Explicación Científica y Razonamiento Inductivo

Explicación Científica

Antropomórfico: A la naturaleza se le atribuyen cualidades humanas.

Hilozoísmo: Todas las cosas naturales tienen vida.

Animismo: Todas las cosas están dotadas de alma.

Mitos: Serie de explicaciones acientíficas e irracionales, basadas en creencias legendarias, por medio de las cuales el hombre intentaba comprender y explicar las cosas.

Ciencia: Comprensión racional y objetiva de las cosas. Para dar una explicación científica consiste en conocer su causa. Hay dos explicaciones científicas:

• Nomológico-Deductiva: Basada en la deducción, a partir de leyes científicas y de antecedentes se deduce por qué ha ocurrido el fenómeno, también se puede predecir.
• Estadístico-Inductiva: Basada en la inducción, a partir de datos estadísticos se dice qué probabilidad existe de que el fenómeno ocurra por el motivo que se cita, carece de seguridad.

Inducción

La inducción: Observación de casos particulares para a partir de ellos sacar una ley que los explique a todos. Puede ser:

• Completa: Se toma en cuenta un número total.
• Incompleta: Se toma en cuenta únicamente una muestra restringida de un conjunto mucho mayor. Para que esta tenga credibilidad, los hechos tienen que ser: ciertos, suficientes y representativos.

Las inducciones pueden ser:

• Generalización inductiva: La propiedad de a, b y c se atribuye luego a todos los que pertenecen a a, b y c.
  Ejemplo: "El tomillo reduce en Juan, el tomillo reduce en Pedro... El tomillo reduce en todas las personas."
• Argumento estadístico: Se estudia un conjunto para saber qué porcentaje de ellos cumple una propiedad.
• Inducción para determinar la causa de un fenómeno:
  • Método de la concordancia: Cuando distintas ocurrencias van acompañadas de una circunstancia común. Ejemplo: "Cuando dormimos la siesta nos duele la cabeza, la siesta es la causa."
  • Método de la diferencia: Cuando eliminamos una, de dos o más circunstancias y el fenómeno desaparece. Ejemplo: "Cebolla".
  • Método de las variaciones concomitantes: Si un fenómeno a varía por el cambio de un fenómeno b es muy probable que el b sea la causa. Ejemplo: "Marea y luna".

Falacias Inductivas

• Falacia de la estadística sin sentido: Se apela a datos estadísticos poco reveladores. Ejemplo: "El 90% del estadio aplaudía sin parar (y no se aclara que en el estadio solo habían 3 personas)".
• Falacia de la generalización precipitada: Se establece una generalización a partir de pocos casos. Ejemplo: "Todos los hombres son machistas".
• Falacia post-hoc: A partir de la observación de dos hechos, se induce que uno es la causa y el otro el efecto. Ejemplo: "Ver un gato negro trae mala suerte".
• Falacia de la muestra sesgada: Cuando se manipula una inducción incompleta. Ejemplo: "Si las papas de arriba saben bien, todas también... quizás las del fondo estén podridas."
• Falacia de exclusión: Cierta evidencia que haría dudar es excluida. Ejemplo: "Las Palmas dobla en policías a Tenerife".

Las generalizaciones inductivas son aceptadas y funcionan hasta que aparece un nuevo caso que las falsee (falsación).