归纳推理与类比推理

归纳推理不属于必然推理，是一种放大性推理，完全归纳推理是根据一类事物中每一个对象具有某种属性推出该类事物都具有某种属性。

归纳推理与类比推理

• 归纳推理
  • 定义：不属于必然推理，是一种放大性推理
  • 归纳推理与演绎推理的关系
    • 区别
      • 包含知识范围不同
      • 前提与结论联系程度不同
    • 联系
      • 其前提都相互依赖于另一方
  • 完全归纳推理与不完全归纳推理
    • 完全归纳推理
      • 定义：根据一类事物中每一个对象具有某种属性推出该类事物都具有某种属性
      • 特点
        • 前提考察事物的每位对象，没有遗漏
        • 前提与结论有必然联系
    • 不完全归纳推理
      • 定义：根据一类事物中部分对象具有某种属性推出该类事物具有某种属性
      • 分类
        • 枚举归纳推理
        • 科学归纳推理
  • 穆勒五法（排除归纳推理）
    • 求同法
      • 特点
        • 异中求同
        • 结论不是必然推出的
      • 注意
        • 比较场合越多准确性越高
        • 发现共同因素群与发生现象之间有因果关系，再用其他方法进一步分析
        • 有时相异因素中隐藏着真实原因
    • 求异法
      • 特点
        • 同中求异
        • 结论不是必然推出
    • 求同存异并用法
      • 特点
        • 正负两组事例对照
        • 正负两组事例外的相关因素不完全相同
        • 结论不是必然推出的
      • 注意
        • 两组事例越多，可靠性越大
        • 正负两组事例场合相似，可靠度才高
    • 共变法
      • 特点
        • 以原因和结果在量的相应变化为依据
        • 结论不是必然推出的
    • 剩余法
      • 特点
        • 原因与结果都是复合的，不需要若干场合作比较或者对照
        • 结论不是必然推出的
      • 注意
        • 必须明确认定复合原因和复合现象之间的因果部分，并且已知原因不能是剩余部分现象的原因
        • 复合现象剩余部分的原因可能是复杂情况，而不是单一情况
  • 概率推理
  • 统计推理
    • 样本选择条件
      • 抽样随机
      • 样本容量足够大
      • 样本从总体的各层抽取
• 类比推理
  • 定义：根据两个或两类事物在某些属性上相同，从而推出它们在另一属性也相同
  • 提高类比推理可靠度的方法
    • 类比对象之间属性越多推出结论的可靠度就越高
    • 类比中相同属性越是接近本质，结论可靠度越高
    • 类比对象的相同属性与类推的属性之间具有必然联系
    • 若没有必然联系，即使相同或属性再多也没有用
  • 类比推理的作用
    • 类比推理可以为人类提供认识事物的途径
    • 类比推理是科学知识创新的有效方法
    • 类比推理是人们进行论证或者说明的重要方式
    • 类比推理是模拟方法的理论基础
  • 假说演绎法
    • 涉及两方面问题
      • 科学假说一般是普遍定律或者普遍原理，涉及与之相关的一切事物
      • 假说正确的逻辑形式是充分条件的肯定后件式
    • 作用
      • 验证和修正假说，不断认识事物本质，逐步发现和证实科学理论
      • 在创建理论体系的过程钟起着重要的理论创新作用