귀납적 추론 Vs. 연역적 추론

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1. 귀납적 추론 (Inductive Reasoning)

▶정의: 개별 사례나 구체적인 경험을 바탕으로 일반적인 결론을 도출하는 방식입니다.

 

▶흐름: 특정 사례 → 일반적인 결론.

 

▶예시: "이 나무의 잎은 가을이 되면 노랗게 변했다. 다른 나무들도 그랬다. 따라서 모든 나무의 잎은 가을이 되면 노랗게 변할 것이다."

 

여기서는 몇 가지 구체적인 관찰(특정 나무들의 잎이 가을에 변한 것)을 통해 더 일반적인 결론(모든 나무가 그러할 것이다)을 내리고 있습니다.

 

▶ 특징: 결과가 반드시 참이 아니라, 확률적으로 맞을 가능성이 높아진다는 점입니다. 즉, 귀납적 추론은 논리적으로 결론을 보장하지 않으며, 관찰이나 경험을 바탕으로 일반적 패턴을 예측하는 방식입니다.

 

2. 연역적 추론 (Deductive Reasoning)

 

▶정의: 일반적인 원리나 법칙을 바탕으로 특정한 결론을 도출하는 방식입니다.

 

▶흐름: 일반 원칙 → 특정 결론.

 

▶예시: "모든 사람은 죽는다. 소크라테스는 사람이다. 따라서 소크라테스는 죽을 것이다."

 

여기서는 일반적인 사실(모든 사람은 죽는다)을 바탕으로 구체적인 사례(소크라테스는 죽을 것이다)에 적용하여 결론을 도출하고 있습니다.

 

▶특징: 전제가 참이라면 결론도 반드시 참입니다. 연역적 추론은 논리적으로 결론을 확실히 보장하는 방식입니다.

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요약

 

▶귀납적 추론: 개별 사례에서 출발해 일반적 결론을 이끌어내는 방식. 확률적 결론.

 

▶연역적 추론: 일반 원칙에서 출발해 특정 결론을 도출하는 방식. 논리적으로 확실한 결론.