Razonamiento inductivo: características, tipos y ejemplos
El razonamiento inductivo es un tipo de pensamiento que trata de crear teorías generalizadas a partir de observaciones específicas. Al contrario que el razonamiento deductivo, se basa en datos concretos para extraer conclusiones que pueden ser aplicables a otras situaciones similares.
Para llevar a cabo un buen razonamiento inductivo, es necesario llevar a cabo un gran número de observaciones, encontrar un patrón entre ellas, y ser capaz de hacer una generalización a partir de los datos recopilados. Más tarde, esa generalización puede utilizarse para crear una explicación o una teoría.
El razonamiento inductivo se utiliza tanto en ciencia como en la vida cotidiana. A pesar de que sus conclusiones no son tan infalibles como las conseguidas a partir de otros procesos lógicos, como el razonamiento deductivo, puede servir como base de todo tipo de teorías, predicciones, o explicaciones de comportamientos.
Cuando se realiza un proceso de razonamiento inductivo, se dice que la conclusión a la que se llega es más o menos probable en lugar de infalible. Sin embargo, a la hora de aplicar este tipo de pensamiento pueden surgir varios tipos de sesgos, que vuelven los argumentos inválidos.
Índice del artículo
La principal característica del razonamiento inductivo es que al utilizarlo, se comienza con una serie de datos específicos que se utilizan para tratar de crear teorías generales sobre un fenómeno determinado. El método básico para llevar a cabo una inducción es observar una serie de casos concretos y buscar lo que tienen en común.
Por ejemplo, un etólogo que esté estudiando una nueva especie de ave se da cuenta de que todos los ejemplares que ha encontrado tienen las plumas negras. Debido a ello, llega a la conclusión de que es probable que cualquier otro animal de esta especie que encuentre en el futuro también tendrá el plumaje de este color.
Debido a la manera en la que funciona, el razonamiento inductivo se conoce también como “lógica de abajo hacia arriba”. Esto se contrapone a la manera en que funciona la deducción, donde se comienza desde una teoría general que se utiliza para extraer conclusiones sobre una situación concreta.
Por su naturaleza, las ciencias sociales tienden a utilizar el razonamiento inductivo mucho más que el deductivo. Así, gran parte de las teorías de disciplinas como la psicología o la psicología se han creado observando a un gran número de individuos y generalizando sus características a toda la población.
Cuando realizamos un razonamiento deductivo, si las premisas son ciertas y el argumento está bien construído, las conclusiones siempre serán verdaderas. Sin embargo, en el razonamiento inductivo esto no ocurre así. Incluso cuando se utiliza bien la lógica, el resultado de un argumento nunca será infalible, sino que es posible que se equivoque.
Esto ocurre porque, al trabajar con el razonamiento inductivo, siempre se está hablando de probabilidades. En el ejemplo de las aves negras que hemos puesto anteriormente, solo haría falta que apareciese un animal de otro color para desmontar el argumento de que todos los ejemplares de esa especie tienen la misma tonalidad.
Sin embargo, no todos los tipos de razonamientos inductivos son igual de fiables. Cuanto más grande sea la muestra en la que nos fijemos, y más representativa sea de la población en general (es decir, más se parezca al conjunto que queremos estudiar), menos probable será que exista algún tipo de error.
Por ejemplo, al realizar una encuesta sobre intención de voto, esta será mucho más fiable si se le pregunta a 10.000 personas escogidas al azar que si la encuesta se realiza en una clase universitaria a un grupo de 50 alumnos.
Ya hemos visto que las conclusiones extraídas mediante el razonamiento inductivo no son infalibles, sino simplemente probables. Esto se produce incluso cuando el proceso lógico se ha llevado a cabo correctamente. Sin embargo, al igual que ocurre con otros tipos de razonamiento, es posible cometer errores al llevar a cabo una inducción.
El error más común que se produce al utilizar el razonamiento inductivo es basarse en ejemplos que no son realmente representativos de la condición que se está estudiando. Por ejemplo, muchos críticos de la psicología como ciencia señalan que muchas veces los experimentos se llevan a cabo con estudiantes universitarios, y no con personas corrientes.
Otro de los errores más habituales es el de basar nuestras conclusiones en un número muy pequeño de casos, con lo cual los datos de los que partimos están incompletos. Para llegar a conclusiones realmente fiables a través del razonamiento inductivo, es necesario tener como base la mayor cantidad de datos posible.
Por último, incluso cuando tenemos suficientes datos y la muestra es representativa de la población en general, es posible que nuestras conclusiones sean erróneas debido a los sesgos de pensamiento. En el razonamiento inductivo, algunos de los más comunes son el sesgo de confirmación, el de disponibilidad, y la falacia del jugador.
El mecanismo básico siempre se mantiene en un proceso de razonamiento inductivo. Sin embargo, existen varias maneras de llegar a una conclusión general sobre una población a partir de una serie de datos particulares. A continuación veremos los más comunes.
La forma más sencilla de razonamiento inductivo es la que se basa en la observación de una pequeña muestra para extraer una conclusión sobre una población más amplia.
La fórmula sería la siguiente: si una proporción de la muestra tiene una característica X, entonces la misma proporción de la población general la tendrá.
La generalización básica suele darse en entornos informales. De hecho, a menudo se produce a nivel inconsciente. Por ejemplo, un estudiante en un colegio observa que de sus 30 compañeros, solo 5 tienen padres separados. Al ver esto, podría hacer una generalización y pensar que solo un pequeño número de adultos están separados.
Sin embargo, existen otras formas más fiables y científicas de generalización. La primera es la generalización estadística. El funcionamiento es similar al de la básica, pero los datos se recogen de manera sistemática en una población más grande, y los resultados se analizan utilizando para ello técnicas matemáticas.
Imaginemos que se realiza una encuesta telefónica a 5.000 personas sobre su afiliación política. De esta muestra, el 70% se identifica como “de izquierdas”. Asumiendo que la muestra es representativa de la población en general, se puede inferir que el 70% de los habitantes de ese país se considerarán también de izquierdas.
Un silogismo estadístico es una forma de razonamiento inductivo que parte de una generalización para sacar una conclusión sobre un fenómeno concreto. Cuando se utiliza este método, se estudia la probabilidad de que ocurra un resultado y se aplica a un caso individual.
Por ejemplo, en un país en el que el 80% de los matrimonios acaban en divorcio, podemos decir que es muy probable que una pareja que se acaba de casar acabe separándose.
Sin embargo, a diferencia de lo que ocurre con los silogismos en la lógica deductiva, este resultado no es infalible (habría un 20% de posibilidades de que el matrimonio funcionara).
Al utilizar silogismos estadísticos, pueden darse dos problemas distintos. Por un lado, es muy fácil ignorar el porcentaje de casos en los que la conclusión a la que hemos llegado no se cumple; y por otra parte, también es habitual pensar que, como hay excepciones a la regla, no se puede generalizar.
La inducción simple es una combinación de la generalización y el silogismo estadístico. Consiste en extraer una conclusión sobre un individuo a partir de una premisa que afecta a un grupo al que este pertenece. La fórmula es la siguiente:
Sabemos que un porcentaje X de un grupo tiene un atributo concreto. Para cada individuo que pertenezca a ese grupo, la probabilidad de que también presente este atributo es X. Por ejemplo, si el 50% de los componentes de un grupo son introvertidos, cada individuo tiene un 50% de probabilidades de presentar este rasgo.
Otra de las formas más comunes de razonamiento inductivo es la que compara dos grupos o individuos distintos para intentar predecir cuáles serán sus similitudes y diferencias. La premisa es la siguiente: si dos individuos comparten una serie de características, será más probable que también sean similares en otras.
El razonamiento por analogía es muy común tanto en disciplinas formales como la ciencia y la filosofía, como en nuestro día a día. Sin embargo, sus conclusiones no siempre son correctas, por lo que generalmente se considera que solo es útil como método auxiliar de pensamiento.
Por ejemplo, imaginemos que observamos a dos individuos y descubrimos que los dos son introvertidos, amantes de la lectura, y tienen un temperamento similar. Si más tarde observamos que uno de ellos está interesado en la música clásica, el razonamiento por analogía nos diría que el segundo probablemente también lo estará.
Cuando observamos que dos fenómenos se producen siempre al mismo tiempo, nuestro primer impulso es pensar que uno de ellos es el causante del otro. Este tipo de razonamiento inductivo se conoce como inferencia causal.
Este tipo de razonamiento tiene el problema de que dos fenómenos que se producen al mismo tiempo pueden estar causados por un tercero que desconocemos, llamado “variable extraña”. Por lo tanto, aunque la inferencia causal es muy habitual, no proporciona la evidencia suficiente como para considerarse válida en campos como la ciencia.
Un ejemplo clásico de inferencia causal errónea es el de la relación entre el consumo de helados y el número de muertes causadas por ahogos en el mar. Ambos fenómenos tienden a producirse en mayor medida en ciertas épocas del año; por lo que si usásemos la inferencia causal, podríamos concluir que uno de ellos está causando el otro.
Sin embargo, la explicación lógica es que existe una tercera variable que causa las dos primeras. En este caso, se trataría del aumento de las temperaturas durante los meses de verano, que provoca que la gente tome más helados y que se bañe más a menudo en el mar, aumentando así también las muertes por ahogamiento.
La primera diferencia fundamental entre el razonamiento deductivo y el inductivo es el punto desde el que se parte en ambos. El razonamiento deductivo es conocido como “lógica de arriba hacia abajo”, ya que se comienza con una teoría general y se acaba extrayendo una conclusión sobre un caso en concreto.
Por el contrario, ya hemos visto que el razonamiento inductivo también se llama “lógica de abajo hacia arriba”. Esto se debe a que el proceso es el opuesto: se empieza el razonamiento a partir de datos concretos, y se trata de llegar a una conclusión lógica sobre un fenómeno general.
En lógica, un argumento es un razonamiento compuesto por premisas y una conclusión. En la lógica deductiva, los argumentos pueden ser válidos (si están bien construídos) o inválidos (si las premisas no tienen relación entre sí o la conclusión está mal extraída). Por otro lado, también pueden ser verdaderos (si las premisas son ciertas) o falsos.
Esto no funciona de la misma manera en el razonamiento inductivo. En este tipo de lógica, los argumentos pueden ser fuertes (si la probabilidad de que ocurra algo es alta) o débiles. A la vez, los argumentos fuertes pueden ser convincentes (si las premisas en las que se basan son ciertas) o no convincentes.
La última diferencia entre estos dos tipos de razonamiento tiene que ver con la validez de las conclusiones. En la lógica deductiva, si las premisas son ciertas y el argumento está bien construído, la conclusión será cierta en absolutamente todos los casos.
En cambio, en el razonamiento inductivo, incluso si el argumento es fuerte y las premisas son ciertas, las conclusiones no serán ciertas siempre. Por ello se habla de argumentos convincentes, y no de argumentos ciertos.
A continuación veremos algunos ejemplos más de razonamientos inductivos que podemos llevar a cabo en nuestro día a día:
– Cada vez que Juan come cacahuetes, tose y se siente enfermo. Juan debe ser alérgico a los cacahuetes.
– Un profesor observa que, cuando utiliza una presentación de PowerPoint en una clase, sus alumnos muestran más interés. El profesor llega a la conclusión de que usar PowerPoint le ayudará a aumentar la motivación de sus estudiantes.
– Un abogado estudia cómo se resolvieron casos similares al que tiene entre manos en el pasado, y encuentra una estrategia que siempre ha otorgado buenos resultados. Debido a ello, llega a la conclusión de que si la emplea en su caso también conseguirá cumplir con su objetivo.
- “Deductive vs. Inductive” en: Diffen. Recuperado en: 20 Marzo 2019 de Diffen: diffen.com.
- “Deductive Reasoning vs. Inductive Reasoning” en: Live Science. Recuperado en: 20 Marzo 2019 de Live Science: livescience.com.
- “Inductive Reasoning Definition and Examples” en: The Balance Careers. Recuperado en: 20 Marzo 2019 de The Balance Careers: thebalancecareers.com.
- “Examples of inductive reasoning” en: Your Dictionary. Recuperado en: 20 Marzo 2019 de Your Dictionary: examples.yourdictionary.com.
- “Inductive reasoning” en: Wikipedia. Recuperado en: 20 Marzo 2019 de Wikipedia: en.wikipedia.org.