le raisonnement inductif c'est un type de pensée qui tente de créer des théories généralisées à partir d'observations spécifiques. Contrairement au raisonnement déductif, il s'appuie sur des données concrètes pour tirer des conclusions qui peuvent s'appliquer à d'autres situations similaires.
Pour réaliser un bon raisonnement inductif, il est nécessaire d'effectuer un grand nombre d'observations, de trouver un modèle entre elles et de pouvoir faire une généralisation à partir des données collectées. Plus tard, cette généralisation peut être utilisée pour créer une explication ou une théorie..
Le raisonnement inductif est utilisé à la fois dans la science et dans la vie de tous les jours. Bien que ses conclusions ne soient pas aussi infaillibles que celles obtenues à partir d'autres processus logiques, tels que le raisonnement déductif, il peut servir de base à toutes sortes de théories, de prédictions ou d'explications de comportements..
Lors de la conduite d'un processus de raisonnement inductif, on dit que la conclusion atteinte est plus ou moins probable qu'infaillible. Cependant, lors de l'application de ce type de pensée, divers types de biais peuvent survenir, qui rendent les arguments invalides..
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La principale caractéristique du raisonnement inductif est que lors de son utilisation, il commence par une série de données spécifiques qui sont utilisées pour essayer de créer des théories générales sur un certain phénomène. La méthode de base pour réaliser une induction est d'observer une série de cas concrets et de chercher ce qu'ils ont en commun.
Par exemple, un éthologue qui étudie une nouvelle espèce d'oiseau remarque que tous les spécimens qu'il a trouvés ont des plumes noires. Pour cette raison, il arrive à la conclusion qu'il est probable que tout autre animal de cette espèce qu'il rencontrera à l'avenir aura également le plumage de cette couleur..
En raison de son fonctionnement, le raisonnement inductif est également connu sous le nom de «logique ascendante». Cela contraste avec la manière dont la déduction fonctionne, où elle part d'une théorie générale utilisée pour tirer des conclusions sur une situation spécifique..
De par sa nature, les sciences sociales ont tendance à utiliser beaucoup plus le raisonnement inductif que le raisonnement déductif. Ainsi, une grande partie des théories de disciplines telles que la psychologie ou la psychologie ont été créées en observant un grand nombre d'individus et en généralisant leurs caractéristiques à l'ensemble de la population..
Lorsque nous effectuons un raisonnement déductif, si les prémisses sont vraies et que l'argument est bien construit, les conclusions seront toujours vraies. Cependant, dans le raisonnement inductif, ce n'est pas le cas. Même lorsque la logique est bien utilisée, le résultat d'un argument ne sera jamais infaillible, mais il est possible qu'il soit faux.
Cela se produit parce que, lorsque vous travaillez avec un raisonnement inductif, vous parlez toujours de probabilités. Dans l'exemple des oiseaux noirs que nous avons mis précédemment, il suffirait qu'un animal d'une autre couleur apparaisse pour démanteler l'argument selon lequel tous les spécimens de cette espèce ont la même tonalité.
Cependant, tous les types de raisonnement inductif ne sont pas également fiables. Plus l'échantillon que nous examinons est grand et plus il est représentatif de la population générale (c'est-à-dire plus il ressemble à l'ensemble que nous voulons étudier), moins il y aura un certain type d'erreur.
Par exemple, lors de la réalisation d'une enquête sur l'intention de vote, il sera beaucoup plus fiable si on interroge 10000 personnes sélectionnées au hasard que si l'enquête est menée dans une classe universitaire avec un groupe de 50 étudiants..
Nous avons déjà vu que les conclusions tirées par le raisonnement inductif ne sont pas infaillibles, mais simplement probables. Cela se produit même lorsque le processus logique a été exécuté correctement. Cependant, comme pour d'autres types de raisonnement, il est possible de faire des erreurs lors de la conduite d'une induction.
L'erreur la plus courante qui se produit lors de l'utilisation du raisonnement inductif est de s'appuyer sur des exemples qui ne sont pas vraiment représentatifs de la condition étudiée. Par exemple, de nombreux critiques de la psychologie en tant que science soulignent que les expériences sont souvent menées sur des étudiants et non sur des gens ordinaires..
Une autre des erreurs les plus courantes est de baser nos conclusions sur un très petit nombre de cas, avec lesquels les données à partir desquelles nous partons sont incomplètes. Pour parvenir à des conclusions vraiment fiables grâce au raisonnement inductif, il est nécessaire d'avoir autant de données que possible comme base.
Enfin, même lorsque nous disposons de suffisamment de données et que l'échantillon est représentatif de la population générale, il est possible que nos conclusions soient erronées en raison de biais de réflexion. Dans le raisonnement inductif, certains des plus courants sont le biais de confirmation, le biais de disponibilité et l'erreur du joueur..
Le mécanisme de base reste toujours dans un processus de raisonnement inductif. Cependant, il existe plusieurs façons d'arriver à une conclusion générale sur une population à partir d'une série de données particulières. Ensuite, nous verrons le plus courant.
La forme la plus simple de raisonnement inductif est basée sur l'observation d'un petit échantillon pour tirer une conclusion sur une population plus large..
La formule serait la suivante: si une proportion de l'échantillon a une caractéristique X, alors la même proportion de la population générale l'aura.
La généralisation de base se produit généralement dans des contextes informels. En fait, cela se produit souvent au niveau inconscient. Par exemple, un élève d'une école constate que sur ses 30 camarades de classe, seuls 5 ont des parents séparés. En regardant cela, vous pourriez faire une généralisation et penser que seul un petit nombre d'adultes sont séparés.
Cependant, il existe d'autres formes de généralisation plus fiables et scientifiques. Le premier est la généralisation statistique. Le fonctionnement est similaire à celui de base, mais les données sont collectées de manière systématique dans une population plus large, et les résultats sont analysés à l'aide de techniques mathématiques..
Imaginons que 5 000 personnes aient été interrogées par téléphone sur leur appartenance politique. Sur cet échantillon, 70% s'identifient comme «de gauche». En supposant que l'échantillon soit représentatif de la population générale, on peut en déduire que 70% des habitants de ce pays se considéreront également à gauche..
Un syllogisme statistique est une forme de raisonnement inductif qui part d'une généralisation pour tirer une conclusion sur un phénomène spécifique. Lors de l'utilisation de cette méthode, la probabilité qu'un résultat se produise est étudiée et appliquée à un cas individuel.
Par exemple, dans un pays où 80% des mariages se terminent par un divorce, on peut dire qu'il est très probable qu'un couple qui vient de se marier finisse par se séparer.
Cependant, contrairement aux syllogismes de la logique déductive, ce résultat n'est pas infaillible (il y aurait 20% de chances que le mariage fonctionne).
Lors de l'utilisation de syllogismes statistiques, deux problèmes différents peuvent survenir. D'une part, il est très facile d'ignorer le pourcentage de cas dans lesquels la conclusion à laquelle nous sommes parvenus n'est pas remplie; et d'autre part, il est également courant de penser que, comme il existe des exceptions à la règle, il n'est pas possible de généraliser.
L'induction simple est une combinaison de généralisation et de syllogisme statistique. Il consiste à tirer une conclusion sur un individu à partir d'une prémisse qui affecte un groupe auquel il appartient. La formule est la suivante:
Nous savons qu'un pourcentage X d'un groupe a un attribut spécifique. Pour chaque individu appartenant à ce groupe, la probabilité qu'ils présentent également cet attribut est X. Par exemple, si 50% des membres d'un groupe sont des introvertis, chaque individu a une probabilité de 50% de présenter ce trait.
Une autre des formes les plus courantes de raisonnement inductif est celle qui compare deux groupes ou individus différents pour essayer de prédire quelles seront leurs similitudes et leurs différences. La prémisse est la suivante: si deux individus partagent un ensemble de caractéristiques, ils sont plus susceptibles d'être similaires dans d'autres également..
Le raisonnement par analogie est très courant tant dans les disciplines formelles telles que la science et la philosophie que dans notre vie de tous les jours. Cependant, ses conclusions ne sont pas toujours correctes, c'est pourquoi il est généralement considéré comme utile uniquement comme méthode de réflexion auxiliaire..
Par exemple, imaginez que nous observons deux individus et découvrons qu'ils sont tous les deux introvertis, amoureux de la lecture, et ont un tempérament similaire. Si nous observons plus tard que l'un d'entre eux s'intéresse à la musique classique, le raisonnement par analogie nous dirait que le second le sera probablement aussi..
Quand on observe que deux phénomènes se produisent toujours en même temps, notre première impulsion est de penser que l'un d'eux est la cause de l'autre. Ce type de raisonnement inductif est connu sous le nom d'inférence causale..
Ce type de raisonnement pose le problème que deux phénomènes qui se produisent en même temps peuvent être causés par un troisième que nous ne connaissons pas, appelé «variable étrange». Par conséquent, bien que l'inférence causale soit très courante, elle ne fournit pas suffisamment de preuves pour être considérée comme valide dans des domaines tels que la science..
Un exemple classique d'inférence causale erronée est la relation entre la consommation de crème glacée et le nombre de décès causés par noyade en mer. Les deux phénomènes ont tendance à se produire dans une plus grande mesure à certaines périodes de l'année; donc si nous utilisions l'inférence causale, nous pourrions conclure que l'un d'eux est à l'origine de l'autre.
Cependant, l'explication logique est qu'il existe une troisième variable qui cause les deux premières. Dans ce cas, ce serait l'augmentation des températures pendant les mois d'été, qui amènerait les gens à boire plus de crème glacée et à se baigner plus souvent dans la mer, augmentant ainsi également les décès par noyade..
La première différence fondamentale entre le raisonnement déductif et inductif est le point de départ des deux. Le raisonnement déductif est connu sous le nom de «logique descendante», car il commence par une théorie générale et finit par tirer une conclusion sur un cas spécifique..
Au contraire, nous avons déjà vu que le raisonnement inductif est aussi appelé «logique ascendante». En effet, le processus est le contraire: le raisonnement part de données concrètes, et il s'agit de parvenir à une conclusion logique sur un phénomène général.
En logique, un argument est un raisonnement composé de prémisses et d'une conclusion. En logique déductive, les arguments peuvent être valides (s'ils sont bien construits) ou invalides (si les prémisses ne sont pas liées les unes aux autres ou si la conclusion est mal tirée). D'un autre côté, ils peuvent aussi être vrais (si les prémisses sont vraies) ou faux.
Cela ne fonctionne pas de la même manière dans le raisonnement inductif. Dans ce type de logique, les arguments peuvent être forts (si la probabilité que quelque chose se produise est élevée) ou faibles. Dans le même temps, des arguments solides peuvent être convaincants (si les prémisses sur lesquelles ils sont fondés sont vrais) ou ne pas être convaincants..
La dernière différence entre ces deux types de raisonnement concerne la validité des conclusions. En logique déductive, si les prémisses sont vraies et que l'argument est bien construit, la conclusion sera vraie dans absolument tous les cas..
En revanche, dans le raisonnement inductif, même si l'argumentation est forte et les prémisses vraies, les conclusions ne seront pas toujours vraies. C'est pourquoi nous parlons d'arguments convaincants et non d'arguments vrais..
Ensuite, nous verrons d'autres exemples de raisonnement inductif que nous pouvons mettre en œuvre au quotidien:
- Chaque fois que Juan mange des cacahuètes, il tousse et se sent malade. Juan doit être allergique aux arachides.
- Un enseignant constate que lorsqu'il utilise une présentation PowerPoint en classe, ses élèves manifestent plus d'intérêt. L'enseignant conclut que l'utilisation de PowerPoint contribuera à accroître la motivation de ses élèves.
- Un avocat étudie comment des cas similaires à celui en question dans le passé ont été résolus et trouve une stratégie qui a toujours porté ses fruits. Pour cette raison, il arrive à la conclusion que s'il l'utilise dans son cas, il atteindra également son objectif.
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