2. Индукция через анализ и отбор фактов

В популярной индукции наблюдаемые объемы выбираются случайно, без всякой системы. В индукции через анализ и отбор фактов стремятся ис­ключить случайность обобщений, так как изучаются планомерно отобран­ные, наиболее типичные предметы — разнообразные по времени, способу получения и существования и другим условиям. Так вычисляют среднюю урожайность поля, судят о всхожести семян, о качестве больших партий то­варов, составе найденных полезных ископаемых. Например, при изучении качества рыбных консервов банки берутся из разных холодильников, выпу­щенные в разные сроки, различными заводами, из различных сортов рыбы.

Изучая свойства серебра, люди обнаружили, что серебро активирует кислород, уничтожающий бактерии. С помощью серебра очищают питье­вую воду. Хирурги применяют серебросодержащие кремы при лечении ожогов и скрепляют кости цементом, который содержит бактерицидные соли серебра. Многим тысячам людей, пострадавшим от тяжелых ожогов, жизнь спасли, применив препараты, включающие серебро. Так, на основе индукции через отбор, планомерно изучая свойства серебра, люди сделали правильные заключения о возможности и необходимости применения се­ребра при лечении различных заболеваний.

Понятие вероятности

Различают два вида понятия «вероятность» — объективную вероятность и субъективную вероятность. Объективная вероятность — понятие, характе­ризующее количественную меру возможности появления некоторого собы­тия при определенных условиях. Этот вид вероятности дает характеристику объективным свойствам и отношениям массовых явлений случайного ха­рактера. Объективная вероятность изучается математической теорией веро­ятностей. Математическая вероятность является объективной количествен­ной характеристикой степени возможности появления определенного со­бытия, которое может повторяться неограниченное число раз в каких-то за­ранее заданных условиях. Например, вероятность выпадения «орла» при бросании монеты равна ¹/„ а вероятность выпадения той или иной грани при бросании кубика равна '/,,. Понятие математической вероятности мо­жет плодотворно применяться лишь к массовым событиям, т.е. происходя­щим много раз. К таким событиям относится появление ребенка определен­ного пола, появление определенной буквы в большом тексте, выпадение дождя, появление дефектного изделия в любой массовой продукции и т.д.

Субъективная вероятность позволяет анализировать особенности субъ­ективной познавательной деятельности людей в условиях неопределеннос­ти. Например, человек утверждает: «Весьма вероятно, что в ближайшие го­ды значительно большее распространение в промышленном производстве получат автоматические манипуляторы (промышленные роботы)». Здесь вероятность выступает как мера субъективной уверенности. Последняя оп­ределяется, во-первых, имеющейся (или отсутствующей) у человека ин­формацией; во-вторых, психологическими особенностями человека, кото­рые играют важную роль при оценке человеком степени вероятности на­ступления того или иного события. В речи для характеристики явлений мы используем различные слова: «очень вероятно», «маловероятно», «неверо­ятно», «неправдоподобно» и др.

Условия повышения степени вероятности выводов посредством индукции через анализ и отбор фактов таковы:

1. Количество исследованных экземпляров данного класса должно быть достаточно большим. Например, репрезентативным считает­ся опрос мнения определенного процента от количества людей, составляющих данную группу. В каждом исследуемом случае этот процент, количество отобранных элементов класса будет своим,

2. Эти элементы класса должны быть отобраны планомерно и быть разнообразными.

3. Изучаемый признак, по которому классифицируются объекты, должен быть типичным для всех его элементов.

4. Изучаемый признак должен быть тесно связанным с сущностью предмета, т.е. являться существенным признаком предметов рассматриваемого класса.

Приведем примеры из социологических исследований, проводимых в том числе и среди молодежи.

Все множество социальных объектов, которые являются предметом изуче­ния в пределах, очерченных программой социологического исследования и территориально-временными границами, образуют генеральную совокуп­ность¹. Возможно, конечно, сплошное обследование, но тогда оно является примером полной индукции. Это, например, переписи населения или изуче­ние всех определенных объектов в пределах данного региона, города, учрежде­ния школы и т.д. Здесь же мы рассматриваем неполную индукцию. Примером ее является эмпирическое социологическое исследование, которое проводит­ся на некоторой части генеральной совокупности. «Часть социальных объек­тов генеральной совокупности, выступающих в качестве объектов наблюде­ния, называется выборочной совокупностью»². Модель (т.е. выборочная сово­купность) по размеру, разумеется, меньше, чем моделируемая (генеральная) совокупность. Чтобы лучше изучить все целое, надо более четко и правильно выбрать для изучения его часть, тогда будет меньше ошибок в выводах о целом.

Существуют различные виды выборки: стихийная, квотная, вероятност­ная и др. При этом должны учитываться следующие требования: полнота, точность, адекватность, удобство работы, отсутствие дублирования единиц наблюдения³. Основой могут служить алфавитные списки сотрудников учреждения, школы, фирмы или какой-либо другой организации. Например, при изучении удовлетворенности трудом или при изучении социальной ак­тивности молодежи данного предприятия основой выборки служит список молодежи этого предприятия.

Под объемом выборки понимается общее число единиц наблюдения, включенных в выборочную совокупность. Должна быть достаточно боль­шая выборка, зависящая от степени однородности генеральной совокупно­сти и от необходимой степени точности выборочных результатов. Выборка, достаточная для изучения одного признака, может оказаться недостаточ­ной для другого.

При квотной выборке часто совершается ошибка, называемая «выбор себе подобных», которую нередко совершают интервьюеры — студенты, молодежь, — берущие интервью чаще у тех, с кем им легче общаться, в ре­зультате чего завышается доля лиц с высшим образованием и молодых по возрасту.

При соответствующем виде выборки и выполнении условий ее осуще­ствления повышается степень вероятности заключений посредством ин­дукции через анализ и отбор фактов.