その理由は次のとおりです。
* 帰納的推論： これには、特定の観察またはパターンから一般的な結論を描くことが含まれます。特定から一般に移動します。たとえば、あなたが今まで見たすべての白鳥が白いことを観察した場合、あなたはすべての白鳥が白いことを誘導するかもしれません。これは、科学者がしばしば仮説を形成する方法です。
* 例： 特定の症状を持ついくつかの患者が特定の遺伝的マーカーを持っていることを観察すると、このマーカーが症状に関連しているという仮説につながる可能性があります。
* 演ductive的推論： これは一般的な声明または理論から始まり、特定のケースに適用して結論に達します。それは一般から特定のものに移動します。
* 例： すべての哺乳類が毛皮を持っていることを知っていて、イルカが哺乳類であることを知っているなら、イルカに毛皮があると推測できます。 演ductive的な推論は、新しい仮説を形成するのではなく、既存の仮説をテストするためにより一般的に使用されます。
仮説を形成するために誘導性推論がどのように使用されるか：
1。観察： 科学者は、現実の世界で現象を観察しています。
2。パターン認識： 彼らは観察内のパターンや関係を探します。
3。暫定的な説明： 観察されたパターンの暫定的な説明を作成します。この説明は仮説です。
重要な注意： 帰納的推論は、仮説の真実を保証するものではありません。それは、さらなるテストが必要な可能な説明を示唆するだけです。
より多くの例が欲しいのか、誘導性の推論の限界について議論したい場合はお知らせください！
