- Siga la dirección desde abajo hacia arriba, de lo particular a lo general.
- Comienza con observaciones empíricas y luego construye teorías sobre lo que se observa.
La observación es uno de los aspectos clave en el método inductivo. La experiencia de los fenómenos es importante en las áreas científicas donde se recopilan datos sobre hechos y fenómenos observados, para llegar a una hipótesis o teoría general.
Para que el conocimiento científico tenga peso, es importante que se hagan numerosas observaciones sobre un hecho para que, si se cumplen condiciones similares, se puede hacer una generalización.
Además de la observación, el método inductivo utiliza la experimentación para obtener los datos necesarios que conducen a una conclusión general.
- Siga la dirección desde abajo hacia arriba, de lo particular a lo general.
- Comienza con observaciones empíricas y luego construye teorías sobre lo que se observa.
Un ejemplo simple es encontrar el resultado de la suma de los ángulos interiores de un triángulo.
Primero, se agregan los ángulos interiores de un triángulo y se observa que como resultado dan 180º. Luego, la misma actividad se lleva a cabo con otro triángulo, y el resultado es el mismo, 180º. Esta acción se repite (observación y comparación de cada suma) varias veces.
El resultado sigue siendo el mismo. Cuando se recopila toda la información, se llega a la conclusión general de que los ángulos interiores de un triángulo se suman a 180º. En otras palabras, de esta serie de observaciones y su comparación, se concluye que esto continuará ocurriendo.
¿Cuáles son las características de método inductivo?
«El enfoque inductivo desarrolla formalmente su lienzo de investigación bajo la recopilación de datos para facilitar el análisis riguroso» (Hlady Rispal, 2002, p. 51). Si uno puede centrarse en un problema, entendido aquí como una forma específica de considerar un problema y propuesta de líneas de fuerza en respuesta a la pregunta inicial, este problema, sin embargo, se vuelve más claro durante la investigación. El enfoque inductivo difiere en esto del análisis deductivo que cree que esto es problemático completamente a priori.
En el análisis de los datos, Blais y Martineau describen el análisis inductivo general, en referencia al «enfoque inductivo» de Thomas (2006), como «un conjunto de procedimientos sistemáticos que permiten procesar datos cualitativos, estos procedimientos esencialmente guiados por los objetivos de investigación ”(Blais y Martineau, 2006, p. 3). Esta actitud se basa en diferentes estrategias, incluida la lectura detallada de datos sin procesar para sacar categorías de análisis. Se une a la visión estratégica de la investigación de Edgar Morin (Paillard, 2008) que redefine y cambió su curso y su desarrollo de acuerdo con una prueba de error. Para Morin, la investigación se distingue de la investigación, esta última es una reflexión sobre los datos, mientras que la encuesta es la recopilación de la misma. Ambos están inextricablemente vinculados. No se desarrolló a priori, la encuesta se adapta a situaciones, para descubrir datos desconocidos o problemas ignorados. Para Morin, es esencial encontrar el método y las técnicas de acuerdo con el campo y de acuerdo con las solicitudes y la resistencia del fenómeno estudiado.
El enfoque inductivo tiene la ventaja de permitir «no caer en esta trampa donde instalamos la teoría del juego del juego y donde los hechos, con demasiada facilidad manipulable, se limitan a un papel de confirmación de ilustración» (Kaufmann, 2001, p. 12 ). Sin embargo, seguimos a Guillemette (2006) cuando especifica que el investigador detiene el fenómeno con su sensibilidad teórica y su conocimiento previo. Estos no se pueden ignorar. Solo queda el principio: mantener un espíritu lo suficientemente abierto como para no descuidar ninguna explicación o dirección, en particular las que no aparecieron durante las lecturas anteriores. Esta tensión es uno de los principales motores intelectuales de inducción: mantener un estado de utilidad en diferentes opciones teóricas, opciones de las que debe intentar deshacerse de cada vez que el campo.
¿Qué es el método inductivo y deductivo ejemplos?
Cuando se trata de ciencia de datos, hay dos tipos principales de razonamiento con el que debe estar familiarizado: deductivo e inductivo. Ambas técnicas son importantes para tomar decisiones sólidas basadas en los datos con los que está trabajando. En esta publicación de blog, analizaremos más de cerca qué razonamiento deductivo e inductivo son sus diferencias y cómo están relacionados entre sí.
El razonamiento deductivo es una herramienta importante en la ciencia de datos. El razonamiento deductivo es el proceso de derivar una conclusión basada en premisas que se conocen o se supone que son verdaderas. En otras palabras, el razonamiento deductivo le permite hacer inferencias basadas en lo que ya sabe. Un ejemplo de razonamiento deductivo:
Si todos los humanos son mortales, y John es un humano, entonces John es mortal.
En este ejemplo, podemos ver que la conclusión (John Is Mortal) se dibuja en base a las dos premisas (todos los humanos son mortales y John es un humano).
Aquí hay otro ejemplo. Si sabe que ha llovido todos los días durante la semana pasada, puede usar un razonamiento deductivo para concluir que es probable que llueva hoy.
El razonamiento deductivo a menudo se usa en la ciencia de datos para establecer la hipótesis y luego probarlo a través de técnicas deductivas. Se puede utilizar una técnica deductiva llamada «afirmación de lo consecuente» para probar hipótesis. En esta técnica, comenzamos con una hipótesis y luego buscamos evidencia que lo respalde. Si la evidencia respalda la hipótesis, entonces es probable que la hipótesis sea cierta. Los siguientes son algunos de los pasos para el razonamiento deductivo en relación con las pruebas de hipótesis:
- Formulación de hipótesis: el primer paso es formular la hipótesis. La hipótesis debe basarse en su pregunta de investigación. La formulación de hipótesis da como resultado las hipótesis nulas y alternativas. Mira esta publicación de blog sobre formulación de hipótesis.
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