연역적 추론과 귀납적 추론은 혼동하기 쉽습니다. 차이점을 알아보고 각 유형의 과학적 추론의 예를 살펴보세요.
연역법 / 귀납법 / 귀추법
베이커 가에 사는 가상의 탐정 셜록 홈즈는 인상적인 논리적 추론 능력으로 유명합니다. 범죄 현장을 재빨리 시각적으로 훑어보며 가설을 세우고 관찰 자료를 수집하고 추론을 통해 궁극적으로 범인의 방법과 정체를 밝혀냅니다.
홈즈는 흔히 연역적 추론의 대가로 알려져 있지만 귀납적 추론에도 크게 의존합니다. 하지만 이름이 비슷하기 때문에 이 두 개념은 혼동하기 쉽습니다.
그렇다면 연역적 추론과 귀납적 추론의 차이점은 무엇일까요? 문학 속 탐정과 실제 과학자 모두가 사용하는 이 두 가지 논리 방식의 주요 차이점을 알아보세요.
연역적 추론이란? - deductive reasoning
연역적 추론은 연역이라고도 하며 일반적인 원칙이나 전제를 근거로 삼아 구체적인 결론을 도출하는 추론의 기본 형태입니다.
이러한 유형의 추론은 전제가 참이라고 알려진 경우 유효한 결론을 이끌어냅니다. 예를 들어 "모든 거미는 다리가 8개다"는 참된 진술로 알려져 있습니다. 이 전제를 바탕으로 타란툴라는 거미이므로 다리가 8개여야 한다는 결론을 합리적으로 내릴 수 있습니다.
알버트 아인슈타인 의과대학의 연구원이자 명예 교수인 실비아 바서틸-스몰러는 과학적 방법은 과학적 가설과 이론을 테스트하기 위해 연역을 사용하며, 연역이 맞을 경우 특정 결과를 예측한다고 말합니다.
"우리는 일반적인 이론에서 구체적인 관찰로 나아갑니다."라고 Wassertheil-Smoller는 라이브 사이언스와의 인터뷰에서 말합니다. 즉, 과거의 지식과 받아들여진 규칙을 바탕으로 이론과 가설을 세운 다음, 이러한 알려진 원리가 특정 사례에 적용되는지 확인하기 위해 테스트를 수행합니다.
연역적 추론은 첫 번째 전제에서 시작하여 두 번째 전제와 추론 또는 추론과 증거에 기반한 결론으로 이어집니다. 연역적 추론의 일반적인 형태는 대전제와 소전제라는 두 개의 진술이 함께 논리적 결론에 도달하는 '삼단논법'입니다.
예를 들어, "모든 A는 B이다"라는 대전제 뒤에 "이 C는 A이다"라는 소전제가 뒤따를 수 있습니다. 이러한 진술은 "이 C는 B이다"라는 결론으로 이어집니다. 삼단논법은 연역적 추론을 테스트하여 주장이 타당한지 확인하는 좋은 방법으로 간주됩니다.
연역적 추론에서는 일반적으로 어떤 사물의 클래스에 대해 어떤 것이 참이라면 그 클래스의 모든 구성원에게도 참입니다.
캘리포니아 주립대 노스리지 캠퍼스 중등교육과 교수인 노먼 허에 따르면 연역적 결론은 그 근거가 되는 전제가 참이라면 신뢰할 수 있지만, 전제가 거짓이라면 문제가 발생합니다. 예를 들어 "대머리 남자는 모두 할아버지다. 해롤드는 대머리입니다. 따라서 해롤드는 할아버지입니다."라는 주장은 논리적으로는 타당하지만 원래 전제가 거짓이기 때문에 사실이 아닙니다.
연역적 추론의 예
대전제: 모든 포유류는 등뼈가 있다.
부전제: 인간은 포유류이다.
결론: 인간에게는 등뼈가 있다.
대전제: 모든 새는 알을 낳는다.
소전제: 비둘기는 새이다.
결론: 비둘기는 알을 낳는다.
대전제: 모든 식물은 광합성을 한다.
소전제: 선인장은 식물이다.
결론: 선인장은 광합성을 한다.
귀납적 추론이란? - inductive reasoning
귀납적 추론은 구체적이고 제한된 관찰을 통해 보다 광범위하게 적용할 수 있는 일반적인 결론을 도출합니다. 따라서 연역적 추론은 일반적인 전제에서 특정 사례로 이동하는 하향식 접근 방식에 가깝지만, 귀납적 추론은 그 반대입니다. 일리노이 대학교에 따르면 귀납적 추론은 관찰된 패턴을 기반으로 새로운 전제 또는 가설을 생성하기 위해 상향식 접근 방식을 사용합니다.
귀납적 추론은 귀납적 논리 또는 추론이라고도 합니다. "귀납적 추론에서는 구체적인 것에서 일반적인 것으로 나아갑니다."라고 바서틸-스몰러는 라이브 사이언스와의 인터뷰에서 말합니다. "우리는 많은 관찰을 하고, 패턴을 파악하고, 일반화를 하고, 설명이나 이론을 추론합니다."
과학에서는 귀납적 추론과 연역적 추론이 끊임없이 상호 작용하여 연구자들이 확실하게 검증할 수 있는 진실에 점점 더 가까워진다고 그녀는 덧붙였습니다.
귀납적 논리로 내린 결론의 신뢰성은 관찰의 완전성에 따라 달라집니다. 예를 들어 동전 가방이 있고 가방에서 동전 세 개를 꺼냈는데 각 동전이 1페니라고 가정해 봅시다. 귀납적 논리를 사용하면 가방에 있는 모든 동전이 동전이라고 제안할 수 있습니다.
가방에서 꺼낸 동전이 각각 1페니라는 초기 관찰이 모두 맞더라도 귀납적 추론이 결론이 참이라는 것을 보장하지는 않습니다. 다음에 꺼내는 동전이 동전일 수도 있습니다.
다른 예로 "펭귄은 새다. 펭귄은 날 수 없다. 따라서 새는 날 수 없습니다." 샘플에 포함된 새는 펭귄뿐이기 때문에 이 결론은 문장에서 논리적으로 따르지 않습니다.
이러한 내재적 한계에도 불구하고 귀납적 추론은 과학적 방법에서 그 자리를 차지하고 있으며, 과학자들은 이를 사용하여 가설과 이론을 형성합니다. 그런 다음 연구자들은 연역적 추론을 사용하여 이론을 특정 상황에 적용합니다.
특징에 따라 모든 새를 정의하면 날 수 있는 새는 없다는 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다. 이는 귀납적 추론의 문제점으로, 표본이 충분히 크지 않거나 다양하지 않으면 잘못된 결론을 도출할 수 있습니다.
귀납적 추론의 예
데이터: 나는 여름마다 뒷마당에서 반딧불이를 본다.
가설: 올여름에도 뒷마당에서 반딧불이를 볼 수 있을 것이다.
데이터: 나는 주변 사람들이 아플 때 감기에 걸리는 경향이 있다.
가설: 감기는 전염성이 있다: 감기는 전염성이 있다.
데이터: 내가 만나는 모든 개는 친절하다.
가설: 대부분의 개는 보통 친절하다.
유추적 접근법(귀추법)이란? - abductive reasoning
귀납적 추론과 연역적 추론과는 다른 또 다른 형태의 과학적 추론을 귀추법이라고 합니다. 캘리포니아 오로빌에 있는 Butte College에 따르면 귀추법은 불완전한 관찰 자료에서 시작하여 해당 데이터에 대한 가장 가능성 있는 설명으로 나아가는 논리의 한 형태입니다.
이는 이용 가능한 최상의 정보를 사용하여 가설을 세우고 테스트하는 것을 기반으로 합니다. 명확한 설명이 없는 현상을 관찰한 후 교육적인 추측을 하는 경우가 많습니다.
예를 들어, 어떤 사람이 거실에 들어와 바닥에 찢어진 종이를 발견했다고 가정해 보겠습니다. 그 사람의 개가 하루 종일 집에 혼자 있었습니다. 이 사람은 가장 가능성이 높은 시나리오이기 때문에 개가 서류를 찢었다고 결론을 내립니다. 아파트 열쇠를 가진 가족이 지나가다가 서류를 찢었을 수도 있고, 집주인이 그랬을 수도 있습니다. 하지만 현재까지의 데이터에 근거한 가장 유력한 결론은 개 이론입니다.
유추적 접근법은 테스트할 가설을 세우는 데 유용합니다. 예를 들어, 의사는 환자의 증상을 바탕으로 어떤 질병에 걸렸을 가능성이 높은지 평가할 때 납치적 추론을 사용합니다. 그런 다음 의사는 의학적 검사를 통해 어떤 잠재적 진단이 맞는지 확인합니다. 배심원도 변호사와 증인이 제시한 일부 증거를 바탕으로 결정을 내릴 때 귀추법을 사용합니다.
귀추법의 예
관찰 : 아침에 일어났을 때 잔디가 젖어 있지만 최근에 잔디밭에 물을 주지 않았습니다.
가장 잘 추측되는 설명입니다: 어젯밤에 비가 왔을 가능성이 높습니다.
관찰 : 식당에서 빈 테이블에 반쯤 먹은 샌드위치 봉지가 보입니다.
가장 잘 맞는 설명: 테이블의 주인이 화장실에 갔을 가능성이 높습니다.
관찰 : 농구 코트에 들어갔는데, 빨간 셔츠를 입은 한 무리의 사람들이 축하하는 반면 파란 셔츠를 입은 다른 무리는 삐져 있는 것을 봅니다.
가장 잘 맞는 설명 : 빨간색 팀이 방금 경기에서 파란색 팀을 이겼을 것입니다.
출처. livescience
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