Inducción

Explicación

En la formulación temprana de Peirce, la inducción generaliza desde una muestra hacia una población. Si de cien elementos seleccionados ochenta tienen una propiedad, se estima que aproximadamente el 80 % de la población podría tenerla. La conclusión no es necesaria, porque otra muestra podría dar una proporción distinta. Su fuerza procede de los procedimientos que conectan la muestra con la población, como la selección aleatoria, el tamaño de la muestra y el control del sesgo.

En su pensamiento maduro, Peirce integró la inducción en el contraste de hipótesis: se buscan las consecuencias que la deducción derivó y se modifica el grado de confianza que merece la explicación. Que una predicción se cumpla no demuestra la hipótesis, porque varias hipótesis pueden producir el mismo resultado. La confirmación pesa más cuando la observación era esperable bajo una hipótesis y poco esperable bajo sus competidoras, y depende de la independencia de las pruebas y de la calidad de la medición.

En escritos tardíos Peirce distinguió modalidades con una terminología variable: la inducción cuantitativa estima proporciones a partir de muestras; la cualitativa combina tipos diversos de evidencia para evaluar una hipótesis; la llamada inducción cruda extrapola regularidades hacia casos futuros con una estructura mucho menos controlada. El aprendizaje automático se parece a la inducción en que generaliza desde datos finitos, y comparte su pregunta central: qué población representa la muestra.

Distinciones útiles

Una conclusión inductiva puede quedar revisada por nuevos datos, a diferencia de una consecuencia deductiva válida. La inducción tampoco es acumulación de anécdotas: una colección numerosa de casos no se convierte en una inducción sólida si no está conectada con la población por un procedimiento adecuado. Tratar una inducción limitada como ley universal lleva a sostener que algo que funcionó en una muestra funcionará en cualquier población.

Ejemplos

Tras observar una muestra de granos de una bolsa y comprobar que son blancos, se infiere que los granos de esa bolsa son blancos; la muestra quizá no represente la bolsa completa.

Diez repeticiones del mismo error instrumental no son diez confirmaciones independientes.

Un clasificador médico con excelente rendimiento en un hospital puede fallar en otro con equipos y prevalencias distintas: extenderlo agrega una inferencia inductiva que la evidencia original no respaldaba.

En un artículo, Observamos el aumento predicho en tres experimentos independientes comunica un resultado y Estos resultados apoyan X formula una evaluación inductiva.

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Lectura y fuentes

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También en estas lecturas

• Pragmaticismo, investigación y fijación de la creencia

Conceptos relacionados

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• Deducción
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