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연역적 추론
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– [나레이터] 연역적 추리는 일종의 논리로서특정 예측을 하기 위해 사용되며일반 원칙에 근거합니다귀납적 추론의 반대되는데일반적인 원칙이특정 관찰에서 유추되는 방식입니다두 가지 유형의 추론은 모두가설 생성 및 테스트 과정에서 사용됩니다예로서, 과학자가 관찰할 수 있는 것은한 종의 나비가 이끌리게 되는 대상이빨간색의 특정 유형의 꽃이라는 것인데매우 유사한 유형이지만가까이 있는 파란 꽃은 아니라는 것입니다이 정보로부터 가설을 세울 수 있으며귀납적 추론을 사용하여꽃이 색이 주로 나비를 유인한다고 볼 수 있습니다일반적인 가설을 공식화 한 후에과학자는 가능한 많은 결과를 추론할 수 있는데그 가설이 참인 경우에 해당됩니다이 경우엔, 대상 꽃의 꽃잎 색상이 변경되면나비의 유인에 변동이 있어야 하는데향기나 꽃잎 모양이 바뀔 때는 그렇지 않아야 합니다연역적 예측을 사용하여 실험을 설계 할 수 있으며해당 가설을 반증하는 과정으로이 경우엔, 나비의 선호 여부가특정 꽃의 색인지를 따집니다실험 결과는 또한추가적 귀납적 가설과 연역적 예측으로 이어질 수 있으며예를 들면, 과학자들이 관찰할 수 있는 상황으로나비가 작은 꽃잎은 피하는 경향을 들 수 있습니다
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연역적 추론
과학자들이 자연 현상을 탐구하고 설명할 때 종종 특정 질문이나 문제를 강조하는 관측에서 부터 이야기를 시작합니다. 그런 다음 가설로 불리는 현상에 대한 가능한 설명이나 해결책을 도출합니다. 관측 결과를 통해 일반적이고 개연적인 결론에 도달하는 이러한 유형의 논리적 사고를 귀납적 추론이라고합니다.
가설이 정립된 후 과학자들은 가설이 사실이라면 특정 사건이 발생해야한다고 추정합니다. 연구자들은 이렇게 연역적 추론에서 나온 예측을 사용해 가설을 검증합니다. 귀납적 추론과 비교했을때, 연역적 추론은 귀납적 추론의 반대 방향으로 작동하는데 일반적인 원칙이나 법칙(즉, 귀납적 추론의 결론)에서 시작하여 특정 결과(즉, 미래의 관측)를 예측하는 식으로 작동합니다. 연역 검증은 종종 “…하다면 … 할 것이다 (if … then …)“형식의 문장으로 명시됩니다. 예: 가설이 사실이라면 예측이 관찰될 것이다
연역적 추론은 가설주도(hypothesis-driven)과학의 핵심인 반면 귀납적 추론은 주로 설명과학과 관련이 있지만 이 두 형태의 논리들 모두 연구활동에 필수적이며 종종 동일한 실험 내에서 함께 쓰이기도 합니다.
Suggested Reading
Cummings, L. Public Health Reasoning: Much More than Deduction. Archives of Public Health. 71 (1), 25 (2013).