Статистичні узагальнення

Особливим видом умовиводів неповної індукції є статистичні узагальнення, пов'язані з аналізом масових подій. До них відносяться, наприклад, масові транспортні перевезення пасажирів і вантажів, народжуваність і смертність людей, поширення захворювань, транспортні події, динаміка злочинів і багато інших.

Враховуючи труднощі виявлення причинних залежностей, аналіз таких масових подій дозволяє встановити стійке розподіл цікавлять дослідника випадкових ознак. Кількісна інформація, що виражає стійкі тенденції розвитку, має важливе практичне значення для правильної організації обслуговування населення, профілактичних заходів, боротьби із злочинністю і т. п. Аналіз масових подій ведеться найчастіше шляхом не суцільного, а вибіркового дослідження окремих груп чи зразків і логічного перенесення отриманих результатів на всі їх безліч. Висновок в цьому випадку протікає в формі статистичного узагальнення.

Статистичне узагальнення - це умовивід неповної індукції, в якому встановлена в засновках кількісна інформація про частоту певної ознаки в досліджуваній групі (зразку) переноситься в ув'язненні на все безліч явищ цього роду.

На відміну від індукції через перерахування за відсутності що суперечить випадку в посилках статистичного умовиводи фіксується наступна інформація: (1) загальна кількість складових досліджувану групу, чи зразок випадків; (2) число випадків в яких присутній цікавить дослідника ознака; (3) частота прояву даного ознаки.

Для побудови схеми статистичного узагальнення введемо умовні позначення: S - досліджуваний зразок; р - цікавить дослідника ознака; m - загальне число спостережуваних випадків (елементів зразка); n - число сприятливих випадків, коли явище має ознакою p; f(p) - частота ознаки р; К - популяція, або безліч явищ, на яке поширюється частота ознаки.

Частота появи ознаки р у зразку S являє собою відношення числа сприятливих випадків п до загального числа досліджених явищ m:

f(p) = n/m.

Наприклад, статистична інформація про вчинення такого роду злочинів, як хуліганство, показує, що 95 з 100 випадків хуліганських дій вчиняються у стані алкогольного сп'яніння. Значить, частота хуліганства, пов'язана з алкогольним сп'янінням, визначається як 95/100, тобто дорівнює 95%.

Частота появи ознаки в статистичних описах приймає числове значення в інтервалі між 0 і 1: 0<f(p)<1. Це пояснюється тим, що в статистичному зразку S число випадків появи ознаки (n) завжди менше загального числа спостережуваних елементів (m). Оскільки m>n, тим самим f(p) завжди буде менше одиниці, але більше нуля.

У тому випадку, коли f(p)=0, це означає, що серед спостережуваних не виявлено ні одною явища, що володіє цим ознакою. На цій основі може бути побудовано звичайне індуктивне узагальнення з негативним висновком: оскільки жодне S не має властивість р, значить, можна укласти, що весь клас K не володіє цією властивістю. Точно так само і у випадку f(p)=1 можна побудувати звичайну індуктивну генералізацію з ствердною висновком. Оскільки число випадків появи ознаки (n) дорівнює числу всіх досліджених (m), тобто п=m, значить, кожне S володіє р. Звідси роблять висновок, що весь клас K володіє цим ознакою.

Схема статистичного узагальнення:

S має f(p).
S ¢ К.
--------------------------------
Ймовірно, К має f(p).

Це означає: ознака р з'являється у зразку S з частотою f; зразок S є підмножиною популяції К, яка за кількістю елементів більше S; звідси випливає, що ознака р буде зустрічатися в популяції K з частотою f.

Статистичне узагальнення, будучи висновком неповної індукції, відноситься до недемонстративне умовиводів. Логічний перехід від посилок до висновку дає лише проблематичне знання. Ступінь обгрунтованості статистичного узагальнення залежить від специфіки дослідженого зразка: його величини стосовно популяції і презентабельності (репрезентативності). Якщо зразок за обсягом наближається до популяції, тим грунтовніше узагальнення, оскільки можливість помилки стає мінімальною. Репрезентативність зразка означає міру його презентабельності: наскільки розмаїтість елементів в зразку відбиває їх різноманітність в популяції.

Ретельність статистичного описи досліджуваного зразка і логічно коректний перенесення частоти ознаки на популяцію забезпечують високу ймовірність і тим самим практичну ефективність статистичних узагальнень у різних галузях науки, культури, виробництва, правової діяльності.