Парадигма развития науки. Идеологическое обеспечение (стр. 57 )

Индукция посредством отбора фактов

В индукции посредством отбора фактов вывод о классе предметов
делается на фактах, полученных на основе изучения части
отобранных по определенной системе предметов этого класса. В такой
индукции пытаются исключить случайные обобщения посредством изучение планово отобранных, наиболее типичных предметов. Так часто вычисляют среднюю урожайность, делают выводы о качестве крупных партий товаров и т. п.. Например, для изучения качества консервированных рыбных продуктов образцы продукции берутся из разных холодильникови выпущенных в разные сроки, различными заводами и др..
Индукция посредством отбора фактов отличается от индукции посредством простого перечисления тем, что для построения вывода факты должны отбираться, а не просто браться те, которые произошли первыми. Поэтому важным здесь является сама система отбора фактов, чем совершеннее является метод отбора, тем более вероятен вывод. Научно разработанные методы, в частности статистические, позволяют сделать выводы, приближающиеся к достоверным.
Индукцией посредством простого отбора пользуются при определении качества определенных видов продукции, оказанных услуг, при определении какого-то признака в большей части однородных предметов (например, определение спроса потребителей) и т. д..

Научная индукция

Научной называют индукцию, в которой вывод о классе предметов делается на основе знаний необходимых признаков, свойств или причинных связей части предметов этого класса.
Отличие научной индукции от других видов индукции состоит прежде всего в характере и природе основ и способах их отбора. С этой целью создают такие методы, благодаря которым удалось бы свести к минимуму случайность полученного обобщения. Для научной индукции решающее значение приобретает не количество фактов, а качество и природа их. Поэтому в научной индукции используются для обобщения факты не случайные, как это имеет место в популярной индукции, а специально подобранные и сгруппированные. С этой целью пользуются методическим и систематическим подбором случаев, которые изучаются в различных ситуациях и условиях.
Вывод в научной индукции делается на основании того, что наблюдаемый признак является необходимым, существенным признаком предметов, которые изучаются, здесь одного перечня фактов недостаточно. Знание существенного признака является логической основой заключения в научной индукции, поскольку существенный признак с необходимостью принадлежит всем предметам исследуемого класса.
В научной индукции вывод может быть сделан на основе исследования предметов всего класса или части предметов этого класса.
В экономике чаще встречаются со второй ситуацией. Отбор элементов исследования в таком случае осуществляется с помощью математических, статистических методов. Специальный подбор явлений, предметов повышает вероятность достоверного заключения и уменьшает его случайность Именно это делает вывод научной индукции значительно выше, более достоверным от выводов других видов индукции.
В научной индукции выделяют несколько этапов исследования:
- изучение существенного признака, характерного для части предметов данного множества;
- объяснение этого явления с точки зрения общепризнанных законов;
- формулировка общего вывода.

Статистические умозаключения

В экономике и менеджменте регулярно обращаются к статистическим обобщениям и выводам.

Статистические умозаключения по своему строению подобны неполной научной индукции, но по структуре и ходом рассуждения значительно отличаются от нее.
В статистических рассуждениях особую роль играют такие два понятия, как генеральная совокупность и выборка.

Под генеральной совокупностью понимается число объектов на которое должны быть распространены изучаемые признаки, на меньшем числе объектов (выборке), входящих в генеральную совокупность. Например, если исследуется мнение работников ГП «Львовприбор», то генеральной совокупностью будут все работники ГП «Львовприбор»; если исследуется мнение педагогов области или региона, то генеральной совокупностью будут соответственно все педагоги этой области или этого региона; если в пределах локального исследования изучаются потребности потребителей данной продукции в регионе, то генеральной совокупностью будут все потребители этой продукции региона.
Понятно, что изучить мнение каждого работника ГП «Львовприбор», педагога области, потребителя региона не просто. Это требует больших затрат времени и средств. Поэтому в таких случаях устанавливают объем выборки, то оптимальное количество объектов исследования, которое в миниатюре отражало все характерные признаки генеральной совокупности. Если такой объем выборки установлен, говорится, что выборка является репрезентативной.
Статистические методы позволяют определить такую ​​репрезентативную выборку, что признаки, которые будут обнаружены на ней, с высокой степенью вероятности, при определенной коррекции, можно перенести и на генеральную совокупность.
При статистических умозаключениях рассуждение может идти как от выборки к генеральной совокупности (подобно индукции), так и от генеральной совокупности к выборке (подобно дедукции), чего не встречается в индукции.
При построении статистических выводов не просто констатируется, что заключение возможно, как в индукции, но и определяется в процентах (количественно) степень вероятности достоверного вывода на основе исследования выборки. Такая количественная характеристика имеет важное значение, особенно когда принимаются решения в условиях неопределенности.

Аналогия

Одним из видов недедуктивных рассуждениях, кроторый широко применяется в самых различных областях, является умозаключение по аналогии.
Аналогией называется такое недедуктивное умозаключение, в котором из того, что два из исследуемых предмета сходны по некоторым признаках, делается вывод, что возможно эти же предметы сходны и по другим признакам.
Пусть, например, предмет А имеет признаки а, b, с, d, а предмет В обладает признаками а, b, с. На основе таких знаний делается вывод-предположение, что предмет В также обладает признаком d.
По своей природе аналогия является переносом информации с одного предмета (модели) на другой (прототип). Эта характерная черта умозаключения по аналогии отличает его от дедукции и индукции. В заключении дедуктивного умозаключения речь идет о предметах, которые не выходят за пределы класса, о котором говорится в основах; в заключении индуктивного умозаключения речь идет, как правило, о широкиом классе предметов, чем тот о котором говорится в основах; в заключении по аналогии может идти
речь о предмете совсем другого класса от того, к которому принадлежит предмет, о котором идет речь в основах.
По характеру сходства предметов аналогии делятся на
аналогии свойств и аналогии отношений.
Сравниваемыми объектами могут быть отдельные единичные пред -
меты или определенные системы, множества предметов. Если в умозаключениях по аналогии берутся единичные предметы, то речь может идти только о свойства этих предметов; если берутся системы или определенные множества, то может идти речь как о свойствах (если эти системы или множества рассматриваются как нечто целое), так и об отношении.
По степени сходства предметов аналогии делятся на строгие (научные) и нестрогие.
Характерным отличием между ними является то, что при строгой аналогии признак, который переносится, с необходимостью связан с другими признаками, и следовательно, вывод будет с высокой степенью достоверности либо полностью достоверным.
При нестрогой аналогии признаки, которые переносятся, берутся первые попавшиеся признаки. У них нет такого необходимой связи с другими признаками (хотя может и быть), а следовательно, выводы часто бывают ложными, ошибочными, с низкой степенью вероятности.
Чтобы выводы по аналогии были более правдоподобными (имели высокую степень вероятности), необходимо соблюдать следующие основные правила:
- свойства для сопоставления в сравниваемых предметов должны быть действительными, а не возможными, желанными, не теми, которые представляются;
- чтобы сравниваемые предметы имели больше сходных признаков, чем отличительных;
- сравниваемые предметы должны иметь возможно более широкий круг общих свойств, признаков;
- чтобы сравниваемые предметы были похожи в важных, существенных признаках, а не во второстепенных или случайных;
- сравниваемые предметы должны подбираться «без предубеждения», признаки должны быть одного и того же типа;
- знания о взаимосвязи между признаками должны быть глубокими;
- учитывать не только сходные признаки сравниваемых предметов, но и их различия.
К основным функциям аналогий относятся:

- эвристическая (способствует открытию новых фактов);
- гнесеологична (выступает как метод познания и созидания);
- пояснительная (как средство объяснения какого-либо явления по ему аналогичному; ему);
- убеждающая (как метод усиления эмоционального или художественного воздействия с целью убеждения кого-то).
Рассуждение по аналогии широко используются в экономике, менеджменте, при изучении общественных явлений, в повседневной жизни. Например, изучив методы выхода предприятия А на международные рынки и, признав некоторые из них эффективными, рекомендуется использовать эти методы на предприятии В. Понятно, что не всегда эффективные методы для одного предприятия могут быть эффективными и для другого.
Аналоговые переносы являются достаточно прочной основой для контролирования рисков. С их помощью подбираются решения, которын ранее доказали свою эффективность, хотя и в ином контексте, устанавливаются связи между новыми идеями и тем, что уже признано как достоверные знания.

Моделирование

В тех случаях, когда по каким-то причинам трудно или невозможно изучить оригинал, когда необходимо облегчить процесс исследования, часто прибегают к моделированию.
Как метод познания и созидания, моделирование предполагает наличие двух предметов или систем:
1) предмет (система), который необходимо изучить - оригинал (образец);
2) предмет (система), который определенным образом имитирует оригинал и который определяется непосредственно - модель.
В широком смысле понятие «модель» означает мысленный или знаковый образ оригинала.
В научном смысле понятие «модель» - это вещественная, знаковая или мнимая (мысленная) система, воспроизводящая, имитирующая отражающая принцип внутренней организации или функционирования, определенные свойства, признаки или характеристики оригинала.
Модель должен отличаться от оригинала: она должна быть проще, более доступной, дешевле оригинала, приемлемой, и вместе с тем, сохранять тождественность изучаемых характеристик, с характеристиками оригинала. К числу моделей относятся воспроизведения оригиналу в виде научных описаний, теорий, формул, систем уравнений, и также схемы, макеты, чертежи, графики, планы, карты и т. д.
Моделирование тесно связано с аналогией. Для получения выводов по аналогии используется моделирование (наличие не менее двух предметов), которое позволяет «приблизить» предмет изучения. Моделирование как метод научного познания и созидания включает аналогию которая является обязательным элементом, и его логической основой. Сходство модели с оригиналом обеспечивает перенос информации, полученной в результате исследования модели, на сам оригинал, а в ходе такого переноса используются различные формы аналогии.
Модель не только может отражать существующий предмет (оригинал), но и быть прообразом будущего предмета, особенно новых технических устройств, машин. Модель включает элементы фантазии, творчества. Поэтому в процессе познания и созидания модель часто выступает как неотъемлемый, составной элемент научных предвидений, построений гипотез.
Выводы по аналогии и построение соответствующих моделей используются при изучении сложных социальных явлений и процессов в экономике, менеджменте, в технике, медицине, педагогике, юриспруденции.