2.2 Понятие вероятности

 

     Различают два вида понятия «вероятность» - объективную вероятность и субъективную вероятность. Объективная вероятность - понятие, характеризующее количественную меру возможности появления некоторого события при определенных условиях. Этот вид вероятности дает характеристику объективным свойствам и отношениям массовых явлений случайного характера. Объективная вероятность изучается математической теорией вероятностей.

     Математическая  вероятность является объективной количественной характеристикой степени возможности появления определенного события, которое может повторяться неограниченное число раз в каких-то заранее заданных условиях.

     Например, вероятность выпадения «орла» при бросании монеты равна 1/2, а вероятность выпадения той или иной грани при бросании кубика рана 1/6. Понятие математической вероятности может плодотворно применяться лишь к массовым событиям, т. е. происходящим много раз.

     К таким событиям относится появление  ребенка определенного пола, появление  определенной буквы в большом тексте, выпадение дождя, появление дефектного изделия в любой массовой продукции и т. д.⁴

     Субъективная вероятность позволяет анализировать особенности субъективной познавательной деятельности людей в условиях неопределенности.

     Например, человек утверждает: «Весьма вероятно, что в ближайшие годы значительно большее распространение в промышленном производстве получат автоматические манипуляторы (промышленные роботы)».

     Здесь вероятность выступает как мера субъективной уверенности. Последняя  определяется,

     - во-первых, имеющейся (или отсутствующей) у человека информацией;

     - во-вторых, психологическими особенностями человека, которые играют важную роль при оценке человеком степени вероятности наступления того или иного события.

     В речи для характеристики явлений мы используем различные слова:

     «очень  вероятно», «маловероятно», «невероятно», «неправдоподобно» и др.

     Условия повышения степени вероятности выводов посредством индукции через анализ и отбор фактов таковы:

     1. Количество исследованных экземпляров  данного класса должно быть достаточно большим.

     Например, репрезентативным считается опрос мнения определенного процента от количества людей, составляющих данную группу.

     В каждом исследуемом случае этот процент, количество отобранных элементов класса будет своим.⁵

     2. Эти элементы класса должны  быть отобраны планомерно и  быть разнообразными.

     3. Изучаемый признак, по которому  классифицируются объекты, должен быть типичным для всех его элементов.

     4. Изучаемый признак должен быть  тесно связанным с сущностью предмета, т. е. являться существенным признаком предметов рассматриваемого класса.

     Приведем  примеры из социологических исследований, проводимых в том числе и среди  молодежи.

     Все множество социальных объектов, которые  являются предметом изучения в пределах, очерченных программой социологического исследования и территориально-временными границами, образуют генеральную совокупность.

     Возможно, конечно, сплошное обследование, но тогда  оно является примером полной индукции. Это, например, переписи населения или изучение всех определенных объектов в пределах данного региона, города, учреждения, школы и т. д.

     Здесь же мы рассматриваем неполную индукцию. Примером ее является эмпирическое социологическое  исследование, которое проводится на некоторой части генеральной совокупности. «Часть социальных объектов генеральной совокупности, выступающих в качестве объектов наблюдения, называется выборочной совокупностью».

     Модель (т. е. выборочная совокупность) по размеру, разумеется, меньше, чем моделируемая (генеральная) совокупность. Чтобы лучше изучить все целое, надо более четко и правильно выбрать для изучения его часть, тогда будет меньше ошибок в выводах о целом.

     Существуют  различные виды выборки: стихийная, квотная, вероятностная и др. При  этом должны учитываться следующие требования: полнота, точность, адекватность, удобство работы, отсутствие дублирования единиц наблюдения 2. Основой могут сложить алфавитные списки сотрудников учреждения, школы, фирмы или какой-либо другой организации.

     Например, при изучении удовлетворенности трудом или при изучении социальной активности молодежи данного предприятия основой выборки служит список молодежи этого предприятия.⁶

     Под объемом выборки понимается общее  число единиц наблюдения, включенных в выборочную совокупность. Должна быть достаточно большая выборка, зависящая от степени однородности генеральной совокупности и от необходимой степени точности выборочных результатов. Выборка, достаточная для изучения одного признака, может оказаться недостаточной для другого.

     При квотной выборке часто совершается ошибка, называемая «выбор себе подобных», которую нередко совершают интервьюеры - студенты, молодежь, - берущие интервью чаще у тех, с кем им легче общаться, в результате чего завышается доля лиц с высшим образованием и молодых по возрасту.

     При соответствующем виде выборки и  выполнении условий ее осуществления  повышается степень вероятности  заключений посредством индукции через анализ и отбор фактов.

2.3 Научная индукция

 

     Научной индукцией называется такое умозаключение, в котором на основании познания необходимых признаков или необходимой связи части предметов класса делается общее заключение о всех предметах класса,                        

     Научная индукция, так же как полная индукция и математическая индукция, дает достоверное заключение. Достоверность (а не вероятностность) заключений научной индукции, хотя она и не охватывает все предметы изучаемого класса, а лишь их часть (и притом небольшую), объясняется тем, что учитывается важнейшая из необходимых связей - причинная связь.

     Так, с помощью научной индукции делается заключение: «Всем людям для жизнедеятельности необходима влага». В частности, Ю. С. Николаев и Е. И. Нилов в книге «Голодание ради здоровья» пишут, что человек без пищи (при полном голодании) может прожить 30-40 дней, а воду он должен пить ежедневно: без воды человек не может жить, ибо процесс обезвоживания организма ведет к нарушению внутриклеточного обмена веществ, что приводит к смерти.

     Голодание же, проводимое под наблюдением врачей, наоборот, способствует при многих заболеваниях (например, хроническом нефрите, гипертонической болезни, стенокардии, атеросклерозе, бронхиальной астме, шизофрении, общем ожирении) выздоровлению.

     Причиной  излечивания этих болезней при длительном голодании является изумительная саморегуляция организма во время полного лечебного голода, когда осуществляется общебиологическая перестройка организма больного человека. Обычное переедание, которое ежедневно задает огромную, совершенно ненужную работу желудку и сердцу, - главная причина многих болезней, усталости, ранней дряхлости и преждевременной смерти.⁷

     Применение  научной индукции позволило сформулировать общие суждения и научные законы (физические законы Архимеда, Кеплера, Ома и др.). Так, закон Архимеда описывает свойство всякой жидкости оказывать давление снизу вверх на погруженное в нее тело.

     С применением научной индукции получены и законы развития общества.

     Научная индукция опирается не столько на большое число исследованных  фактов, сколько на всесторонность их анализа и установление причинной зависимости, выделение необходимых признаков или необходимых связей предметов и явлений. Поэтому научная индукция и дает достовернее заключение.

     Следует подчеркнуть, что вопросы определения  дедукции и индукции являются дискуссионными: существуют различные точки зрения.

     Философ С. А. Лебедев в результате изучения категории “индукция” в истории философии и логики показал, что в процессе развития категории индукции произошло ее разделение на метод и вывод.

     Так рассматривали индукцию в Древней  Греции Аристотель, в XIX в. - английский философ и экономист Дж. Ст. Милль и английский логик, экономист и статистик Ст. Джевонс. Индукция как метод научного познания - сложная содержательная операция, включающая в себя наблюдение, анализ, отбор материала, эксперимент и другие средства. Индукция как вывод относится к классу индуктивных умозаключений.

     Позднее индукция как вывод разделилась на формальную индукцию и материальную индукцию. Оба вида индукции обозначают любой вывод, посылки которого имеют менее общий характер, чем заключение. Отличие их в том, что первая не учитывает специфики содержания посылок (обыденное, философское, конкретно-научное и др.), а вторая учитывает, что имеет существенное значение.

     Далее материальная индукция разделилась  на научную и ненаучную. Научная индукция в посылках опирается только на существенные связи и отношения, благодаря чему достоверность ее заключений носит необходимый характер (хотя она и является неполной индукцией).

     В современной логике термин «индукция» часто употребляют как синоним понятий «недемонстративный вывод», «вероятностный аргумент». Таковы системы индуктивной логики Р. Карнапа, Я. Хинтикки и других логиков. Но отождествление понятий «индукция», «индуктивный вывод» с понятиями «вероятностный вывод», «недемонстративный аргумент» ведет к терминологическому отождествлению разных понятий, так как гносеологическая проблематика индукции шире, чем проблематика вероятностных выводов.⁸

     Необходима  четкая фиксация существенного различия классического и современного понимания индукции, что важно для решения таких вопросов методологии, как индукция и проблема открытия научных законов, индукция и ее роль в жизни и др. Для различения двух смыслов индукции предполагают классическое понимание обозначить термином “индукция1.” (сокращенно И1), а современное - “индукция2” (Ид2)'.

 

     

3. Правила образования умозаключений

 

     1. Исходные суждения были истинными.

     2. Формирование умозаключений можно  проводить только по строго  определенным законам, которые  необходимо изучить.

     2. Нарушение правил  формирования умозаключений ведет к ложным умозаключениям.

     Умозаключение - это форма мышления, посредством которой из одного или нескольких суждений на основании правил выводится новое суждение. В состав умозаключения входят посылки, вывод и заключение.

     Посылки - это исходные суждения.                                          -

     Заключение- есть новое суждение, полученное из посылки логическим путем.

     Вывод - логический переход от посылки к умозаключению.

3.1 Виды умозаключений

 

     1. По направлениям логического следования умозаключения делятся на:

     -     дедуктивные - от общих суждений к частным,

     -     индуктивные – от частных суждений к общим,

     -    аналогии - от частных суждений к частным.

     2. По степени достоверности умозаключения бывают:

     -     достоверными (истинными, демонстративными)

     -     вероятностными (правдоподобными, недемонстративными).

     Умозаключения являются логическими моделями рассуждений.

     В зависимости от характера умозаключений  выводы при истинных посылках и заключениях  могут получаться как

     -     достоверные, которые обязательно будут иметь место,

     -     вероятностные, которые могут произойти с определенной долей вероятности.