논리학_13.1 유비논증.hwp
제4부 귀납
제13장 유비와 개연적 추론
유비(Analogy)
A likeness drawn between two or more entities in one or more respects.
둘 혹은 그 이상의 대상들에서 유비를 도출하는 것은 그들 간의 하나 혹은 그 이상의 유사점을 지적하는 것이다.
유비논증(Analogical Argument)
An indictive argument in which it is concluded that two entities, alike in some respects, are therefore alike in some other respect.
a, b, c, d는 모두 속성 P와 Q를 가지고 있다.
a, b, c는 모두 속성 R을 가지고 있다.
그러므로 d는 아마도 속성 R을 가지고 있을 것이다.
13.2 유비논증 평가하기
1. 대상들의 수 Number of entities
같은 종류의 신발을 여러 번 반복적으로 구입하였다면 다음번의 신발 역시 이전 것과 마찬가지로 좋을 것이라고 합리적으로 가정할 수 있다.
2. 전제에 포함된 사례들의 다양성
Variety of the instances in the premises
전제에 포함된 사례들의 다양성
나의 결론이 기초하고 있는 사례들이 상이하면 상이할수록 결론이 참일 가능성은 더욱 높아진다.
유비논증의 전제에서만 언급된 사례들이 상이하면 상이할수록 논증은 더욱 강화된다.
3. 논증에 포함된 대상들이 유사하다고 주장되는 측면들의 수
Number of similar respects
예) 착용감, 동일한 회사 제품, 동일 스타일
4. 관련성 Relevance
전제와 결론의 사례들 사이에 유사성이 있는 것으로 알려진 측면들의 논증의 개연성을 높일 수 있는 결론의 사례들의 특징과 관련이 있다는 사실
한속성은 그것이 다른 속성과 연관되어 있을 때, 즉 그들 사이에 특정한 종류의 인과관계가 존재할 때 다른 속성과 관련성이 있다.
5. 반유비(Disanalogies)
A point of difference between the cases mentioned in the premises and the case mentioned in the conclusion of an analogical argument.
전제에서만 언급된 사례들과 결론과 관련된 사례 사이의 반유비의 수와 중요성
반유비: 상이점, 즉 우리가 추론 중인 사례가 논증이 근거하고 있는 사례로부터 구별 가능한 측면을 말한다.
6. 온건성(Claim that the conclusion makes)
논증에 의해 이루어진 주장의 본성
일반적으로 주장하는 바가 많아지면 많아질수록 그 주장을 견지하기 위한 부담이 더욱 커짐
결론의 온건성(the modesty of the conclusion relative to the premises)이 그 추론의 장점을 결정하는 데 결정적인 고려사항
13.3 논리적 유비에 의한 논박
Exhibiting the fault of an argument by presenting another, clearly flawed argument with a doubtful conclusion, having essentially the same form.
제14장 인과 관계: 밀의 실험적 탐구방법
14.1 원인과 결과
1)원인의 의미
인과추론(Causal Reasoning)
Inductive Reasoning in which some effect is inferred from what is assumed to be its cause, or some cause is inferred from what is assumed to be its effect.
자연탐구의 근본적인 공리
사건들이 아무렇게나 발생하는 것이 아니라 반드시 특정한 조건하에서만 발생한다.
필요조건(Necessary Condition)
A circumstance in whose absence the event specified cannot occur.
만약 그것이 없다면 그 사건이 일어날 수 없는 조건
예) 산소가 있다는 것은 연소가 일어나기 위한 필요조건
연소가 일어났다면 산소는 반드시 있어야만 한다.
충분조건(Sufficient Condition)
A circumstance in whose presence the event specified must occur.
만약 그것이 있다면 그 사건이 반드시 발생하는 조건
예) 산소가 있는 상태에서 어떤 온도의 범위에 있다는 것이 그 물질이 연소할 충분조건
원인(Cause)
A word with a variety of meanings, including a necessary condition, a sufficient condition, a necessary and sufficient condition, and critical factor in the production of a certain event.
a. 소망스럽지 않은 어떤 현상을 제거하는 것일 때, 원인=필요조건
그런 현상을 제거하기 위해서는 그 현상이 존재하기 위해 필요한 어떤 조건을 발견한 다음 그 조건을 제거하기만 하면 된다.
예) 병균이 없다면 질병은 발생할 수 없기 때문에 병균은 질병의 필요조건
b. 바람직한 어떤 것의 산술에 관심이 있는 경우, 원인=충분조건
예) 보다 강한 금속을 만들기 위해 강도의 원인을 발견
합금하고 가령하고 식히는 과정이 강한 합금속을 만들어내기에 충분하기 때문에 충분조건이라는 의미에서 금속강화의 원인
c. 사건의 발생 또는 비발생을 구분해주는 사건이나 행위
먼 원인(Remote cause)과 가까운 원인(Proximate cause)
필요조건-결과로부터 원인을 합법적으로 추론
충분조건-원인으로부터 결과를 추론
필요충분조건-원인으로부터 결과로, 그리고 동시에 결과로부터 원인으로 추론이 이어짐
2) 인과법칙과 자연의 제일성
특정상황이 특정 현상의 원인이라는 모든 주장은 어떤 인과법칙의 존재를 함축하기 때문에
인과관계에 대한 모든 주장은 일반성이라는 요소를 포함한다.
인과법칙은 이런 종류의 상황에는 언제 어디서나 일정불변하게 특정한 종류의 현상이 수반됨을 주장한다.
3) 단순매거적 귀납
귀납적 일반화(Inductive Generalization)
The process of arriving at causal laws from the particular facts of experience.
유비논증과 귀납적 일반화
어떤 속성의 상이한 개별 사례가 또 다른 속성도 나타내 보여줄 것이라고 추론: 유비
한 속성의 모든 사례가 또한 다른 속성의 사례일 것이라고 추론
귀납적 일반화는 단순매거적 귀납이다.
Induction by Simple Enumeration
A type of inductive generalization that suggests that two or more phenomena always accompany one another in specified circumstances because they repeatedly accompany one another in those circumstances. Simple enumeration does not suffice for the testing of casual laws.
상황 C에 수반되는 현상 E의 다양한 사례들은 C가 E의 원인임을 주장하는
인과법칙의 확증사례(Confirming instance)
반대사례(negative instance): 법칙에 일치하지 않는 하나의 사례
예외적 사례가 법칙을 반증(disprove) 한다.
14.2 밀의 방법(Mill's Methods)
Five patterns of inductive inference analyzed and formulated by J.S. Mill; also known as "cannons of inductions" or "methods of experimental inquiry".
1) 일치법(the method of agreement)
A common tool of scientific inquiry that looks for the sole circumstance invariable associated with a particular effect in multiple instances, and suggests that circumstance as the cause of the effect.
하나의 상황, 즉 우리가 관심을 갖고 있는 결과 내지는 현상과 일정불변하게 결합되는 하나의 상황을 확인하고자 한다.
A B C D는 w, x, y, z와 함께 발생한다.
A E F G는 w, ti, u, v와 함께 발생한다.
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그러므로 A는 w의 원인(또는 결과)이다.
2) 차이점(The Method of Difference)
A common toll of scientific inquiry that looks for the sole circumstance that varies between an instance in which an effect is produced and an instance in which the effect is not produced, and considers that circumstance the cause or part of the cause of the effect.
특정결과가 산출되는 사례들 간의 공통적인 것에 초점을 맞추는 것이 아니라 특정 결과가 산출되는 사례들과 산출되지 않는 사례들 간의 차이에 초점을 맞춘다.
다른 모든 것이 정상적일 때 결정적인 차이를 만드는 유일한요인(즉 한 요인을 제거했을 때 문제의 현상이 제거되는 그런 요인, 또는 한 요인을 도입했을 때 문제의 현상이 산출되는 그런 요인)을 식별할 수 있는 경우, 조사 중인 현상의 원인 또는 그 원인의 불가결한 한 부분을 밝힌 것이다.
A B C D는 w, x, y, z와 함께 발생한다.
B C D는 x, y, z와 함께 발생한다.
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그러므로 A는 w의 원인이거나 결과 또는 원인의 불가결한 부분이다.
3) 일치 차이 병용법(The Joint Method of Agreement and Difference)
The use of a combination of the method of agreement and the method of difference in order to give the conclusion a higher degree of probability.
A B C-x, y, z. A B C-x, y, z.
A D E-x, t, w. B C-y, z.
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그러므로 A는 x의 결과이거나 원인 내지는 원인의 불가결한 한 부분이다.
4)잉여법(The Method of Residues)
A pattern of inductive inference in whish when some portions of the phenomenon under investigation are known to be the effects of certain identified antecedents, we may conclude that the remaining portion of the phenomenon is the effect of the remaining antecedents.
한 원인이 이미 부분적으로 알려져 있는 일련의 상황 속에서 어떤 현상이 일으키는 변화를 관찰함으로써의 그 현상의 인과적 영향을 연역할 수 있다.
예) 화물을 싣지 않았을 때의 트럭의 무게는 알려져 있다.
화물의 무게를 결정하기 위해서 화물을 실은 트럭의 전체 무게를 측정한다.
그러면 화물의 무게는 전체 무게에서 트럭의 무게를 뺀 무게임을 알게 된다.
A B C-x, y, z
B는 y의 원인으로 알려져 있다.
C는 z의 원인으로 알려져 있다.
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그러므로 A는 x의 원인이다.
5) 공변법(Method of Concomitant Variation)
A pattern of inductive inference in which it is concluded that, when one phenomenon varies consistently with some other phenomenon, either directly or inversely, there is ome causal relation between the two phenomena.
제거할 수 없는 상황들이 존재(경제학, 물리학, 의학 등등)
한 요인의 전반적인 증가나 감소에 따라 다른 요인의 증가나 감소가 초래되는 경우에
공변법이 적용된다.
예) 심장마미 발생과 생선 섭취의 상관관계
A B C-x, y, z.
A+B C-x+y, z.
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그러므로 A와 x는 인과적으로 연관되어 있다.
한 현상이 증가하는 것과 나란히 또 다른 현상이 증가한다면
그 현상들은 서로 정비례적으로 변한다.
한 현상이 증가함에 따라 다른 현상이 감소하는 경우
그 현상들은 서로 반비례적으로 변화한다.
14.3 밀의 방법에 대한 비판