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 1/2, а вероятность выпадения той или иной грани при бросании кубика рана 1/6. 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 совокупность'. 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,

_____________________

 

'См.: Рабочаякнига социолога. М., 1977. С. 258.

 

 

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”'. Модель (т. е. выборочная совокуп­ность) по размеру, разумеется, меньше, чем моделируемая (ге­неральная) совокупность. Чтобы лучше изучить все целое, надо более четко и правильно выбрать дяя 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 наблюдения². 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.

____________________

'См.:Рабочая книга социолога. М.,1977. С. 264.

²Там же.

 

3. Научная индукция

 

Научной индукцией называется такое умозаключение, в котором на основании познания необходимых признаков или необходимой связи части предметов класса делается общее заключение о всех предметах класса,

Научная индукция, так же как полная индукция и математи­ческая индукция, дает достоверное заключение. Достоверность (а не вероятностность) заключений научной индукции, хотя она и не охватывает все предметы изучаемого класса, а лишь их часть (и притом небольшую), объясняется тем, что учитывает­ся важнейшая из необходимых связей - причинная связь. Так, с помощью научной индукции делается заключение: “Всем лю­дям для жизнедеятельности необходима влага”. В частности, Ю. С. Николаев и Е. И. Нилов в книге “Голодание ради здоро­вья” пишут, что человек без пищи (при полном голодании) мо­жет прожить 30-40 дней, а воду он должен пить ежедневно: без воды человек не может жить, ибо процесс обезвоживания орга­низма ведет к нарушению внутриклеточного обмена веществ, что приводит к смерти. Голодание же, проводимое под наблю­дением врачей, наоборот, способствует при многих заболевани­ях (например, хроническом нефрите, гипертонической болезни, стенокардии, атеросклерозе, бронхиальной астме, шизофрении, общем ожирении) выздоровлению.

Причиной излечивания этих болезней при длительном голода­нии является изумительная саморегуляция организма во время полного лечебного голода, когда осуществляется общебиологическая перестройка организма больного человека. Обычное перееда­ние, которое ежедневно задает огромную, совершенно ненужную работу желудку и сердцу, - главная причина многих болезней, ус­талости, ранней дряхлости и преждевременной смерти.

Применение научной индукции позволило сформулировать об­щие суждения и научные законы (физические законы Архимеда, Кеплера, Ома и др.). Так, закон Архимеда описывает свойство всякой жидкости оказывать давление снизу вверх на погружен­ное в нее тело.

С применением научной индукции получены и законы разви­тия общества.

 

Научная индукция опирается не столько на большое число исследованных фактов, сколько на всесторонность их анализа и ус­тановление причинной зависимости, выделение необходимых при­знаков или необходимых связей предметов и явлений. Поэтому научная индукция и дает достовернее заключение.

Следует подчеркнуть, что вопросы определения дедукции и индукции являются дискуссионными: существуют различные то­чки зрения.

Философ С. А. Лебедев в результате изучения категории “ин­дукция” в истории философии и логики показал, что в процессе развития категории индукции произошло ее разделение на метод и вывод. Так рассматривали индукцию в Древней Греции Ари­стотель, в XIX в. - английский философ и экономист Дж. Ст. Милль и английский логик, экономист и статистик Ст. Джевонс. Индук­ция как метод научного познания - сложная содержательная опе­рация, включающая в себя наблюдение, анализ, отбор материа­ла, эксперимент и другие средства. Индукция как вывод отно­сится к классу индуктивных умозаключений. Позднее индукция как вывод разделилась на формальную индукцию и материаль­ную индукцию. Оба вида индукции обозначают любой вывод, посылки которого имеют менее общий характер, чем заключе­ние. Отличие их в том, что первая не учитывает специфики со­держания посылок (обыденное, философское, конкретно-научное и др.), а вторая учитывает, что имеет существенное значение.

Далее материальная индукция разделилась на научную и не­научную. Научная индукция в посылках опирается только на су­щественные связи и отношения, благодаря чему достоверность ее заключений носит необходимый характер (хотя она и являет­ся неполной индукцией). В современной логике термин “индук­ция” часто употребляют как синоним понятий “недемонстра­тивный вывод”, “вероятностный аргумент”. Таковы системы ин­дуктивной логики Р. Карнапа, Я. Хинтикки и других логиков. Но отождествление понятий “индукция”, “индуктивный вывод” с понятиями “вероятностный вывод”, “недемонстративный аргу­мент” ведет к терминологическому отождествлению разных понятий, так как гносеологическая проблематика индукции шире, чем проблематика вероятностных выводов.

 

Необходима четкая фиксация существенного различия класси­ческого и современного понимания индукции, что важно для ре­шения таких вопросов методологии, как индукция и проблема от­крытия научных законов, индукция и ее роль в жизни и др. Для различения двух смыслов индукции предполагают классическое понимание обозначить термином “индукция₁.” (сокращенно И₁), а современное - “индукция₂” (Ид₂)'.