Ch.1 논리학 기초 — 논증의 구조

귀납 논증

귀납 논증의 정의를 설명할 수 있다귀납적 일반화, 통계적 추론, 유비추론을 구분할 수 있다개연성의 의미를 이해할 수 있다

경험에서 법칙을 끌어낼 수 있을까?

매일 아침 해가 동쪽에서 떠오르는 것을 1,000번 관찰했습니다. 그래서 '내일도 해는 동쪽에서 뜰 것이다'라고 결론 내렸습니다. 그런데 이 결론이 100% 확실할까요?

아무리 많은 관찰을 해도 '반드시'라고 말할 수 없다면, 이 추론의 가치는?

귀납 논증은 관찰된 사례에서 일반적 결론을 이끌어내는 개연적 추론입니다. 연역과 달리 결론이 전제를 넘어서는 새로운 정보를 담고 있습니다.

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핵심 내용

개별 사례에서 일반 법칙으로

귀납 논증은 개별적인 관찰이나 경험에서 일반적인 결론을 이끌어내는 추론입니다. 연역과 달리 결론이 전제의 내용을 넘어서며, 새로운 정보를 확장합니다.

귀납 논증의 결론은 개연적입니다 — '아마도' 참이지, '반드시' 참은 아닙니다

귀납 논증의 특징 • 전제 → 결론: 개연적 관계 • 결론이 전제를 넘어서는 새로운 정보 포함 • 정보 확장적: 관찰에서 법칙으로 • 평가 기준: 강도(strength) — 전제가 결론을 얼마나 잘 뒷받침하는가

일반화, 통계, 유비 세 가지 얼굴

귀납적 일반화 예시 전제 1: 관찰한 백조 1호는 하얗다. 전제 2: 관찰한 백조 2호도 하얗다. ... 전제 n: 관찰한 백조 n호도 하얗다. 결 론: 모든 백조는 하얗다. (개연적) → 호주에서 검은 백조가 발견되어 결론이 뒤집힌 유명한 사례!

귀납 논증의 강도를 높이려면: 표본 크기를 늘리고, 대표성을 확보하고, 반례가 없는지 확인합니다

유비추론에서는 비교 대상 사이의 '유사성'이 핵심입니다. 유사한 점이 많을수록, 그리고 결론과 관련된 유사성일수록 추론이 강해집니다. PSAT에서는 유비추론의 적절성을 평가하는 문제가 자주 출제됩니다.

귀납 논증에서 전제가 모두 참이면 결론도 반드시 참이다.

다음 중 '유비추론(유추)'에 해당하는 것은?

귀납 논증은 전제가 참이어도 결론이 거짓일 수 있다.

귀납 논증

key

📊

관찰된 사례에서 전체로 일반화. 예: 까마귀 100마리가 검다 → 모든 까마귀는 검다

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표본의 통계치로 모집단 추정. 예: 설문 응답자 70%가 찬성 → 국민 약 70%가 찬성

🔄

유사한 두 대상 비교. 예: 지구와 화성이 비슷하니 화성에도 생명체가 있을 것이다

edit_note

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'모든 ~이다'라는 결론이 나오면 귀납적 일반화일 가능성이 높습니다. 반례 하나로 뒤집힐 수 있다는 점을 기억하세요.

퀴즈와 인터랙션으로 더 깊이 학습하세요