Introducción
El razonamiento inductivo es un método para sacar conclusiones yendo de lo específico a lo general. Por lo general, se contrasta con el razonamiento deductivo , donde se pasa de la información general a las conclusiones específicas. El razonamiento inductivo también se llama lógica inductiva o razonamiento de abajo hacia arriba.
Desarrollo del tema
¿Qué es el razonamiento inductivo?
El razonamiento inductivo es un enfoque lógico para hacer inferencias o conclusiones. Las personas a menudo usan el razonamiento inductivo de manera informal en situaciones cotidianas.
Es posible que haya encontrado ejemplos de lógica inductiva que vienen en un conjunto de tres declaraciones. Estos comienzan con una observación específica, agregan un patrón general y terminan con una conclusión.
| Escenario | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
|---|---|---|
| Observación específica | Nala es una gata naranja y ronronea fuerte. | Baby Jack dijo su primera palabra a la edad de 12 meses. |
| Reconocimiento de patrones | Todos los gatos naranjas que he conocido ronronean ruidosamente. | Todos los bebés observados dicen su primera palabra a la edad de 12 meses |
| Conclusión general | Todos los gatos naranjas ronronean ruidosamente. | Todos los bebés dicen su primera palabra a la edad de 12 meses. |
Razonamiento inductivo en la investigación
En la investigación inductiva, comienzas haciendo observaciones o reuniendo datos. Luego, toma una visión amplia de sus datos y busca patrones. Finalmente, sacas conclusiones generales que podrías incorporar en teorías.
Ejemplo: razonamiento inductivo en la investigación
Realiza una investigación exploratoria sobre si los comportamientos de las mascotas han cambiado debido a las medidas de trabajo desde el hogar para sus dueños. Distribuye una encuesta a los dueños de mascotas.
Preguntas sobre el tipo de animal que tienen y cualquier cambio de comportamiento que hayan notado en sus mascotas desde que comenzaron a trabajar desde casa. Estos datos constituyen sus observaciones.
Para analizar sus datos, crea un procedimiento para categorizar las respuestas de la encuesta para que pueda seleccionar temas repetidos. Notas un patrón : la mayoría de las mascotas se volvieron más necesitadas y pegajosas o agitadas y agresivas.
Con base en sus hallazgos, concluye que casi todas las mascotas experimentaron algunos cambios de comportamiento debido a cambios en los lugares de trabajo de sus dueños. Esta es una generalización en la que puede basarse para probar más preguntas de investigación.
El razonamiento inductivo suele estar vinculado a la investigación cualitativa, pero tanto la investigación cuantitativa como la cualitativa utilizan una combinación de diferentes tipos de razonamiento.
Tipos de razonamiento inductivo
Hay muchos tipos diferentes de razonamiento inductivo que las personas usan de manera formal o informal, por lo que cubriremos solo algunos en este artículo:
- Generalización inductiva
- Generalización estadística
- Razonamiento causal
- Signo de razonamiento
- Razonamiento analogico
Las generalizaciones del razonamiento inductivo pueden variar de débiles a fuertes, según el número y la calidad de las observaciones y los argumentos utilizados.
Generalización inductiva
Las generalizaciones inductivas usan observaciones sobre una muestra para llegar a una conclusión sobre la población de la que proviene.
Las generalizaciones inductivas también se denominan inducción por enumeración.
Ejemplo: generalización inductiva
- Los flamencos aquí son todos rosas
- Todos los flamencos que he visto son rosados
- Todos los flamencos deben ser rosados
Las generalizaciones inductivas se evalúan utilizando varios criterios:
- Muestra grande: su muestra debe ser grande para un conjunto sólido de observaciones.
- Muestreo aleatorio: los métodos de muestreo de probabilidad le permiten generalizar sus hallazgos.
- Variedad: Sus observaciones deben ser válidas externamente.
- Contraevidencia: cualquier observación que refute la suya falsea su generalización.
Generalización estadística
Las generalizaciones estadísticas usan números específicos para hacer afirmaciones sobre poblaciones, mientras que las generalizaciones no estadísticas no son tan específicas.
Estas generalizaciones son un subtipo de generalizaciones inductivas y también se denominan silogismos estadísticos.
Aquí hay un ejemplo de una generalización estadística contrastada con una generalización no estadística.
| Estadístico | No estadístico | |
|---|---|---|
| Observación específica | El 73% de los estudiantes de una muestra en una universidad local prefieren entornos de aprendizaje híbridos | La mayoría de los estudiantes de una muestra en una universidad local prefieren entornos de aprendizaje híbridos |
| Generalización inductiva | El 73% de todos los estudiantes de la universidad prefieren entornos de aprendizaje híbridos | La mayoría de los estudiantes de la universidad prefieren entornos de aprendizaje híbridos |
Razonamiento causal
El razonamiento causal significa hacer vínculos de causa y efecto entre diferentes cosas.
Una declaración de razonamiento causal a menudo sigue una configuración estándar:
Empiezas con una premisa sobre una correlación (dos eventos que ocurren al mismo tiempo).
Propones la dirección específica de la causalidad o refutas cualquier otra dirección.
Concluye con una declaración causal sobre la relación entre dos cosas.
Ejemplo: Razonamiento causal
- Toda mi ropa blanca se vuelve rosa cuando pongo un paño rojo en la lavadora con ella.
- Mi ropa blanca no se vuelve rosa cuando la lavo sola.
- Poner ropa colorida con colores claros hace que los colores se corran y manchen la ropa de colores claros.
Las buenas inferencias causales cumplen un par de criterios:
- Dirección: la dirección de la causalidad debe ser clara e inequívoca según sus observaciones.
- Fuerza: Lo ideal es que exista una fuerte relación entre la causa y el efecto.
Signo de razonamiento
El razonamiento de signos implica hacer conexiones correlacionales entre diferentes cosas.
Usando el razonamiento inductivo, infiere una relación puramente correlacional donde nada causa que ocurra lo otro. En cambio, un evento puede actuar como una «señal» de que otro evento ocurrirá o está ocurriendo actualmente.
Ejemplo: Razonamiento de signos
- Cada vez que Punxsutawney Phil proyecta una sombra sobre el Día de la Marmota, el invierno dura seis semanas más.
- Punxsutawney Phil no hace que el invierno se alargue seis semanas más.
- Su sombra es una señal de que tendremos seis semanas más de clima invernal.
Es mejor tener cuidado al hacer vínculos correlacionales entre variable. Construya su argumento sobre evidencia sólida y elimine cualquier variable de confusión, o puede estar en terreno inestable.
Razonamiento analogico
El razonamiento analógico significa sacar conclusiones sobre algo en función de sus similitudes con otra cosa. Primero vinculas dos cosas y luego concluyes que algún atributo de una cosa también debe ser cierto para la otra cosa.
El razonamiento analógico puede ser literal (muy similar) o figurativo (abstracto), pero tendrá un caso mucho más sólido cuando se use una comparación literal.
El razonamiento analógico también se llama razonamiento de comparación.
Ejemplo: razonamiento analógico
- Los seres humanos y las ratas de laboratorio son biológicamente muy similares, ya que comparten más del 90 % de su ADN.
- Las ratas de laboratorio muestran resultados prometedores cuando se tratan con un nuevo medicamento para controlar la enfermedad de Parkinson.
- Por lo tanto, los humanos también mostrarán resultados prometedores cuando sean tratados con el fármaco.
Conclusión
El razonamiento inductivo, o lógica inductiva, es un tipo de razonamiento que implica sacar una conclusión general a partir de un conjunto de observaciones específicas. Algunas personas piensan en el razonamiento inductivo como una lógica «de abajo hacia arriba», porque implica ampliar premisas específicas en generalizaciones más amplias.
Entonces, el razonamiento inductivo extrae una premisa probable (pero no segura) de observaciones específicas y limitadas. En otras palabras, en la inferencia inductiva, vamos de lo específico a lo general. Hacemos muchas observaciones, discernimos un patrón, hacemos una generalización e inferimos una explicación o una teoría». Por lo tanto, la confiabilidad de una conclusión hecha con lógica inductiva depende de la completitud de las observaciones.
Fuentes consultadas
- Bhandari, P. (2022, enero 12). Inductive reasoning. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/inductive-reasoning/
- Bradford, A., & Weisberger, M. (2021, diciembre 7). Deductive reasoning vs. Inductive reasoning. Livescience.com; Live Science. https://www.livescience.com/21569-deduction-vs-induction.html
- What Is Inductive Reasoning? (s/f). Masterclass.com. Recuperado el 25 de julio de 2022, de https://www.masterclass.com/articles/what-is-inductive-reasoning