연역적 귀납적 차이 – 뜻과 예문

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연역적, 귀납적 추론은 일상생활에서 자주 사용하는 단어는 아니지만 추리/추론/논증의 방법 중 하나로 과학이나 논리학적인 접근을 통해서 접하는 경우가 있다.

두 방법은 설명을 들어도 어떤 내용인지 파악하기 어려운데 쉽게 풀이하면 구체적인 사실로부터 보편적인 사실을 추론하는 논리적 사고방식이라고 할 수 있다.

글쓴이의 경우도 연역적, 귀납적 추론이 정확하게 어떤 의미를 가지고 있는지 모르기 때문에 이번 시간에는 예시를 통해 기본 개념에 대해서 알아보려고 한다.

1. 연역논증

  • 演繹論證 / Deductive Argument
  • B → C이고 A → B 이면 A → C이다.
연역적 귀납적
연역적 귀납적

삼단논법으로 생각할 수 있는 연역논증은 전제가 참이라면 결론도 참이기 때문에 전체가 옳고 추론 방식이 타당하다면 결론이 거짓일 수 없다는 것을 의미한다.

예문

  1. 사람은 태어나면 죽는다.
  2. 철수는 사람이다.
  3. 때문에 철수도 언젠가는 죽는다.
  1. 맥날의 햄버거는 2천 원이다.
  2. 맥도날드의 줄임말은 맥날이다.
  3. 그래서 맥도날드 햄버거는 2천 원이다.

연역적 탐구 방법

연역적 탐구를 위해서는 발생한 문제를 해결하기 위한 가설을 설정한 다음 검증 절차를 통해서 실제 사실과 일치하는지 확인하고 수정하게 된다.


1. 관찰 : 코로나로 인해서 많은 사망자가 발생했다.

2. 문제 인식 : 코로나 백신으로 예방할 수 있지 않을까?

3. 가설 : 코로나 백신은 코로나를 예방할 수 있을 것이다.

4. 탐구 설계 : 동물 실험을 통해서 한쪽에는 백신을 투여하고 다른 한쪽에는 투여하지 않은 다음 코로나 바이러스를 감염시키면 효과를 알 수 있다.

5. 탐구 수행 : 설계를 한대로 실천에 옮긴다.

6. 결과 정리 및 해석 : 백신을 투여한 동물은 멀쩡했지만 그렇지 않은 동물은 코로나에 걸렸다.

7. 결과 해석 : 코로나 백신은 코로나 예방에 효과가 있다.


연역논증에 따르면 A이기 위해서는 B 여야 한다는 가정이 붙는데 ‘대부분’, ‘거의’ 같이 논점이 흐려지는 경우 아래와 같은 오류가 발생할 수 있다.

  1. 노진구의 자식은 노 씨가 된다.
  2. 영수의 아버지는 노진구다.
  3. 때문에 영수의 성은 노 씨가 된다.

최근에는 아버지가 아닌 어머니의 성씨를 따르는 사례도 있으며 입양을 하고 개명신청을 하지 않으면 부모님과 성씨가 다를 수 있기 때문이다.

  1. 요즘 중학생은 버릇이 없다.
  2. 민지는 중학생이다.
  3. 민지는 버릇이 없다.

100명의 사람이 모두 YES를 했다고 101번째 사람이 YES를 한다는 보장은 없다. 때문에 이런 식의 추론은 결과를 신용할 수 없다.

2. 귀납논증

  • 歸納法 / Induction
  • B1→ A이고 B2→ A 그리고 B3→ A 이면 모든 Bn은 A다.

역사적으로 귀납적 논증은 확률적인 설명으로 자연과학, 사회과학에서 쓰이고 있으며 전체가 결론을 개연적으로 뒷받침하기 때문에 통계학과 연관성이 존재한다.

예문

  1. 2월 1일 해가 서쪽으로 저물었다.
  2. 2월 2일도 해가 서쪽으로 저물었다.
  3. 2월 3일 역시 해가 서쪽으로 저물었다.
  4. 해는 매일 서쪽으로 저문다.
  1. 증조할아버지는 머리가 좋으셨다고 한다.
  2. 할아버지 역시 머리가 매우 좋았다.
  3. 아버지도 할아버지를 닮아 머리가 좋다.
  4. 나도 머리가 좋을 것이다.

귀납적 탐구 방법

귀납적 탐구는 관찰한 결과를 합쳐서 결론을 이끌어 내기 때문에 가설을 설정하지 않고 일반화의 오류를 범하지 않도록 많은 자료를 수집하고 정리하는 것이 중요하다.


1. 관찰 : 한국의 수달이 귀여워서 서양의 수달도 찾아봤다.

2. 주제 설정 : 그런데 서양에 사는 수달은 왜 이렇게 무섭게 생겼을까?

3. 관찰 방법 : 서양에서 사는 수달의 이빨과 체형을 자세하게 살펴본다.

4. 관찰 수행 : 지역에 따라서 어떤 모습인지 비교한다.

5. 관찰 결과 : 수달이 사는 곳의 환경이 열악할수록 덩치와 이빨이 커졌다.

6. 결과 해석 : 수달은 천적이 많고 먹잇감을 구하기 어려울수록 크게 진화한다.


귀납논증은 귀납적 강도가 높을수록 신뢰할 수 있지만 단 하나의 반례를 통해서 논증의 오류가 발생할 수 있기 때문에 주의할 필요가 있다.

  1. 500마리의 까마귀를 관찰했더니 검은색이었다.
  2. 5000마리의 까마귀를 관찰해도 역시 검은색이다.
  3. 50000마리의 까마귀를 관찰했지만 검은색이다.
  4. 모든 까마귀의 색깔은 검은색이다.

까마귀 중에서도 낮은 확률로 흰까마귀가 나오기 때문에 모든 까마귀가 검다는 주장은 일반화의 오류로 볼 수 있다.

  1. 강아지는 자신에게 먹이를 주는 주인이 좋다.
  2. 오늘도 역시 자신에게 맛있는 먹이를 제공한다.
  3. 어쩌면 계속해서 먹이를 주지 않을까?
  4. 인간은 나에게 먹이를 주는 것을 멈추지 않을 것이다.

만약 강아지를 키우는 사람의 건강이 나빠져서 더 이상 먹이를 주지 못하거나 복날에 잡아먹으려고 했다면 강아지의 믿음은 수정이 필요하지 않을까?


경험이 많을수록 귀납적 추론을 통해서 쉽게 결과를 도출해 낼 수 있지만 편협된 시선으로 바라보는 경우 문제가 될 수 있으니 주의할 필요가 있다고 생각합니다.

여기까지 연역적 귀납적 추론의 뜻과 차이점에 대해서 알아봤는데 부족한 부분이 많기 때문에 혹시나 틀린 내용을 지적해 주시면 바로 수정하도록 하겠습니다.

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