अभ्यास

1. स्थापित करें कि वैज्ञानिक प्रेरण की किस विधि से निम्नलिखित प्राप्त किया गया था

सामान्यीकरण:

विभिन्न परिस्थितियों में व्याख्यानों में छात्रों की उपस्थिति की तीन जाँचों के परिणामस्वरूप, परिणाम यह था:

निष्कर्ष:पहली जोड़ी (एस) खराब उपस्थिति (पी) का कारण है। पहलाजांच चालू थी पहला जोड़ाशनिवार को, स्कूल का पहला सप्ताह। दूसरापरीक्षा स्कूल के दूसरे सप्ताह में हुई पहला जोड़ाबुधवार को। तीसरापरीक्षा तीसरे स्कूल सप्ताह में गुरुवार को हुई पहला जोड़ा.

निष्कर्ष: सत्यापन के तीनों मामलों में, सामान्य परिस्थिति यह है - पहली जोड़ी.

2. आगमनात्मक तर्क का प्रयोग करें और प्रश्न का उत्तर दें: "किस प्रसिद्ध निर्देशक ने अपनी फिल्मों में अभिनय नहीं किया: एन. मिखालकोव, जी. डेनेलिया, ई. रियाज़ानोव, ए. टारकोवस्की?" हम किस प्रकार के प्रेरण के बारे में बात कर रहे हैं?

3. सही निगमनात्मक अनुमान का एक उदाहरण दीजिए।

वैज्ञानिक प्रेरण और लोकप्रिय प्रेरण के बीच अंतर

अंतर, कम से कम, आगमनात्मक डेटा विधियों के संगठन के सिद्धांतों पर आधारित हैं। वैज्ञानिक प्रेरण उन तथ्यों पर आधारित है जो संयोग और कुछ असत्यापित डेटा को बाहर करते हैं। लोकप्रिय प्रेरण एक ऐसा अनुमान है जिसमें किसी चीज़ की संपूर्ण क्रिया, वर्ग या प्रकृति का अनुमान उस वर्ग की केवल एक विशेषता, घटना या छाया से लगाया जाता है। सीधे शब्दों में कहें तो, एक नया निर्णय प्राप्त करने की तार्किक प्रक्रिया करने के बाद, एक व्यक्ति जिसने लोकप्रिय प्रेरण का पालन किया है, वह एक या दो तथ्यों के आधार पर पूरी प्रणाली के बारे में निष्कर्ष निकालता है। जो हमेशा एक वस्तुनिष्ठ और व्यापक निष्कर्ष नहीं हो सकता है और हमेशा इस मुद्दे की सभी बारीकियों, पक्षों और संपूर्ण स्पेक्ट्रम को प्रकट नहीं कर सकता है। सिद्धांत रूप में, हम कह सकते हैं कि कभी-कभी एक गलत राय बन जाती है, एक ऐसा निर्णय जो सत्य के बिल्कुल विपरीत हो सकता है। फिर भी, वैज्ञानिक प्रेरण भी सबसे त्रुटि रहित विधि होने का दावा नहीं करता है। बल्कि, सत्य को प्राप्त करने के लिए, व्यक्ति को तरीकों का एक सेट और समस्या का व्यापक अध्ययन करना चाहिए...

अपूर्ण प्रेरण. लोकप्रिय प्रेरण

अपूर्ण प्रेरण एक अनुमान है जिसमें, किसी वर्ग के कुछ तत्वों या भागों से संबंधित विशेषता के आधार पर, समग्र रूप से वर्ग से संबंधित होने के बारे में निष्कर्ष निकाला जाता है।

आगमनात्मक सामान्यीकरण की अपूर्णता इस तथ्य में व्यक्त होती है कि हर चीज़ का अध्ययन नहीं किया जाता है, बल्कि केवल अध्ययन किया जाता है कुछकिसी वर्ग के तत्व या भाग। से अपूर्ण प्रेरण में तार्किक परिवर्तन कुछकिसी वर्ग के सभी तत्वों या भागों के लिए मनमाना नहीं है। यह अनुभवजन्य आधारों द्वारा उचित है - बीच में वस्तुनिष्ठ निर्भरता सार्वभौमिकसंकेतों की प्रकृति और उनकी स्थिरता repeatabilityएक विशेष प्रकार की घटना के अनुभव में। इसलिए व्यवहार में अपूर्ण प्रेरण का व्यापक उपयोग। इसलिए, उदाहरण के लिए, एक निश्चित उत्पाद की बिक्री के दौरान, वे पहली चुनिंदा डिलीवरी के आधार पर इस उत्पाद के एक बड़े बैच की मांग, बाजार मूल्य और अन्य विशेषताओं के बारे में निष्कर्ष निकालते हैं। उत्पादन स्थितियों में, चयनात्मक नमूनों के आधार पर, खाद्य उद्योग में एक या दूसरे बड़े पैमाने पर उत्पाद की गुणवत्ता के बारे में निष्कर्ष निकाले जाते हैं, उदाहरण के लिए, तेल, धातु की चादरें, तार, दूध, अनाज, आटा।

से आगमनात्मक संक्रमण कुछसह सब लोगतार्किक आवश्यकता का दावा नहीं किया जा सकता, क्योंकि किसी विशेषता की पुनरावृत्ति एक साधारण संयोग का परिणाम हो सकती है।

इस प्रकार, अपूर्ण प्रेरण की विशेषता है कमजोर तार्किक परिणाम -सच्चा परिसर विश्वसनीय नहीं, बल्कि केवल की प्राप्ति प्रदान करता है समस्यात्मकनिष्कर्ष. इस मामले में, कम से कम एक मामले की खोज जो सामान्यीकरण का खंडन करती है, आगमनात्मक निष्कर्ष को अस्थिर बना देती है।

इस आधार पर अपूर्ण प्रेरण को इस प्रकार वर्गीकृत किया गया है विश्वसनीय (गैर प्रदर्शनात्मक)निष्कर्ष. ऐसे अनुमानों में, निष्कर्ष सच्चे परिसर से निकलता है संभाव्यता की एक निश्चित डिग्री,जो असंभावित से लेकर अत्यधिक प्रशंसनीय तक हो सकता है।

निष्कर्ष में तार्किक परिणाम की प्रकृति पर महत्वपूर्ण प्रभाव; अपूर्ण प्रेरण स्रोत सामग्री के चयन की विधि से प्रभावित होता है, जो आगमनात्मक अनुमान के परिसर के व्यवस्थित या व्यवस्थित गठन में प्रकट होता है। चयन विधि के अनुसार, दो प्रकार के अपूर्ण प्रेरण को प्रतिष्ठित किया जाता है: (1) गणना द्वारा प्रेरण,बुलाया लोकप्रिय प्रेरण,और 2) चयन द्वारा प्रेरण,जिसे कहा जाता है वैज्ञानिक प्रेरण.

लोकप्रिय प्रेरण एक सामान्यीकरण है जिसमें, गणना द्वारा, यह स्थापित किया जाता है कि एक विशेषता किसी वर्ग की कुछ वस्तुओं या भागों से संबंधित है और, इस आधार पर, यह निष्कर्ष निकालना समस्याग्रस्त है कि यह संपूर्ण वर्ग से संबंधित है।

सदियों पुरानी गतिविधि की प्रक्रिया में, लोग कई घटनाओं की लगातार पुनरावृत्ति देखते हैं। इस आधार पर, सामान्यीकरण उत्पन्न होते हैं जिनका उपयोग वर्तमान की व्याख्या करने और भविष्य की घटनाओं और घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। इस तरह के सामान्यीकरण मौसम के अवलोकन, गुणवत्ता पर कीमत के प्रभाव और आपूर्ति पर मांग के प्रभाव से जुड़े हैं। ऐसे अधिकांश सामान्यीकरणों के लिए तार्किक तंत्र लोकप्रिय प्रेरण है। उसे कभी-कभी बुलाया जाता है सरल गणना के माध्यम से प्रेरण द्वारा.

कई मामलों में संकेतों की पुनरावृत्ति वास्तव में घटना के सार्वभौमिक गुणों को दर्शाती है। इसके आधार पर निर्मित सामान्यीकरण लोगों की व्यावहारिक गतिविधियों में मार्गदर्शक सिद्धांतों का महत्वपूर्ण कार्य करते हैं। ऐसे सरल सामान्यीकरणों के बिना, किसी भी प्रकार की कार्य गतिविधि संभव नहीं है, चाहे वह उपकरणों में सुधार हो, नेविगेशन का विकास हो, सफल खेती हो, या सामाजिक वातावरण में लोगों के बीच संपर्क हो।

लोकप्रिय प्रेरण वैज्ञानिक ज्ञान के विकास में पहला कदम निर्धारित करता है। कोई भी विज्ञान अनुभवजन्य अनुसंधान से शुरू होता है - स्थिर कनेक्शन, रिश्तों और निर्भरताओं का वर्णन, वर्गीकरण, पहचान करने के लिए प्रासंगिक वस्तुओं का अवलोकन। विज्ञान में पहला सामान्यीकरण दोहराई जाने वाली विशेषताओं की एक सरल सूची के माध्यम से सरलतम आगमनात्मक निष्कर्षों के कारण होता है। वे एक महत्वपूर्ण कार्य करते हैं अनुमानी कार्यप्रारंभिक धारणाएँ, अनुमान और काल्पनिक स्पष्टीकरण जिन्हें आगे सत्यापन और स्पष्टीकरण की आवश्यकता है।

एक विशुद्ध रूप से गणनात्मक सामान्यीकरण पहले से ही जानवरों की अनुकूली प्रतिवर्त प्रतिक्रियाओं के स्तर पर उत्पन्न होता है, जब बार-बार उत्तेजना वातानुकूलित प्रतिवर्त को मजबूत करती है। मानव चेतना के स्तर पर, सजातीय घटनाओं में एक दोहराव वाला संकेत न केवल एक प्रतिवर्त या अपेक्षा की मनोवैज्ञानिक भावना को जन्म देता है, बल्कि का सुझावयह दोहराव पूरी तरह से यादृच्छिक संयोग का परिणाम नहीं है, बल्कि कुछ अज्ञात निर्भरताओं की अभिव्यक्ति है। लोकप्रिय प्रेरण में निष्कर्षों की वैधता मुख्य रूप से निर्धारित की जाती है मात्रात्मकसंकेतक: संपूर्ण वर्ग (जनसंख्या) के लिए अध्ययन की गई वस्तुओं के सबसेट (नमूना या चयन) का अनुपात। अध्ययन किया गया नमूना पूरी कक्षा के जितना करीब होगा, उतना ही अधिक गहन और इसलिए अधिक संभावना होगी कि आगमनात्मक सामान्यीकरण होगा।

ऐसी स्थितियों में जहां केवल वर्ग के कुछ प्रतिनिधियों का अध्ययन किया जाता है, संभावना से इंकार नहीं किया जा सकता है ग़लत सामान्यीकरण. इसका एक उदाहरण सामान्यीकरण है "सभी हंस सफेद हैं," लोकप्रिय प्रेरण का उपयोग करके प्राप्त किया गया और यूरोप में लंबे समय से विद्यमान है। इसे विरोधाभासी मामलों के अभाव में कई टिप्पणियों के आधार पर बनाया गया था। उन लोगों के बाद जो 17वीं शताब्दी में ऑस्ट्रेलिया पहुंचे। यूरोपीय लोगों ने काले हंसों की खोज की, सामान्यीकरण का खंडन किया गया।

लेखांकन आवश्यकताओं के अनुपालन में विफलता के कारण लोकप्रिय प्रेरण के निष्कर्षों के बारे में गलत निष्कर्ष उत्पन्न हो सकते हैं विरोधाभासी मामलेजो सामान्यीकरण को अस्थिर बनाता है।

ग़लत आगमनात्मक निष्कर्ष न केवल भ्रम के परिणामस्वरूप उत्पन्न हो सकते हैं, बल्कि बेईमान, पक्षपाती सामान्यीकरण से भी उत्पन्न हो सकते हैं, जब विरोधाभासी मामलों को जानबूझकर अनदेखा या छिपाया जाता है।

ग़लत तरीके से बनाए गए आगमनात्मक संदेश अक्सर विभिन्न प्रकार के अंधविश्वासों, अज्ञानी विश्वासों और संकेतों जैसे "बुरी नज़र", "अच्छे" और "बुरे" सपने, काली बिल्ली का सड़क पार करना आदि का आधार होते हैं।

वैज्ञानिक प्रेरण

वैज्ञानिक प्रेरण एक अनुमान है जिसमें आवश्यक का चयन करके और यादृच्छिक परिस्थितियों को छोड़कर एक सामान्यीकरण बनाया जाता है।

अनुसंधान विधियों के आधार पर, ये हैं: (1) प्रेरण तरीका चयन(चयन) और (2) प्रेरण उन्मूलन द्वारा(निकाल देना)।

चयन द्वारा प्रेरण

चयन द्वारा प्रेरण, या चयनात्मक प्रेरण, एक अनुमान है जिसमें किसी वर्ग (सेट) में किसी विशेषता की सदस्यता के बारे में निष्कर्ष इस वर्ग के विभिन्न भागों से घटना को व्यवस्थित रूप से चुनकर प्राप्त नमूने (उपसमुच्चय) के बारे में ज्ञान पर आधारित होता है।

अवधारणा अवलोकन स्थितियों की विविधताविशिष्ट प्रकार के सेटों के लिए यह बहुत भिन्न साबित होता है। एक मामले में यह स्थानिक अंतर का चरित्र धारण कर लेता है, दूसरे में - अस्थायी, तीसरे में - कार्यात्मक, चौथे में - मिश्रित।

चयन विधि का उपयोग करके प्रेरण का एक उदाहरण छात्रों के तर्क के ज्ञान के बारे में निम्नलिखित तर्क है। इसलिए, 25 छात्रों में से पीछे की पंक्तियों से चार छात्रों का चयन करने पर, यह ध्यान दिया जा सकता है कि उनमें से किसी को भी कोई ज्ञान नहीं है। यदि हम इस आधार पर सामान्यीकरण करें कि पूरे समूह को तर्क का कोई ज्ञान नहीं है, तो यह स्पष्ट है कि इतना लोकप्रिय प्रेरण एक अप्रत्याशित निष्कर्ष देगा।

यह अलग बात है कि समान संख्या में छात्रों का चयन बैक डेस्क से नहीं, बल्कि विभिन्न स्थानों और एक बुद्धिमान व्यक्ति की उपस्थिति को ध्यान में रखकर किया जाता है। यदि पहली और आखिरी डेस्क से चश्मे वाले और बिना चश्मे वाले छात्रों का चयन किया जाता है, तो इसका मतलब है कि यह उच्च संभावना के साथ माना जा सकता है कि पूरे समूह को तर्क जैसे दिलचस्प विषय का बहुत अच्छा ज्ञान है।

में विश्वसनीय निष्कर्ष इस मामले मेंयह उचित होने की संभावना नहीं है, क्योंकि जिन छात्रों का सीधे सर्वेक्षण नहीं किया गया था, उनके बीच विषय की अज्ञानता की संभावना से इंकार नहीं किया जा सकता है।

उन्मूलन द्वारा प्रेरण

बहिष्करण द्वारा प्रेरण, या निष्कासन प्रेरण, अनुमानों की एक प्रणाली है जिसमें अध्ययन के तहत घटना के कारणों के बारे में निष्कर्ष परिस्थितियों की पुष्टि करके और उन परिस्थितियों को छोड़कर निकाले जाते हैं जो कारण संबंध के गुणों को संतुष्ट नहीं करते हैं।

उन्मूलन प्रेरण की संज्ञानात्मक भूमिका कारण संबंधों का विश्लेषण है। करणीयवे दो घटनाओं के बीच ऐसे संबंध को कहते हैं जब उनमें से एक - कारण - पहले आता है और दूसरे का कारण बनता है - कार्रवाई।कारण संबंध के सबसे महत्वपूर्ण गुण जो उन्मूलन प्रेरण की पद्धतिगत प्रकृति को पूर्व निर्धारित करते हैं, वे इसकी विशेषताएं हैं जैसे: (1) सार्वभौमिकता, (2) समय में क्रम (3) ज़रूरतऔर (4) असंदिग्धता

(1) कार्य-कारण की सार्वभौमिकताइसका अर्थ है कि संसार में कोई भी अकारण घटना नहीं है। प्रत्येक घटना का अपना कारण होता है, जिसे अनुसंधान प्रक्रिया के दौरान पहले या बाद में पहचाना जा सकता है।

(2)समय में अनुक्रमइसका मतलब है कि कारण सदैव प्रभाव से पहले आता है। कुछ मामलों में, कार्रवाई कुछ ही सेकंड में तुरंत कारण का पता लगा लेती है। उदाहरण के लिए, जैसे ही कारतूस में प्राइमर प्रज्वलित होता है, बन्दूक को तुरंत फायर किया जाता है। अन्य मामलों में, कारण लंबी अवधि के बाद प्रभाव उत्पन्न करता है। उदाहरण के लिए, किसी उत्पाद की मांग कुछ घंटों, दिनों या महीनों के बाद मांग की मात्रा और आपूर्ति की लोच के आधार पर इसकी कीमत बदल सकती है। सामाजिक क्षेत्र में, कारण संबंध कई महीनों और वर्षों में, भूविज्ञान में - सदियों और सहस्राब्दियों में हो सकते हैं।

चूँकि कारण सदैव क्रिया से पहले आता है, आगमनात्मक अनुसंधान की प्रक्रिया में कई परिस्थितियों में से केवल उन्हीं का चयन किया जाता है जो स्वयं प्रकट होते हैं पहलेजिस क्रिया में हमारी रुचि है, और विचार से बाहर रखा गया(उन्मूलन) उन्हें जो इसके साथ-साथ उत्पन्न हुए और जो इसके बाद प्रकट हुए।

कार्य-कारण के लिए समय में अनुक्रम एक आवश्यक शर्त है, लेकिन वास्तविक कारण की खोज के लिए यह अपने आप में पर्याप्त नहीं है। इस स्थिति को पर्याप्त मानने से अक्सर त्रुटि हो जाती है "इसके बाद, इसलिये, इसलिये". उदाहरण के लिए, उत्पादन की मात्रा का निर्धारण, पहले कीमत निर्धारित करने का कारण माना जाता था, क्योंकि मूल्य मात्रा की तुलना में बाद में माना जाता है, हालांकि ये एक साथ होने वाली घटनाएं हैं।

(3)कारणता को आवश्यकता की संपत्ति से अलग किया जाता है।इसका मतलब यह है कि कोई कार्य तभी घटित हो सकता है जब कोई कारण हो; कारण की अनुपस्थिति आवश्यक रूप से कार्य की अनुपस्थिति की ओर ले जाती है।

(4) कारण संबंध की स्पष्ट प्रकृतियह इस तथ्य में प्रकट होता है कि प्रत्येक विशिष्ट कारण हमेशा उसके अनुरूप एक बहुत ही विशिष्ट कार्रवाई का कारण बनता है। कारण और प्रभाव के बीच संबंध ऐसा है कि कारण में संशोधन आवश्यक रूप से कार्य में संशोधन करता है, और इसके विपरीत, कार्य में परिवर्तन कारण में परिवर्तन के संकेतक के रूप में कार्य करता है।

कारण निर्भरता के विख्यात गुण संज्ञानात्मक सिद्धांतों की भूमिका निभाते हैं जो तर्कसंगत रूप से आगमनात्मक अनुसंधान का मार्गदर्शन करते हैं और कारण संबंध स्थापित करने के लिए विशेष तरीके बनाते हैं।

उन्मूलन प्रेरण के तरीकों का उपयोग घटनाओं के बीच वास्तविक संबंधों की एक निश्चित कठोरता से जुड़ा हुआ है, जो निम्नलिखित मान्यताओं में व्यक्त किया गया है। प्रत्येक परिस्थिति को अपेक्षाकृत स्वतंत्र और माना जाता है पहचानी गई परिस्थितियों पर विचार किया जाता है उनकी पूरी सूची,और यह माना जाता है कि शोधकर्ता ने अन्य परिस्थितियों की अनदेखी नहीं की है।

ये धारणाएँ, कारण संबंध के मूल गुणों के साथ मिलकर, एक पद्धति का निर्माण करती हैं उन्मूलन प्रेरण के निष्कर्षों का आधार,कारण संबंध स्थापित करने के तरीकों को लागू करते समय तार्किक परिणाम की बारीकियों का निर्धारण करना।

उन्मूलन प्रेरण के तरीकों के विकास में एक महान योगदान प्राकृतिक वैज्ञानिकों और दार्शनिकों द्वारा किया गया था: एफ बेकन, जे हर्शल, जे एस मिल।

वैज्ञानिक प्रेरण के तरीके

आधुनिक तर्क कारण संबंध स्थापित करने के लिए पांच तरीकों का वर्णन करता है: (1) समानता की विधि, (2) अंतर की विधि, (3) समानता और अंतर की संयुक्त विधि, (4) सहवर्ती परिवर्तन की विधि, (5) द अवशेषों की विधि.

आइए इन विधियों की तार्किक संरचना को देखें।

समानता विधि

समानता विधि का उपयोग करते हुए, कई मामलों की तुलना की जाती है, जिनमें से प्रत्येक में अध्ययन के तहत घटना होती है; इसके अलावा, सभी मामले समान हैं, केवल एक तरह से, और अन्य सभी परिस्थितियों में भिन्न हैं।

समानता विधि को खोज विधि कहा जाता है अलग-अलग में सामान्य,क्योंकि एक परिस्थिति को छोड़कर सभी मामले एक-दूसरे से स्पष्ट रूप से भिन्न हैं।

समानता की विधि का उपयोग करके आगमनात्मक अनुमान का तार्किक तंत्र कई संज्ञानात्मक पूर्वापेक्षाएँ मानता है।

(1) अध्ययनाधीन घटना के संभावित कारणों के बारे में सामान्य ज्ञान की आवश्यकता है।.

(2) पिछले वाले अवश्य होंगे अध्ययन के तहत कार्रवाई के लिए आवश्यक नहीं होने वाली सभी परिस्थितियों को बाहर रखा गया है (समाप्त)और इस प्रकार कार्य-कारण के मूल गुण को संतुष्ट नहीं कर पा रहे हैं।

(3) कई पूर्ववर्ती परिस्थितियों में से हैं समान और दोहराव वालाविचार किए गए प्रत्येक मामले में, जो घटना का संभावित कारण होगा।

सामान्य तौर पर, समानता की आगमनात्मक विधि का तार्किक तंत्र पृथक्करण-श्रेणीबद्ध अनुमान के टोलेंडो पोनेन्स मोड में निगमनात्मक तर्क का रूप लेता है।

समानता विधि का उपयोग करके प्राप्त निष्कर्ष की वैधता जांच किए गए मामलों की संख्या और अवलोकन स्थितियों की विविधता पर निर्भर करती है। जितने अधिक मामलों का अध्ययन किया जाता है और जितनी अधिक विविध परिस्थितियाँ होती हैं जिनमें समानताएँ होती हैं, आगमनात्मक निष्कर्ष उतना ही अधिक गहन होता है और निष्कर्ष की संभावना की डिग्री उतनी ही अधिक होती है। अनुभव की अपूर्णता, अपूर्ण प्रेरण की विशेषता, इस तथ्य में प्रकट होती है कि अवलोकन और प्रयोग पूर्ववर्ती परिस्थितियों के सटीक और पूर्ण ज्ञान की गारंटी नहीं देते हैं, जिनके बीच संभावित कारण की खोज हो रही है।

निष्कर्ष की समस्याग्रस्त प्रकृति के बावजूद, समानता विधि अनुभूति की प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण अनुमानी कार्य करती है: यह उपयोगी परिकल्पनाओं के निर्माण में योगदान देती है, जिसके परीक्षण से विज्ञान में नए सत्य की खोज होती है।

विश्वसनीय निष्कर्षसमानता विधि का उपयोग करके केवल तभी प्राप्त किया जा सकता है जब शोधकर्ता को ठीक-ठीक पता हो पिछली सभी परिस्थितियाँजो एक बंद का गठन करता है गुच्छासंभावित कारण, और यह भी ज्ञात है कि प्रत्येक परिस्थिति दूसरों के साथ बातचीत नहीं करता.इस मामले में, आगमनात्मक तर्क प्रदर्शनात्मक महत्व प्राप्त कर लेता है।

अंतर विधि

अंतर विधि का उपयोग करते हुए, दो मामलों की तुलना की जाती है, जिनमें से एक में अध्ययन के तहत घटना घटित होती है, और दूसरे में यह घटित नहीं होती है; इसके अलावा, दूसरा मामला केवल एक परिस्थिति में पहले से भिन्न है, और अन्य सभी समान हैं।

अंतर ज्ञात करने की विधि को ज्ञात करने की विधि कहा जाता है समान में भिन्न,क्योंकि तुलना किए जा रहे मामले कई संपत्तियों में एक-दूसरे से मेल खाते हैं।

अंतर की विधि का उपयोग प्राकृतिक परिस्थितियों में और प्रयोगशाला या औद्योगिक प्रयोग स्थितियों में घटनाओं को देखने की प्रक्रिया में किया जाता है। अर्थशास्त्र के इतिहास में अंतर की विधि (घटती सीमांत उपयोगिता का नियम) द्वारा कई कानूनों की खोज की गई। कृषि उत्पादन में, इस पद्धति का उपयोग उदाहरण के लिए, उर्वरकों की प्रभावशीलता की जाँच के लिए किया जाता है।

अंतर की विधि से तर्क करने पर भी कई आधारों का अनुमान लगाया जाता है।

(1) आवश्यक पिछली परिस्थितियों का सामान्य ज्ञान,जिनमें से प्रत्येक अध्ययनाधीन घटना का कारण हो सकता है।

(2) विच्छेद के सदस्यों में से उन परिस्थितियों को बाहर कर देना चाहिए जो शर्तों को पूरा नहीं करतीं प्रचुरताअध्ययनाधीन कार्रवाई के लिए.

(3) कई संभावित कारणों में से एक बना हुआ है एकमात्र परिस्थितिजिसे वाजिब कारण माना जा रहा है.

अंतर की विधि द्वारा अनुमान का तार्किक तंत्र विभाजनकारी-श्रेणीबद्ध अनुमान के टोलेंडो पोनेंस मोड का रूप भी लेता है।

अंतर की विधि द्वारा तर्क करने से साक्ष्य संबंधी ज्ञान तभी प्राप्त होता है जब पूर्ववर्ती परिस्थितियों का सटीक और पूर्ण ज्ञान हो जो बंद विच्छेदात्मक सेट का निर्माण करते हैं।

चूंकि अनुभवजन्य ज्ञान की स्थितियों में सभी परिस्थितियों का विस्तृत विवरण का दावा करना मुश्किल है, ज्यादातर मामलों में अंतर की विधि का उपयोग करके निष्कर्ष केवल प्रदान किए जाते हैं समस्याग्रस्त निष्कर्ष.

कई शोधकर्ताओं के अनुसार, सबसे प्रशंसनीय आगमनात्मक निष्कर्ष अंतर की विधि द्वारा प्राप्त किए जाते हैं।

समानता और अंतर की संयुक्त विधि

यह विधि है पहले दो तरीकों का एक संयोजन,जब, कई मामलों के विश्लेषण के माध्यम से, इसका पता लगाया जाता है दोनों भिन्न-भिन्न प्रकार से समान हैं, और भिन्न-भिन्न प्रकार से समान हैं।

उदाहरण के तौर पर, आइए हम तीन छात्रों की बीमारी के कारणों के बारे में समानता की विधि का उपयोग करके उपरोक्त तर्क पर ध्यान दें। यदि हम इस तर्क को तीन नए मामलों के विश्लेषण के साथ पूरक करते हैं जिनमें समान परिस्थितियों को छोड़कर समान परिस्थितियों को दोहराया जाता है, यानी। बीयर को छोड़कर समान खाद्य पदार्थों का सेवन किया गया और कोई बीमारी नहीं देखी गई, तो निष्कर्ष एक संयुक्त विधि के रूप में आगे बढ़ेगा।

ऐसे जटिल तर्क में किसी निष्कर्ष की संभावना स्पष्ट रूप से बढ़ जाती है, क्योंकि समानता की विधि और अंतर की विधि के फायदे संयुक्त होते हैं, जिनमें से प्रत्येक अलग से कम विश्वसनीय परिणाम देता है।

सहवर्ती परिवर्तन विधि

इस पद्धति का उपयोग उन मामलों के विश्लेषण में किया जाता है जिनमें अध्ययन के तहत कार्रवाई में संशोधन के साथ पूर्ववर्ती परिस्थितियों में से एक में संशोधन होता है।

पिछली आगमनात्मक विधियाँ पुनरावृत्ति या किसी निश्चित परिस्थिति की अनुपस्थिति पर आधारित थीं। हालाँकि, कार्य-कारण संबंधी सभी घटनाएँ उन्हें बनाने वाले व्यक्तिगत कारकों के निराकरण या प्रतिस्थापन की अनुमति नहीं देती हैं। उदाहरण के लिए, आपूर्ति पर मांग के प्रभाव का अध्ययन करते समय, सिद्धांत रूप में मांग को बाहर करना असंभव है। उसी प्रकार समुद्री ज्वार के परिमाण पर चंद्रमा के प्रभाव का निर्धारण करके चंद्रमा के द्रव्यमान में परिवर्तन करना असंभव है।

ऐसी स्थितियों में कारण संबंधों का पता लगाने का एकमात्र तरीका अवलोकन के दौरान उन्हें रिकॉर्ड करना है। सहवर्ती परिवर्तनपिछली और बाद की घटनाओं में. इस मामले में कारण एक पूर्ववर्ती परिस्थिति है, जिसकी तीव्रता या परिवर्तन की डिग्री अध्ययन के तहत कार्रवाई में परिवर्तन के साथ मेल खाती है।

सहवर्ती परिवर्तन विधि के उपयोग के लिए कई शर्तों के अनुपालन की भी आवश्यकता होती है:

(1) का ज्ञान सब लोगअध्ययनाधीन घटना के संभावित कारण।

(2) दी गई परिस्थितियों से अवश्य होना चाहिए सफायावे जो स्पष्ट कार्य-कारण की संपत्ति को संतुष्ट नहीं करते हैं।

(3) पूर्ववर्ती परिस्थितियों में से एकमात्र परिस्थिति पर प्रकाश डाला गया है, जिसका परिवर्तन के साथ जुडा हुआक्रिया का परिवर्तन.

सम्बंधित परिवर्तन हो सकते हैं सीधाऔर रिवर्स। प्रत्यक्ष निर्भरतामतलब: पूर्ववर्ती कारक की अभिव्यक्ति जितनी अधिक तीव्र होगी, अध्ययन के तहत घटना उतनी ही अधिक सक्रिय रूप से प्रकट होगी,और इसके विपरीत - तीव्रता में कमी के साथ, क्रिया की गतिविधि या अभिव्यक्ति की डिग्री तदनुसार कम हो जाती है। उदाहरण के लिए, किसी उत्पाद की मांग में वृद्धि के साथ, आपूर्ति बढ़ती है; मांग में कमी के साथ, आपूर्ति तदनुसार कम हो जाती है। उसी प्रकार, सौर गतिविधि के मजबूत या कमजोर होने के साथ, स्थलीय स्थितियों में विकिरण का स्तर तदनुसार बढ़ता या घटता है।

विपरीत रिश्तेमें व्यक्त किया गया है पिछली परिस्थिति की तीव्र अभिव्यक्ति गतिविधि को धीमा कर देती है या अध्ययन के तहत घटना में परिवर्तन की डिग्री को कम कर देती है।उदाहरण के लिए, आपूर्ति जितनी अधिक होगी, उत्पादन की लागत उतनी ही कम होगी, या श्रम उत्पादकता जितनी अधिक होगी, उत्पादन की लागत उतनी ही कम होगी।

सहवर्ती परिवर्तनों की विधि का उपयोग करके आगमनात्मक सामान्यीकरण का तार्किक तंत्र विभाजन-श्रेणीबद्ध अनुमान के टोलेंडो पोनेन्स मोड में निगमनात्मक तर्क का रूप लेता है।

सहवर्ती परिवर्तनों की विधि का उपयोग करके निष्कर्ष में निष्कर्ष की वैधता विचार किए गए मामलों की संख्या, पिछली परिस्थितियों के बारे में ज्ञान की सटीकता, साथ ही पिछली परिस्थिति में परिवर्तनों की पर्याप्तता और अध्ययन के तहत घटना से निर्धारित होती है।

जैसे-जैसे तुलनात्मक परिवर्तनों को प्रदर्शित करने वाले मामलों की संख्या बढ़ती है, निष्कर्ष की संभावना बढ़ जाती है। यदि वैकल्पिक परिस्थितियों का सेट सभी संभावित कारणों को समाप्त नहीं करता है और बंद नहीं किया जाता है, तो निष्कर्ष में निष्कर्ष समस्याग्रस्त है और विश्वसनीय नहीं है।

निष्कर्ष की वैधता भी काफी हद तक पूर्ववर्ती कारक और कार्रवाई में परिवर्तन के बीच पत्राचार की डिग्री पर निर्भर करती है। कोई नहीं, केवल आनुपातिक रूप से बढ़ रहा हैया घटते परिवर्तन.उनमें से जो एक-से-एक नियमितता में भिन्न नहीं होते हैं वे अक्सर अनियंत्रित, यादृच्छिक कारकों के प्रभाव में उत्पन्न होते हैं और शोधकर्ता को गुमराह कर सकते हैं।

सहवर्ती परिवर्तनों की विधि का उपयोग करते हुए तर्क का उपयोग न केवल कारणों की पहचान करने के लिए किया जाता है, बल्कि अन्य कारणों की भी पहचान करने के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए कार्यात्मक कनेक्शन,जब दो घटनाओं की मात्रात्मक विशेषताओं के बीच संबंध स्थापित होता है। इस मामले में, प्रत्येक प्रकार की घटना की विशेषताओं को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण हो जाता है। तीव्रता के पैमाने बदलें,जिसके भीतर मात्रात्मक परिवर्तन घटना की गुणवत्ता को नहीं बदलते हैं। किसी भी स्थिति में, मात्रात्मक परिवर्तनों की निचली और ऊपरी सीमाएँ होती हैं, जिन्हें कहा जाता है तीव्रता की सीमा.इन सीमा क्षेत्रों में, घटना की गुणात्मक विशेषताएं बदल जाती हैं और इस प्रकार संबंधित परिवर्तनों की विधि को लागू करने पर विचलन का पता लगाया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, मांग गिरने पर किसी उत्पाद की कीमत में एक निश्चित बिंदु तक कमी आती है, और फिर मांग में और गिरावट के साथ कीमत बढ़ जाती है। एक अन्य उदाहरण: दवा छोटी खुराक में जहर युक्त दवाओं के औषधीय गुणों से अच्छी तरह परिचित है। जैसे-जैसे खुराक बढ़ती है, दवा की उपयोगिता एक निश्चित सीमा तक ही बढ़ती है। तीव्रता के पैमाने से परे, दवा विपरीत दिशा में कार्य करती है और स्वास्थ्य के लिए खतरनाक हो जाती है।

मात्रात्मक परिवर्तन की किसी भी प्रक्रिया की अपनी एक प्रक्रिया होती है महत्वपूर्ण बिंदु,जिसे सहवर्ती परिवर्तनों की विधि को लागू करते समय ध्यान में रखा जाना चाहिए, जो प्रभावी रूप से केवल तीव्रता पैमाने के ढांचे के भीतर संचालित होता है। मात्रात्मक परिवर्तनों के सीमा क्षेत्रों को ध्यान में रखे बिना विधि का उपयोग करने से तार्किक रूप से गलत परिणाम हो सकते हैं।

अवशिष्ट विधि

विधि का अनुप्रयोग सम्बंधित है उस कारण को स्थापित करना जो किसी जटिल क्रिया के एक निश्चित भाग का कारण बनता है, बशर्ते कि उन कारणों की पहचान पहले ही की जा चुकी हो जो इस क्रिया के अन्य भागों का कारण बनते हैं।

अवशिष्ट विधि का उपयोग करते हुए, यह निष्कर्ष निकाला गया कि कुछ हैं रासायनिक तत्व- हीलियम, रुबिडियम, आदि। यह धारणा वर्णक्रमीय विश्लेषण की प्रक्रिया में प्राप्त परिणामों पर आधारित थी: नई लाइनें खोजी गईं जो पहले से ज्ञात रासायनिक तत्वों में से किसी से संबंधित नहीं थीं।

अन्य आगमनात्मक निष्कर्षों की तरह, अवशिष्ट विधि आमतौर पर देती है समस्यामूलक ज्ञान.इस तरह के निष्कर्ष में निष्कर्ष की संभावना की डिग्री निर्धारित की जाती है, सबसे पहले, पिछली परिस्थितियों के बारे में ज्ञान की सटीकता से, जिसके बीच अध्ययन के तहत घटना के कारण की खोज की जा रही है, और दूसरी बात, ज्ञान की सटीकता से समग्र परिणाम पर प्रत्येक ज्ञात कारण के प्रभाव की डिग्री के बारे में। पूर्ववर्ती परिस्थितियों की एक अनुमानित और गलत सूची, साथ ही संचयी प्रभाव पर ज्ञात कारणों में से प्रत्येक के प्रभाव का एक गलत प्रतिनिधित्व, इस तथ्य को जन्म दे सकता है कि निष्कर्ष के समापन पर, एक आवश्यक नहीं, बल्कि केवल एक साथ परिस्थिति को अज्ञात कारण के रूप में प्रस्तुत किया जाएगा।

अवशिष्ट पद्धति का उपयोग करते हुए तर्क का उपयोग अक्सर अपराधों की जांच की प्रक्रिया में किया जाता है, मुख्यतः ऐसे मामलों में जहां कोई स्पष्ट हो अध्ययन के तहत कारणों और कार्यों के बीच असमानता।यदि कोई क्रिया अपनी मात्रा, पैमाने या तीव्रता में किसी ज्ञात कारण से मेल नहीं खाती है, तो कुछ अन्य परिस्थितियों के अस्तित्व पर सवाल उठाया जाता है।

कार्य-कारण संबंध स्थापित करने की मानी गई विधियाँ, अपनी तार्किक संरचना में, जटिल तर्क से संबंधित हैं, जिसमें आगमनात्मक सामान्यीकरण निगमनात्मक निष्कर्षों की भागीदारी से निर्मित होते हैं।कार्य-कारण के गुणों के आधार पर, कटौती उन्मूलन के तार्किक साधन के रूप में कार्य करती है(अपवाद) यादृच्छिक परिस्थितियों का, इस प्रकार यह आगमनात्मक सामान्यीकरण को तार्किक रूप से सही करता है और मार्गदर्शन करता है।

तर्क: किरिलोव व्याचेस्लाव इवानोविच कानून स्कूलों के लिए एक पाठ्यपुस्तक

§ 2. लोकप्रिय प्रेरण

§ 2. लोकप्रिय प्रेरण

सदियों पुरानी गतिविधि की प्रक्रिया में, लोगों ने कई घटनाओं की एक स्थिर पुनरावृत्ति देखी, जिन्हें सामान्यीकृत किया गया और वर्तमान घटनाओं को समझाने और भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया गया।

इस प्रकार का सामान्यीकरण मौसम के अवलोकन, फसलों पर जलवायु परिस्थितियों के प्रभाव, बीमारियों के फैलने के कारणों, कुछ स्थितियों में लोगों के व्यवहार, लोगों के बीच संबंधों आदि से जुड़ा होता है। इनमें से अधिकांश सामान्यीकरणों का तार्किक तंत्र है लोकप्रिय प्रेरण. उसे भी बुलाया जाता है विरोधाभासी मामले की अनुपस्थिति में सरल गणना के माध्यम से प्रेरण द्वारा.

लोकप्रिय प्रेरण एक सामान्यीकरण है जिसमें, गणना द्वारा, यह स्थापित किया जाता है कि एक विशेषता कुछ वस्तुओं से संबंधित है और, इस आधार पर, यह निष्कर्ष निकालना समस्याग्रस्त है कि यह पूरे वर्ग से संबंधित है।

कई मामलों में संकेतों की पुनरावृत्ति वास्तव में घटना के सार्वभौमिक गुणों को दर्शाती है। इसके आधार पर निर्मित सामान्यीकरण व्यावहारिक गतिविधियों में महत्वपूर्ण कार्य करते हैं।

अपराधों की जांच की प्रक्रिया में, अपराध में शामिल व्यक्तियों के व्यवहार के संबंध में अनुभवजन्य आगमनात्मक सामान्यीकरण का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए: जिन व्यक्तियों ने अपराध किया है वे मुकदमे और जांच से छिपना चाहते हैं; जान से मारने की धमकियाँ अक्सर दी जाती हैं; चोरी की गई वस्तुओं का मिलना किसी अपराध में शामिल होने का संकेत देता है। ऐसे प्रयोगात्मक सामान्यीकरण, या तथ्यात्मक अनुमान, जैसा कि उन्हें अक्सर कानूनी साहित्य में कहा जाता है, जांच में अमूल्य सहायता प्रदान करते हैं, इस तथ्य के बावजूद कि वे समस्याग्रस्त निर्णय हैं।

लोकप्रिय प्रेरण वैज्ञानिक ज्ञान के विकास में पहला कदम है। विज्ञान अनुभवजन्य अनुसंधान, वर्गीकरण, स्थिर कनेक्शन, संबंधों और निर्भरता की पहचान से शुरू होता है। विज्ञान में पहला सामान्यीकरण दोहराई जाने वाली विशेषताओं की एक सरल सूची के माध्यम से सरलतम आगमनात्मक निष्कर्षों के कारण होता है। वे एक महत्वपूर्ण कार्य करते हैं अनुमानी कार्यप्रारंभिक धारणाएँ, अनुमान और काल्पनिक स्पष्टीकरण जिन्हें आगे सत्यापन और स्पष्टीकरण की आवश्यकता है।

लोकप्रिय प्रेरण में निष्कर्षों की वैधता मुख्य रूप से निर्धारित की जाती है मात्रात्मकसंकेतक: संपूर्ण वर्ग (जनसंख्या) के लिए अध्ययन की गई वस्तुओं के सबसेट (नमूना या चयन) का अनुपात। अध्ययन किया गया नमूना पूरी कक्षा के जितना करीब होगा, उतना ही अधिक गहन और इसलिए अधिक संभावना होगी कि आगमनात्मक सामान्यीकरण होगा।

ऐसी स्थितियों में जहां केवल वर्ग के कुछ प्रतिनिधियों का अध्ययन किया जाता है, संभावना से इंकार नहीं किया जा सकता है जल्दबाजी में सामान्यीकरण.

एक उदाहरण सामान्यीकरण है "सभी हंस सफेद हैं," लोकप्रिय प्रेरण का उपयोग करके प्राप्त किया गया और यूरोप में लंबे समय से विद्यमान है। इसे विरोधाभासी मामलों के अभाव में कई टिप्पणियों के आधार पर बनाया गया था। 17वीं शताब्दी में ऑस्ट्रेलिया में उतरने के बाद। यूरोपीय लोगों ने काले हंसों की खोज की, सामान्यीकरण का खंडन किया गया।

लेखांकन आवश्यकताओं के अनुपालन न होने के कारण लोकप्रिय प्रेरण के निष्कर्षों में त्रुटिपूर्ण निष्कर्ष उत्पन्न हो सकते हैं परस्पर विरोधी मामले, जो सामान्यीकरण को अस्थिर बनाता है। प्रारंभिक जांच के दौरान ऐसा होता है, जब समस्या का समाधान हो जाता है साक्ष्य की प्रासंगिकता, अर्थात्, विभिन्न तथ्यात्मक परिस्थितियों में से केवल उन्हीं का चयन करना, जो अन्वेषक की राय में, मामले के लिए प्रासंगिक हैं। इस मामले में, वे केवल एक, शायद सबसे प्रशंसनीय या सबसे "दिल के करीब" संस्करण द्वारा निर्देशित होते हैं और केवल उन परिस्थितियों का चयन करते हैं जो इसकी पुष्टि करते हैं।

अन्य तथ्य, विशेषकर वे जो मूल संस्करण के विपरीत हैं, नजरअंदाज कर दिए जाते हैं। अक्सर उन्हें देखा ही नहीं जाता और इसलिए उन पर ध्यान नहीं दिया जाता। अपर्याप्त संस्कृति, असावधानी अथवा अवलोकन दोषों के कारण विरोधाभासी तथ्य भी दृष्टि से ओझल रह जाते हैं। इस मामले में, अन्वेषक तथ्यों का बंदी बन जाता है: कई घटनाओं में से, वह केवल उन्हीं को रिकॉर्ड करता है जो अनुभव में प्रमुख होते हैं, और उनके आधार पर निर्माण करता है। जल्दबाजी में सामान्यीकरण. इस भ्रम के प्रभाव में, वे आगे की टिप्पणियों में न केवल अपेक्षा नहीं करते हैं, बल्कि विरोधाभासी मामलों की उपस्थिति की संभावना भी नहीं देते हैं।

ग़लत आगमनात्मक निष्कर्ष न केवल भ्रम के परिणामस्वरूप उत्पन्न हो सकते हैं, बल्कि बेईमान, पक्षपातपूर्ण सामान्यीकरण के माध्यम से भी उत्पन्न हो सकते हैं, जब विरोधाभासी मामलों को जानबूझकर अनदेखा या छिपाया जाता है। ऐसे कथित आगमनात्मक सामान्यीकरणों का उपयोग युक्तियों के रूप में किया जाता है।

गलत तरीके से निर्मित आगमनात्मक सामान्यीकरण अक्सर विभिन्न प्रकार के अंधविश्वासों, अज्ञानी विश्वासों और संकेतों जैसे "बुरी नजर", "अच्छे" और "बुरे" सपने, काली बिल्ली का सड़क पार करना आदि को रेखांकित करते हैं।

स्व-परीक्षण प्रश्न

1. किस प्रकार के प्रेरण को लोकप्रिय कहा जाता है?

2. लोकप्रिय प्रेरण के अनुमानों में संभाव्यता की डिग्री बढ़ाने की शर्तें क्या हैं?

3. "जल्दबाजी में सामान्यीकरण" की तार्किक भ्रांति का सार क्या है?