Логика

Кириллов В.И., Старченко А.А. Логика: Учебник для юридических вузов. — Изд. 5-е, перераб. и доп. — М.: Юристъ, 1999. — 256 с.
§ 4. Статистические обобщения
Особым видом умозаключений неполной индукции являются статистические обобщения, связанные с анализом массовых событий. К ним относятся, например, массовые транспортные перевозки пассажиров и грузов, рождаемость и смертность людей, распространение заболеваний, транспортные происшествия, динамика преступлений и многие другие.

Учитывая трудности выявления причинных зависимостей, анализ таких массовых событий позволяет установить устойчивое распределение интересующих исследователя случайных признаков. Количественная информация, выражающая устойчивые тенденции развития, имеет важное практическое значение для правильной организации обслуживания населения, профилактических мероприятий, борьбы с преступностью и т.п.

Анализ массовых событий ведется чаще всего путем не сплошного, а выборочного исследования отдельных групп или образцов и логического переноса полученных результатов на все их множество. Вывод в этом случае протекает в форме статистического обобщения.

Статистическое обобщение — это умозаключение неполной индукции, в котором установленная в посылках количественная информация о частоте определенного признака в исследуемой группе (образце) переносится в заключении на все множество явлений этого рода.

В отличие от индукции через перечисление при отсутствии противоречащего случая в посылках статистического умозаключения фиксируется следующая информация: (1) общее число составляющих исследуемую группу, или образец случаев; (2) число случаев, в которых присутствует интересующий исследователя признак;

(3) частота появления интересующего признака.

Для построения схемы статистического обобщения введем следующие условные обозначения: S — исследуемый образец; р — интересующий исследователя признак; пи — общее число наблюдаемых случаев (элементов образца); п — число благоприятных случа-

181

ев, когда явление обладает признаком р; f(p) — частота признака! К — популяция, или множество явлений, на которые распростра ется частота признака.

Частота появления признака р в образце S представляет cob отношение числа благоприятных случаев п к общему числу исслед ванных явлений т:

f(p) = п/т.

Так, например, статистическая информация о совершении .^, го рода преступлений, как хулиганство, показывает, что 95 из It™ случаев хулиганских действий совершаются в состоянии алкоголь-Д ного опьянения. Значит, частота хулиганства, сопровождаемая ал] гольным опьянением, определяется как 95/100, т.е. равна 95%.

Частота появления признака в статистических описаниях првд мает числовое значение в интервале между 0 и 1: 0 п, тем самым f(p) всегда будет мега ше единицы, но больше нудя. ^

В том случае, когда f(p) = 0, это значит, что среди наблюдаемых! не обнаружено ни одного явления, обладающего этим признаком.! На этой основе может быть построено обычное индуктивное об< щение с отрицательным заключением: поскольку ни одно S не o6j дает свойством р, значит, можно заключить, что весь класс К обладает этим свойством. Точно так же и в случае f(p) = 1 мож построить обычную индуктивную генерализацию с утвердителью-жа заключением. Поскольку число случаев появления признака (в)^ равно числу всех исследованных (т), т.е. п=т, значит, каждое 8| обладает р.

Отсюда заключают, что весь класс К обладает этим! признаком.

Схема статистического обобщения имеет следующий вид:

S имеет f(p) Sc К

По-видимому, К имеет f(p)

'Ш Это означает: признак р появляется в образце S с частотой Р,^

образец S является подмножеством популяции К, которая по числу элементов больше S; отсюда следует, что признак р будет встречаться в популяции К с частотой f

Статистическое обобщение, будучи выводом неполной индук- -д ции, относится к недемонстративньин умозаключениям. Логичес- Щ кий переход от посылок к заключению дает здесь лишь проблема' д точное знание. Степень обоснованности статистического обобще- Ц|

182

ния зависит от специфики исследованного образца: его величины по отношению к популяции и представительности (репрезентативности). Если образец по объему приближается к популяции, тем основательнее обобщение, поскольку возможность ошибки становится минимальной. Репрезентативность образца означает меру его представительности: насколько разнообразие элементов в образце отражает их разнообразие в популяции.

Тщательность статистического описания исследуемого образца и логически корректный перенос частоты признака на популяцию обеспечивают высокую вероятность и тем самым практическую эффективность статистических обобщений в различных областях науки, культуры, производства, правовой деятельности.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1. Как определить индукцию?

2. Чем неполная индукция отличается от полной?

3. Каковы условия повышения степени вероятности заключений в перечислительной индукции?

4. Каковы свойства причинной связи?

5. В чем специфика рассуждений по методу сходства?

6. Как элиминируются обстоятельства при пользовании методом различия?

7. Какова схема и принципы рассуждения по методу сопутствующих изменений?

8. Какова структура статистических обобщений и чем они отличаются от перечислительной индукции?

вернуться к содержанию
вернуться к списку источников
перейти на главную страницу

Релевантная научная информация:

  1. § 4. Статистические обобщения - Логика
  2. § 4. Правила и ошибки в аргументации - Логика
  3. Кириллов В.И., Старченко А.А. Логика: Учебник для юридических вузов. — Изд. 5-е, перераб. и доп. — М.: Юристъ, 1999. — 256 с. - Логика
  4. §3. Наука уголовного права - Уголовное право
  5. Лекция 2. ИСТОРИЯ КРИМИНОЛОГИИ, ОСНОВНЫЕ КРИМИНОЛОГИЧЕСКИЕ ТЕОРИИ - Кримминология
  6. Лекция 8. АНАЛИЗ ПРИЧИН И УСЛОВИЙ ПРЕСТУПНОСТИ - Кримминология
  7. Лекция 24. НАСИЛЬСТВЕННАЯ ПРЕСТУПНОСТЬ И ЕЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ - Кримминология
  8. § 2. Простые суждения Виды и состав простых суждений - Логика
  9. ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ - Логика
  10. § 4. Метод теории государства и права - Теория государства и права
  11. Глава III. ОРГАНЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ВЛАСТИ КАК СУБЪЕКТЫ АДМИНИСТРАТИВНОГО ПРАВА - Административное право
  12. § 2. Виды форм государственного управления - Административное право
  13. § 2. Особенности межотраслевого управления - Административное право
  14. 8.2. Логическая структура доказательства - Логика
  15. § 2. Районный (городской) суд, его компетенция - Правоохранительные органы
  16. Глава 6. Заветная мечта каждого выступающего - Риторика
  17. Глава 2. Как убедить оппонента - Риторика
  18. Международное право, европейское право Учебники по праву
  19. Ерышев А. А. и др. Логика: Курс лекций / А. А. Ерышев, Н. П. Лукашевич, Е. Ф. Сластенко. — 3-е изд., перераб. и доп. — К.: МАУП, 2000. — 184 с - Логика
  20. § 2. Субъекты права собственности в аграрном производстве - Аграрное право

Другие научные источники направления Логика:

    1. А. А. Ерышев, Н. П. Лукашевич, Е. Ф. Сластенко. Логика: Курс лекций. 2000