10 일반화의 예

NS 일반화 그것은 보편적인 특징들이 특정한 관찰들로부터 확인되어 그것들과 함께 일반적인 개념을 형성하는 정신적 과정이다. 유사한 요소의 공통 특성을 추상화한 것입니다. 따라서 추론의 한 유형인 귀납적 추론과 밀접하게 연결되어 있습니다. 결론 이전 사례에서 관찰된 사항의 ​​일반화에서 도달합니다. 예를 들어: 내가 본 새에는 깃털이 있습니다. 따라서 모든 새에는 깃털이 있습니다.

이 개념은 다양한 분야에서 사용되며 그 중 일부에서 특정 의미와 용도를 얻을 수 있습니다.

일반화의 특성

일반화:

일반화의 유형

일반화는 이전 경험의 합으로 이루어지므로 예외 및 특정 사례를 생략할 수 있습니다. 예를 들어: 가을에는 비가 많이 옵니다.

모든 기존 사례가 알려져 있고 예외가 없다면 범주적으로 일반화할 수 있습니다. 이것을 완전한 일반화라고 합니다. 예를 들어: 이 호스피스의 거주자는 80세 이상입니다.

그러나 대부분의 경우 모든 데이터가 알려지지 않았거나 예외가 있을 수 있음을 인정하므로 주의를 유지하면서 일반적인 진술을 할 수 있습니다. 이것들은 불완전한 일반화이며 그 발음은 다음과 같은 뉘앙스를 사용합니다. 거의 항상, 대부분의 경우, 일반적으로, 습관적으로, 자주, 특히. 이 경우 진술서에 명시되어 있습니다. 확언그것이 사실일 수도 있지만 100% 확실하지는 않습니다. 예를 들어: 아이들은 보통 매우 배고픈 상태로 학교에서 집으로 돌아옵니다.

인수로서의 불완전하거나 추정적인 일반화

논쟁적인 텍스트, 토론 또는 아이디어 교환에서 불완전한 일반화는 종종 아이디어를 뒷받침하는 논쟁으로 사용됩니다. 그러나 위에서 언급했듯이 불완전한 일반화를 할 때:

• 모든 사실이 알려진 것은 아님을 인정합니다.
• 예외가 있을 수 있음을 이해합니다.

이 주장의 약점은 바로 전체성이 특정한 경험이나 사례에 기초하여 판단되거나 기술된다는 점이다.

그러한 주장이 유효한 것으로 간주되기 위해서는 일반화가 구성되는 알려진 사례가 다음과 같아야 합니다.

• 충분한. 주장을 정당화하려면 관찰 횟수가 상당히 커야 합니다. 그렇지 않으면 우연, 우연, 고립된 사건이 ​​될 수 있습니다. 충분한 관찰 수는 대상 집합의 크기에 따라 다릅니다. 일반화와 다양성, 즉 그것을 만드는 요소들 사이의 차이의 양 조립. 세트가 클수록 더 다양하게 포함되며 필요한 관찰도 더 커야 합니다. 사실, 성급한 일반화의 오류는 불충분한 특정 특성을 기반으로 일반화를 제공하는 데 있습니다. 예를 들어:
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  나는 부자 여성과 이야기를 나눴다. 그녀는 매우 헛된 것입니다. 부유한 여성에게는 당연한 일이어야 합니다.
• 대표. 데이터는 일반화하려는 집합의 특성을 유의하게 반영할 때 대표적인 것입니다. 예를 들어, 선거에 가장 적합한 후보자를 찾으려면 누구에게 투표할 것인지만 물어보십시오. 도시의 특정 지역에서 온 젊은 남성의 경우 표본이 전체의 선호도를 대표하지 않을 것입니다. 인구. 정보 분석에서 이러한 유형의 오류는 그릇된 생각 불완전한 증거 또는 증거의 은폐. 그 안에는 진술을 뒷받침하기 위해 적절한 데이터가 사용되며 이에 모순될 수 있는 다른 데이터는 삭제되거나 무시됩니다.

그래도 예외가 있다는 이유로 불완전한 일반화를 반증하는 것은 이치에 맞지 않습니다. 대부분의 경우가 규칙을 준수하는 한 일반화는 정확할 것입니다.

일반화의 예

1. 일반적으로 나는 입으로 말하는 사람을 좋아하지 않습니다.
2. 알레르기와 호흡기 문제는 봄에 자주 나타납니다.
3. Rubén은 시간을 매우 엄수하며 보통 다른 사람들보다 30분 일찍 사무실에 도착합니다.
4. 해질녘에 붉은 구름이 있는 시간은 대부분 다음 날 하늘이 맑습니다.
5. 밀가루 음식은 체강에 해롭습니다.
6. 겨울에는 기온이 급격히 떨어지는 경향이 있습니다.
7. 그 감독의 영화는 거의 모든 사람들을 울게 만든다.
8. 수박은 거의 모든 사람들이 좋아하는 과일입니다.
9. 온도가 40 °를 넘을 때 더위를 겪지 않는 사람은 거의 없습니다.
10. 아기가 우는 것은 대부분 배가 고프거나 졸려서 우는 것입니다.

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