Основные методы научного естествознания
Страница 4

В полной индукции общий вывод строится на основании исследования всех предметов (явлений) данного класса. Поскольку изучению подлежит полный набор предметов из заданного класса, то полученное умозаключение имеет характер достоверного вывода.

Метод неполной индукции в форме популярной индукции применяется в слабо формализованных научных дисциплинах. Суть популярной (перечислительной) индукции заключается в следующем: общий вывод строится на основании наблюдения ограниченного множества фактов, если среди последних нет таких, которые противоречат индуктивному обобщению. Поэтому достигнутая таким путем истина неполна, ибо всегда остается возможность натолкнуться на факт, опровергающий вывод.

Индукция через отбор фактов по заранее заданному правилу находит широкое применение в статистических методах оценки. Так, при оценке качества партии товаров, как правило, нет необходимости проверять все изделия, входящие в партию. Для этого по определенным правилам формируют некоторую контрольную группу и по результатам ее изучения судят о качестве всей партии изделий.

Как бы ни были развиты методы индукции, научное познание не может обойтись без дедуктивного метода, состоящего в переходе от некоторых общих посылок к частным результатам - следствиям. Умозаключение по дедукции построено по следующей схеме: все предметы класса М обладают свойством Р, а предмет m относится к классу М, значит, m обладает свойством Р.

Не совсем верно сводить дедуктивный метод лишь к дедуктивному заключению. Направленность мысли от общего к частному может характеризовать целую систему научных исследований. Так, вся классическая механика с ее приложениями к явлениям природы и техники построена на основе трех законов И. Ньютона,

Под дедукцией понимают метод перехода от общих суждений к частным, а также необходимое следование из одних высказываний - посылок - других высказываний с помощью законов и правил логики. Необходимый характер следования делает получаемое знание не вероятным, а достоверным.

Возрастание роли дедукции в научном познании связано с тем, что научное исследование все чаще сталкивается с явлениями, недоступными непосредственному восприятию (микромир, метагалактики, минувшие эпохи в развитии человечества и т.д.). В процессе исследования такого рода явлений все чаще обращаются к постулированию каких-либо общих положений, выдвижению различного рода научных гипотез и теорий с тем, чтобы дедуктивно выводимые из них следствия можно было сопоставить с наблюдаемыми или экспериментально устанавливаемыми фактами, В подобных случаях дедукция незаменима. Она выгодно отличается от других методов познания тем, что при истинности исходного знания, представленного в форме посылок, она дает возможность получить новое истинное знание.

Хотя в современном научном познании наблюдается расширение сферы применения дедуктивных методов, их роль не следует преувеличивать, равно как и роль индуктивных методов. Роль дедуктивных методов ограничена тем, что они не позволяют получить содержательно нового знания. В дедуктивном выводе, по сути дела, нет ничего такого, что не содержалось бы уже в посылках. Дедукция представляет собой лишь способ логического развертывания некоторой системы положений на базе исходного знания, способ выявления конкретного содержания принятых посылок.

В процессе научного познания индуктивные и дедуктивные методы тесно связаны. Индуктивные методы имеют большое значение в науках, непосредственно опирающихся на опыт, в то время как дедуктивные методы имеют первостепенное значение в теоретических науках как. средство их логического упорядочения и построения, как методы объяснения и предсказания.

Для обработки и обобщения фактов в научном исследовании широко применяются классификационные методы. Классификация позволяет решать целый ряд познавательных задач: свести много­образие материала к сравнительно небольшому числу образований (классов, типов, форм, видов, групп и т.д.); выявить исходные единицы анализа и разработать систему соответствующих понятий и терминов; обнаружить регулярности, устойчивые признаки и отношения, в конечном счете, - эмпирические закономерности, подвести итоги предшествующих исследований и предсказать существование ранее неизвестных объектов или их свойств, вскрыть новые связи и зависимости между уже известными объектами.

"Хорошей" классификацией принято считать ту, которая объединяет в один класс объекты, максимально сходные друг с другом в существенных признаках, является устойчивой и гибкой для своего сохранения в условиях появления новых объектов исследования. Одновременно она должна быть удобна в обращении и обеспечивать сравнительно легкий поиск нужных объектов или нужной информации о них.

Страницы: 1 2 3 4 5 6 7 8


Также смотрите:

Основы анализа сцепления
Основы анализа генетического сцепления достаточно полно изложены в работе Отта. Мы лишь суммируем здесь основные понятия анализа правдоподобия. Предположим, что мы хотим сравнить рабочую гипотезу Н с альтернативной «нулевой» гипотезой Но. Гипотеза Н, к примеру, может ...

Физико-химическая и гидрологическая характеристика источника водоснабжения
Дон — река в Европейской части России. По площади водосбора, равной 422 тыс. км² уступает только Волге, Днепру и Каме. Длина реки — 1870 км. Название происходит от скифо-сарматского dānu, осетинского "дон" вода, река. Исток Дона расположен в север ...

Рыбоводный расчет рыбца
Необходимо получить 5,2 млн. шт. молоди рыбца. Исходя из биотехнических нормативов посчитаем необходимое для этого количество производителей. 1) Выход молоди из выростных прудов составляет 78%. 5,2/х=78/100, х=5,2 х 100/78 = 6,67 млн. шт. Следовательно в пруды должно ...