마귀 a3도 검다.
⋮
까마귀 a7도 검다.
그러므로 현상 E의 모든 사례는 상황 C에 수반된다.
그러므로 모든 까마귀는 검다.
▶ 귀납적 일반화(inductive generalization) : 집합의 개별적인 부분에 대한 관찰이나 검사를 토대로 하여 그 집합의 원소 전체에 대한 일반적 또는 보편적 결론을 도출하는 과정. 이러한 논증 방식을 단순매거(simple enumeration)적 귀납논증이라 한다.
형식
예시
현상 E의 사례1은 상황 C에 수반된다.
현상 E의 사례2은 상황 C에 수반된다.
현상 E의 사례3도 상황 C에 수반된다.
⋮
현상 E의 사례7도 상황 C에 수반된다.
까마귀 a1는 검다.
까마귀 a2는 검다.
까마귀 a3도 검다.
⋮
까마귀 a7도 검다.
그러므로 현상 E의 모든 사례는 상황 C에 수반된다.
그러므로 모든 까마귀는 검다.
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