- विशेषताएँ
- कंक्रीट से सामान्य पर जाएं
- आपके निष्कर्ष संभावित हैं, अचूक नहीं
- इसे लगाते समय त्रुटियां हो सकती हैं
- प्रकार
- सामान्यकरण
- सांख्यिक शास्त्रवाद
- सरल प्रेरण
- सादृश्य द्वारा तर्क
- कारण अनुमान
- डिडक्टिव रीजनिंग के साथ अंतर
- बिंदु
- तर्क
- निष्कर्ष की वैधता
- उदाहरण
- संदर्भ
आगमनात्मक तर्क विशिष्ट टिप्पणियों से सामान्यीकृत सिद्धांत बनाने के बारे में सोच का एक प्रकार है। निगमनात्मक तर्क के विपरीत, यह निष्कर्ष निकालने के लिए ठोस डेटा पर निर्भर करता है जो अन्य समान स्थितियों पर लागू हो सकता है।
अच्छे आगमनात्मक तर्क को पूरा करने के लिए, बड़ी संख्या में टिप्पणियों को पूरा करना आवश्यक है, उनके बीच एक पैटर्न ढूंढें, और एकत्र किए गए डेटा से सामान्यीकरण करने में सक्षम हों। बाद में, उस सामान्यीकरण का उपयोग स्पष्टीकरण या सिद्धांत बनाने के लिए किया जा सकता है।
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आगमनात्मक तर्क विज्ञान और रोजमर्रा की जिंदगी में दोनों का उपयोग किया जाता है। यद्यपि इसके निष्कर्ष अन्य तार्किक प्रक्रियाओं से प्राप्त होने वाले अचूक के रूप में अचूक नहीं हैं, जैसे कि कटौतीत्मक तर्क, यह सभी प्रकार के सिद्धांतों, भविष्यवाणियों या व्यवहारों के स्पष्टीकरण के आधार के रूप में काम कर सकता है।
जब एक आगमनात्मक तर्क प्रक्रिया का आयोजन किया जाता है, तो निष्कर्ष को अचूक के बजाय अधिक या कम संभावित कहा जाता है। हालांकि, इस प्रकार की सोच को लागू करते समय, विभिन्न प्रकार के पूर्वाग्रह उत्पन्न हो सकते हैं, जो तर्कों को अमान्य मानते हैं।
विशेषताएँ
कंक्रीट से सामान्य पर जाएं
आगमनात्मक तर्क का मुख्य लक्षण यह है कि इसका उपयोग करते समय, यह विशिष्ट डेटा की एक श्रृंखला से शुरू होता है जो कि एक निश्चित घटना के बारे में सामान्य सिद्धांत बनाने की कोशिश करने के लिए उपयोग किया जाता है। एक प्रेरण के संचालन की मूल विधि विशिष्ट मामलों की एक श्रृंखला को देखने के लिए है और उनके लिए सामान्य रूप में देखना है।
उदाहरण के लिए, एक एथोलॉजिस्ट जो पक्षी नोटिस की एक नई प्रजाति का अध्ययन कर रहा है, जो उसने पाया है कि सभी नमूनों में काले पंख हैं। इस वजह से, वह इस निष्कर्ष पर पहुंचता है कि यह संभावना है कि इस प्रजाति के किसी भी अन्य जानवर जो कि भविष्य में उसका सामना करता है, उसे भी इस रंग का नुकसान होगा।
क्योंकि यह जिस तरह से काम करता है, आगमनात्मक तर्क को "नीचे-ऊपर तर्क" के रूप में भी जाना जाता है। यह कटौती के काम करने के तरीके के विपरीत है, जहां आप एक सामान्य सिद्धांत से शुरू करते हैं जिसका उपयोग किसी विशिष्ट स्थिति के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए किया जाता है।
अपनी प्रकृति के अनुसार, सामाजिक विज्ञान आगमनात्मक तर्क का उपयोग निवारक तर्क की तुलना में बहुत अधिक करते हैं। इस प्रकार, मनोविज्ञान या मनोविज्ञान जैसे विषयों के सिद्धांतों का एक बड़ा हिस्सा बड़ी संख्या में व्यक्तियों को देखकर और उनकी विशेषताओं को पूरी आबादी को सामान्य बनाने के द्वारा बनाया गया है।
आपके निष्कर्ष संभावित हैं, अचूक नहीं
जब हम कटौतीत्मक तर्क करते हैं, यदि परिसर सच है और तर्क अच्छी तरह से निर्मित है, तो निष्कर्ष हमेशा सच होगा। हालांकि, आगमनात्मक तर्क में यह मामला नहीं है। यहां तक कि जब तर्क का अच्छी तरह से उपयोग किया जाता है, तो एक तर्क का परिणाम कभी अचूक नहीं होगा, लेकिन यह संभव है कि यह गलत होगा।
ऐसा इसलिए होता है क्योंकि, आगमनात्मक तर्क के साथ काम करते समय, आप हमेशा संभावनाओं के बारे में बात कर रहे हैं। हमारे द्वारा पहले लगाए गए काले पक्षियों के उदाहरण में, केवल एक अन्य रंग के जानवर के लिए यह तर्क प्रकट करना आवश्यक होगा कि उस प्रजाति के सभी नमूनों में एक ही रात है।
हालांकि, सभी प्रकार के आगमनात्मक तर्क समान रूप से विश्वसनीय नहीं हैं। जितना बड़ा नमूना हम देखते हैं, और जितना अधिक प्रतिनिधि वह सामान्य आबादी का होता है (यानी, जितना अधिक वह उस सेट से मिलता-जुलता है जिसका हम अध्ययन करना चाहते हैं), कम संभावना यह है कि किसी प्रकार की त्रुटि हो।
उदाहरण के लिए, जब मतदान के इरादे पर एक सर्वेक्षण का आयोजन किया जाता है, तो यह बहुत अधिक विश्वसनीय होगा यदि 10,000 यादृच्छिक रूप से चयनित लोगों से पूछा जाए कि क्या सर्वेक्षण 50 छात्रों के एक समूह के साथ विश्वविद्यालय की कक्षा में आयोजित किया जाता है।
इसे लगाते समय त्रुटियां हो सकती हैं
हम पहले ही देख चुके हैं कि आगमनात्मक तर्क द्वारा निकाले गए निष्कर्ष अचूक नहीं हैं, लेकिन बस संभावित हैं। यह तब भी होता है जब तार्किक प्रक्रिया को सही तरीके से किया गया हो। हालांकि, अन्य प्रकार के तर्क के साथ, एक प्रेरण का संचालन करते समय गलतियां करना संभव है।
सबसे आम गलती जो आगमनात्मक तर्क का उपयोग करते समय होती है, उन उदाहरणों पर निर्भर होती है जो वास्तव में अध्ययन की जा रही स्थिति के प्रतिनिधि नहीं हैं। उदाहरण के लिए, एक विज्ञान के रूप में मनोविज्ञान के कई आलोचक बताते हैं कि अक्सर प्रयोग आम लोगों के बजाय कॉलेज के छात्रों पर किए जाते हैं।
सबसे आम त्रुटियों में से एक बहुत कम मामलों पर हमारे निष्कर्षों को आधार बनाना है, जिसके साथ हम जिस डेटा को शुरू करते हैं वह अधूरा है। आगमनात्मक तर्क के माध्यम से वास्तव में विश्वसनीय निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए, आधार के रूप में अधिक से अधिक डेटा होना आवश्यक है।
अंत में, यहां तक कि जब हमारे पास पर्याप्त डेटा है और नमूना सामान्य आबादी का प्रतिनिधि है, तो सोच के आधार पर हमारे निष्कर्ष गलत हो सकते हैं। आगमनात्मक तर्क में, कुछ सबसे सामान्य पुष्टिकरण पूर्वाग्रह, उपलब्धता पूर्वाग्रह और खिलाड़ी गिरावट हैं।
प्रकार
बुनियादी तंत्र हमेशा एक आगमनात्मक तर्क प्रक्रिया में रहता है। हालांकि, विशेष डेटा की एक श्रृंखला से आबादी के बारे में सामान्य निष्कर्ष पर पहुंचने के कई तरीके हैं। आगे हम सबसे आम देखेंगे।
सामान्यकरण
आगमनात्मक तर्क का सबसे सरल रूप एक बड़ी आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए एक छोटा सा नमूना देखने पर आधारित है।
सूत्र निम्न होगा: यदि नमूने के अनुपात में एक विशेषता X है, तो सामान्य जनसंख्या के समान अनुपात में यह होगा।
बुनियादी सामान्यीकरण अनौपचारिक सेटिंग्स में होता है। वास्तव में, यह अक्सर बेहोश स्तर पर होता है। उदाहरण के लिए, एक स्कूल में एक छात्र अपने 30 सहपाठियों में से केवल 5 अभिभावकों को अलग करता है। इसे देखते हुए, आप एक सामान्यीकरण कर सकते हैं और सोच सकते हैं कि केवल कुछ ही वयस्क अलग हैं।
हालांकि, सामान्यीकरण के अन्य अधिक विश्वसनीय और वैज्ञानिक रूप हैं। पहला सांख्यिकीय सामान्यीकरण है। ऑपरेशन मूल के समान है, लेकिन डेटा को बड़ी आबादी में व्यवस्थित तरीके से एकत्र किया जाता है, और परिणामों का गणितीय तकनीकों के साथ विश्लेषण किया जाता है।
आइए कल्पना करें कि 5,000 लोगों को उनके राजनीतिक संबद्धता के बारे में टेलीफोन द्वारा सर्वेक्षण किया गया था। इस नमूने में से, 70% "वामपंथी" के रूप में पहचाने जाते हैं। यह मानते हुए कि नमूना सामान्य आबादी का प्रतिनिधि है, यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उस देश के 70% निवासी खुद को बाईं ओर भी मानेंगे।
सांख्यिक शास्त्रवाद
एक सांख्यिकीय सिलेजोलिज़्म आगमनात्मक तर्क का एक रूप है जो एक विशिष्ट घटना के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए एक सामान्यीकरण से शुरू होता है। इस पद्धति का उपयोग करते समय, एक परिणाम होने की संभावना का अध्ययन किया जाता है और एक व्यक्तिगत मामले में लागू किया जाता है।
उदाहरण के लिए, एक ऐसे देश में जहां 80% विवाह तलाक में समाप्त हो जाते हैं, हम कह सकते हैं कि यह बहुत संभावना है कि जिस जोड़े ने अभी शादी की है वह अलग हो रहा है।
हालांकि, डिडक्टिव लॉजिक में सिलेलोगिज्म के विपरीत, यह परिणाम अचूक नहीं है (शादी होने पर 20% संभावना होगी कि विवाह होगा)।
सांख्यिकीय सिलेगोलिज़्म का उपयोग करते समय, दो अलग-अलग समस्याएं पैदा हो सकती हैं। एक तरफ, उन मामलों के प्रतिशत को अनदेखा करना बहुत आसान है जिनमें हम जिस निष्कर्ष पर पहुंचे हैं, वह पूरा नहीं हुआ है; और दूसरी ओर, यह सोचना भी सामान्य है कि, चूंकि नियम अपवाद हैं, इसलिए इसे सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है।
सरल प्रेरण
साधारण इंडक्शन सामान्यीकरण और सांख्यिकीय सिओलोगिज़्म का संयोजन है। इसमें किसी ऐसे व्यक्ति के बारे में निष्कर्ष निकालना शामिल है जो एक समूह को प्रभावित करता है, जिसके पास वह समूह है। सूत्र इस प्रकार है:
हम जानते हैं कि किसी समूह के प्रतिशत X में एक विशिष्ट विशेषता है। प्रत्येक व्यक्ति के लिए जो उस समूह से संबंधित है, संभावना है कि वे भी इस विशेषता को प्रस्तुत करते हैं एक्स। उदाहरण के लिए, यदि समूह के 50% सदस्य परिचय हैं, तो प्रत्येक व्यक्ति में इस विशेषता को प्रस्तुत करने की 50% संभावना है।
सादृश्य द्वारा तर्क
आगमनात्मक तर्क के सबसे आम रूपों में से एक वह है जो दो अलग-अलग समूहों या व्यक्तियों की तुलना करके यह अनुमान लगाने की कोशिश करता है कि उनकी समानताएं और अंतर क्या होंगे। इसका आधार यह है: यदि दो व्यक्ति विशेषताओं के एक सेट को साझा करते हैं, तो वे दूसरों में भी समान होने की अधिक संभावना रखते हैं।
सादृश्य द्वारा तर्क औपचारिक विषयों जैसे विज्ञान और दर्शन दोनों में और हमारे दिन-प्रतिदिन के जीवन में बहुत आम है। हालांकि, इसके निष्कर्ष हमेशा सही नहीं होते हैं, इसलिए इसे आमतौर पर केवल सहायक पद्धति के रूप में माना जाता है।
उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि हम दो व्यक्तियों का निरीक्षण करते हैं और पता चलता है कि वे दोनों अंतर्मुखी हैं, पढ़ने के प्रेमी हैं, और एक समान स्वभाव रखते हैं। यदि हम बाद में देखते हैं कि उनमें से एक को शास्त्रीय संगीत में रुचि है, तो सादृश्य द्वारा तर्क हमें बताएगा कि दूसरा संभवतः भी होगा।
कारण अनुमान
जब हम देखते हैं कि दो घटनाएं हमेशा एक ही समय में होती हैं, तो हमारा पहला आवेग यह सोचना है कि उनमें से एक दूसरे का कारण है। इस प्रकार के आगमनात्मक तर्क को कार्यनिष्क्रियता के रूप में जाना जाता है।
इस प्रकार के तर्क में यह समस्या है कि एक ही समय में होने वाली दो घटनाएं एक तिहाई के कारण हो सकती हैं जिन्हें हम नहीं जानते हैं, जिन्हें "अजीब चर" कहा जाता है। इसलिए, हालांकि कारण निष्कर्ष बहुत आम है, यह विज्ञान जैसे क्षेत्रों में मान्य माना जाने के लिए पर्याप्त सबूत प्रदान नहीं करता है।
गलत कारण निष्कर्ष का एक क्लासिक उदाहरण आइसक्रीम की खपत और समुद्र में डूबने से होने वाली मौतों की संख्या के बीच संबंध है। दोनों घटनाएं वर्ष के कुछ निश्चित समय में अधिक हद तक घटित होती हैं; इसलिए यदि हम कार्यनिष् यता का उपयोग करते हैं, तो हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि उनमें से एक दूसरे का कारण बन रहा है।
हालांकि, तार्किक व्याख्या यह है कि एक तीसरा चर है जो पहले दो का कारण बनता है। इस मामले में, यह गर्मी के महीनों के दौरान तापमान में वृद्धि होगी, जिसके कारण लोग अधिक आइसक्रीम पीते हैं और समुद्र में अधिक बार स्नान करते हैं, इस प्रकार डूबने से मृत्यु भी बढ़ जाती है।
डिडक्टिव रीजनिंग के साथ अंतर
बिंदु
कटौतीत्मक और आगमनात्मक तर्क के बीच पहला मौलिक अंतर दोनों के लिए प्रारंभिक बिंदु है। डिडक्टिव रीजनिंग को "टॉप-डाउन लॉजिक" के रूप में जाना जाता है, क्योंकि यह एक सामान्य सिद्धांत से शुरू होता है और एक विशिष्ट मामले के बारे में निष्कर्ष निकालता है।
इसके विपरीत, हम पहले ही देख चुके हैं कि आगमनात्मक तर्क को "बॉटम-अप लॉजिक" भी कहा जाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि प्रक्रिया विपरीत है: ठोस डेटा से तर्क शुरू होता है, और यह एक सामान्य घटना के बारे में तार्किक निष्कर्ष पर पहुंचने के बारे में है।
तर्क
तर्क में, एक तर्क एक परिसर और एक निष्कर्ष से बना है। समर्पण तर्क में, तर्क वैध हो सकते हैं (यदि वे अच्छी तरह से निर्मित हैं) या अमान्य (यदि परिसर एक दूसरे से असंबंधित हैं या निष्कर्ष खराब तरीके से खींचा गया है)। दूसरी ओर, वे सच भी हो सकते हैं (यदि परिसर सच है) या गलत है।
यह आगमनात्मक तर्क में उसी तरह काम नहीं करता है। इस प्रकार के तर्क में, तर्क मजबूत हो सकते हैं (यदि कुछ होने की संभावना अधिक है) या कमजोर। उसी समय, मजबूत तर्क आश्वस्त हो सकते हैं (यदि परिसर जिस पर वे आधारित हैं वे सच हैं) या आश्वस्त नहीं हैं।
निष्कर्ष की वैधता
इन दो प्रकार के तर्क के बीच अंतिम अंतर का निष्कर्ष की वैधता के साथ क्या करना है। कटौतीत्मक तर्क में, यदि परिसर सच है और तर्क अच्छी तरह से निर्मित है, तो निष्कर्ष बिल्कुल सभी मामलों में सही होगा।
इसके विपरीत, आगमनात्मक तर्क में, भले ही तर्क मजबूत हो और परिसर सच हो, निष्कर्ष हमेशा सच नहीं होगा। इसलिए हम ठोस तर्क की बात करते हैं, न कि सच्चे तर्कों की।
उदाहरण
नीचे हम आगमनात्मक तर्क के कुछ और उदाहरण देखेंगे जिन्हें हम अपने दिन प्रतिदिन कर सकते हैं:
- जब भी जुआन मूंगफली खाता है, तो उसे खांसी होती है और वह बीमार महसूस करता है। मूंगफली से जुआन को एलर्जी होनी चाहिए।
- एक शिक्षक यह देखता है कि जब वह किसी कक्षा में PowerPoint प्रस्तुति का उपयोग करता है, तो उसके छात्र अधिक रुचि दिखाते हैं। शिक्षक का निष्कर्ष है कि PowerPoint का उपयोग करने से उसके छात्रों की प्रेरणा में वृद्धि होगी।
- एक वकील अध्ययन करता है कि अतीत में एक के समान मामले कैसे हल किए गए थे, और एक ऐसी रणनीति का पता चलता है जिसने हमेशा अच्छे परिणाम प्राप्त किए हैं। इस वजह से, वह इस निष्कर्ष पर पहुंचता है कि यदि वह अपने मामले में इसका उपयोग करता है तो वह अपने उद्देश्य को भी प्राप्त करेगा।
संदर्भ
- "डिडक्टिव बनाम आगमनात्मक ": में। पुनः प्राप्त: मार्च 20, 2019 को डिफेन: diffen.com से।
- "डिडक्टिव रीजनिंग बनाम आगमनात्मक तर्क "में: लाइव विज्ञान। 20 मार्च, 2019 को लाइव साइंस से लिया गया: lifecience.com
- "इंडिक्टिव रीज़निंग डेफिनिशन और उदाहरण": द बैलेंस करियर। 20 मार्च, 2019 को द बैलेंस करियर से लिया गया: thebalancecareers.com
- "आगमनात्मक तर्क के उदाहरण": आपका शब्दकोश। आपके शब्दकोश से 20 मार्च, 2019 को प्राप्त हुआ: example.yourdEDIA.com
- "आगमनात्मक तर्क": विकिपीडिया में। 20 मार्च 2019 को विकिपीडिया: en.wikipedia.org से पुनः प्राप्त।