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ARGUMENTOS INDUCTIVOS
EL AMBITO DE LA PROBABILIDAD


PATRICIA LOPEZ MONTAÑO
CLAUDIA MARITZA BETANCOURT PINEDA


2008
ARGUMENTOS INDUCTIVOS

 Son argumentos inválidos (no deductivos)

Su forma lógica    no garantiza que si las
premisas son verdaderas la conclusión sea
necesariamente verdadera.

La evidencia que aporta su premisa hace
altamente improbable que la conclusión sea
falsa.
FORMA DE EVALUAR LOS ARGUMENTOS


1. LA LOGICA DEDUCTIVA: Clasifica los argumentos en :
 Validos = Son argumentos deductivos
 Inválidos


2. LA LOGICA INDUCTIVA:           Trata de clasificar los
  argumentos inválidos en:

   los que poseen un alto grado de fuerza inductiva =
    Argumentos inductivos correctos. Se estructura
    sobre premisas verdaderas.

   Los que no ofrecen ningún fundamento para aceptar la
    verdad de la conclusión = Argumentos inductivos
    incorrectos. Se estructura sobre premisas falsas o
    insuficientes.
Ejemplo de argumentos inductivos:

( 1 ) Rigoberto Díaz es ser humano de 80 años de
edad.

( 2 ) El automóvil de Rigoberto pesa 400 Kilogramos.

( C ) Rigoberto Díaz no puede levantar su automóvil
con las manos.
FUERZA INDUCTIVA

   Se le llama fuerza inductiva a la corrección
    inductiva .

   Depende del grado de apoyo que una
    premisa brinde a la conclusión.

   Mide el grado de probabilidad que tiene la
    conclusión en el evento de que un que
    todas las premisas de un argumento sea
    verdaderas.
CLASE DE FUERZA INDUCTIVA

Fuerza inductiva fuerte: Cuando las evidencias que
aporta las premisas hace altamente improbable que todas
sus premisas sean verdaderas y la conclusión sea falsa .

Fuerza inductiva débil: Cuando la premisa tiene alguna
evidencia a favor de la conclusión pero no lo suficiente para
considerarlo altamente improbable de que la conclusión
sea falsa.

Fuerza inductiva falaz: La premisa no aporta ningún
apoyo a la conclusión.
PROBABILIDAD
   Probabilidad: Se define como grado de
    verosimilitud que se le pueda atribuir a un
    enunciado o a un hecho.

   Clases de Probabilidad:
    1. Gnoseológica = Grado de certeza que se
    posee sobre la verdad de un enunciado.

   2. Ontológica = Grado de certeza que se
    posee sobre los hechos o acontecimientos.
EXPRESIONES DE LA
               PROBABILIDAD:

1.Cualitativamente: En alta, muy alta, baja,
  escasa etc.

    2.Cuantitativamente: Mediante valor numérico
    entre 0 y 1.

   La Probabilidad es siempre la consecuencia del
    carácter parcial de nuestro conocimiento (o de
    nuestra ignorancia).
CLASES DE PROBABILIDAD
1.   Probabilidad Lógica Es el grado de creencia
     racional que cabe asignarle a un enunciado en
     función de los datos que se poseen en su
     apoyo. Tiene relación con la fuerza inductiva
     de un argumento = Probabilidad Inductiva.

2.   Probabilidad Estadística. Mide la frecuencia
     relativa con que ciertos miembros de una
     clase manifiesta una propiedad especifica.

     Ej. El 96% de los italianos son amantes de la
     pasta.
CLASES DE ARGUMENTOS
                INDUCTIVOS

1. Inferencias por enumeración:

  En sus premisas se informa sobre el resultado de un conjunto de
    observaciones en el que se ha detectado cierto grado de
    uniformidad.

Las Inferencias por Enumeración se clasifican en tres tipos:
1.1 De muestra a población:
    Ej. El cuervo a es negro y vuela
    El cuervo b es negro y vuela
Conclusión: Todos los cuervos son negros y vuelan {es una
     generalización de esa información a toda la población que fue
     objeto de observación}
1.2. De muestra a muestra:
   El cuervo a es negro y vuela
   El cuervo b es negro y vuela
Conclusión: El próximo cuervo que observemos será negro y volará.
CLASES DE ARGUMENTOS
               INDUCTIVOS
1.3 De población a muestra:
- El 90% de los alumnos de doctorado no escriben una
  tesis doctoral.
- Pedro es un alumno de doctorado
- Conclusión: Pedro no escribirá una tesis doctoral.


2. Argumento Estadístico:

    Ej.- El 90% de los alumnos de doctorado no escriben
    una tesis doctoral.
-   Pedro es un alumno de doctorado
-   Conclusión: Pedro no escribirá una tesis doctoral
ARGUMENTO ESTADISTICO
 Reglas para evaluar fuerza inductiva en
        un argumento estadístico:

1. Cuando mas cerca de 100 sea el porcentaje mas fuerza
   inductiva tendrá el argumento.
2. Cuando mas relevantes sean las características, mas fuerza
   tendrá el argumento.
3. Se debe escoger la clase de referencia mas relevante
   teniendo en cuenta toda la información mas disponible.
Ej. Premisa:
– El 90 % de los alumnos de doctorado de origen indio
   escriben una tesis doctoral.
-Pedro es un alumno de doctorado de origen indio.
-Conclusión: Pedro escribirá una tesis doctoral.
ARGUMENTOS POR ANALOGÍA
    Son los argumentos mas comunes en la
    vida cotidiana y en la práctica Jurídica.
   Los argumentos por analogía se
    fundamenta      en    las   relaciones    de
    semejanzas existentes entre entidades
    diferentes. Se hace una analogía entre
    dos o mas entidades cuando se afirma
    que son similares en ciertos aspectos.
   La analogía se usa en:
    Literatura, con fines explicativos, analogía
    con fines no argumentativos.
ARGUMENTOS POR ANALOGÍA
   En literatura: se apela a la analogía para crear
    imágenes fuertes en la mente del lector.

   Con fines explicativos: para hacer inteligible
    algo novedoso se suele hacer comparaciones con
    otras cosas que resultan ser mas familiares, y con
    las que posee ciertos rasgos en común, ej. Como
    cuando se afirma que el universo esta en
    expansión y que por ello las galaxias se alejan
    unas de otras. Como lo haría si estuvieran
    dibujadas sobre un globo al que estuviéramos
    inflando.
ARGUMENTOS POR ANALOGÍA
(1) Los seres humanos sienten dolor
    y gritan cuando se los golpea.
(2) Los animales gritan cuando        se   los
  golpean.

Conclusión: los animales sienten dolor cuando
  se los golpea.

Las entidades comparadas no necesariamente
  deben ser individuos de una clase, sino que
  también pueden ser conjuntos de objetos o
  poblaciones completas.
EVALUACIÓN DE LOS
ARGUMENTOS POR ANALOGÍA

   1. Las propiedades semejantes en las
    entidades que se comparan deben ser
    relevantes para la propiedad que se
    infieren en la conclusión: Ej. “tener un
    alto nivel de colesterol” es relevante para
    la propiedad “morir de un ataque al
    corazón”, la relación de relevancia puede
    ser establecida en ambas direcciones: de
    la causa al efecto, o del efecto a la causa.
EVALUACIÓN DE LOS
ARGUMENTOS POR ANALOGÍA

   3. Se deben comparar la mayor
    cantidad posible de entidades: La
    cantidad no resulta crucial en una
    analogía, pues a partir de la comparación
    de un solo objeto, cuando la semejanza
    es muy relevante, se puede construir un
    argumento por analogía muy fuerte, No
    obstante en muchos casos, la cantidad
    puede incrementar la fuerza inductiva de
    un argumento analógico en particular.
EVALUACIÓN DE LOS
    ARGUMENTOS POR ANALOGÍA

   4. Las entidades a comparar deben
    ser lo mas variadas posibles en sus
    propiedades no relevantes: cuanto
    mas disímiles sean las entidades que
    se comparan de otras propiedades no
    relevantes para la analogía, mayor
    fuerza tiene el argumento.
EVALUACIÓN DE LOS
ARGUMENTOS POR ANALOGÍA

   5. El conjunto de las propiedades
    negativamente relevantes debe ser
    lo mas pequeño posible.
   6.Cuanto     mas   débil   sea  la
    conclusión    de  un     argumento
    analógico más fuerza inductiva
    tendrá el argumento.
EL EJEMPLO

                    Argumento I
(1)   El automóvil de Pérez es un Opel, modelo
      Corsa, recién salido de la fabrica , pesa 300
      Kg., tiene una potencia de 200 caballos de
      fuerza y con sume un litro de gasolina por
      cada 10 Km.
(2)   El automóvil de González es un Opel, modelo
      Corsa, recién salido de la fabrica, pesa 300
      Kg., tiene una potencia de 200 caballos de
      fuerza.
(C)    El auto de González con sume un litro de
      gasolina por cada 10 Km.
EL EJEMPLO
                    Argumento II
(1)   El automóvil de Pérez es un Opel, color
      rojo, con tapizados imitación leopardo, faros
      antiniebla, un muñeco de Elvis en el cristal
      delantero y consume un litro de gasolina por
      cada 10 Km.
(2)   El automóvil de González es un Opel, color rojo
      con tapizados imitación de leopardo, faro
      antiniebla y un muñeco de Elvis en el cristal
      delantero.
(C)   El automóvil de González consume un litro de
      gasolina por cada 10 Km.
LA CONCLUSIÓN
   Saltaría a la vista que el argumento I es
    un argumento inductivo fuerte, mientras
    que el segundo argumento, roza el ridículo.
    Para fundamentar la evaluación hay que
    tener en cuenta, la marca del vehículo, su
    modelo su peso, su potencia, su antigüedad,
    para determinar la cantidad de combustible
    que consume. El color, el tapizado, los
    adornos son absolutamente irrelevantes para
    determinar el consumo de combustible de un
    automóvil. La información tacita, el saber
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    hora de evaluar un argumento por analogía.

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  • 1. ARGUMENTOS INDUCTIVOS EL AMBITO DE LA PROBABILIDAD PATRICIA LOPEZ MONTAÑO CLAUDIA MARITZA BETANCOURT PINEDA 2008
  • 2. ARGUMENTOS INDUCTIVOS Son argumentos inválidos (no deductivos) Su forma lógica no garantiza que si las premisas son verdaderas la conclusión sea necesariamente verdadera. La evidencia que aporta su premisa hace altamente improbable que la conclusión sea falsa.
  • 3. FORMA DE EVALUAR LOS ARGUMENTOS 1. LA LOGICA DEDUCTIVA: Clasifica los argumentos en :  Validos = Son argumentos deductivos  Inválidos 2. LA LOGICA INDUCTIVA: Trata de clasificar los argumentos inválidos en:  los que poseen un alto grado de fuerza inductiva = Argumentos inductivos correctos. Se estructura sobre premisas verdaderas.  Los que no ofrecen ningún fundamento para aceptar la verdad de la conclusión = Argumentos inductivos incorrectos. Se estructura sobre premisas falsas o insuficientes.
  • 4. Ejemplo de argumentos inductivos: ( 1 ) Rigoberto Díaz es ser humano de 80 años de edad. ( 2 ) El automóvil de Rigoberto pesa 400 Kilogramos. ( C ) Rigoberto Díaz no puede levantar su automóvil con las manos.
  • 5. FUERZA INDUCTIVA  Se le llama fuerza inductiva a la corrección inductiva .  Depende del grado de apoyo que una premisa brinde a la conclusión.  Mide el grado de probabilidad que tiene la conclusión en el evento de que un que todas las premisas de un argumento sea verdaderas.
  • 6. CLASE DE FUERZA INDUCTIVA Fuerza inductiva fuerte: Cuando las evidencias que aporta las premisas hace altamente improbable que todas sus premisas sean verdaderas y la conclusión sea falsa . Fuerza inductiva débil: Cuando la premisa tiene alguna evidencia a favor de la conclusión pero no lo suficiente para considerarlo altamente improbable de que la conclusión sea falsa. Fuerza inductiva falaz: La premisa no aporta ningún apoyo a la conclusión.
  • 7. PROBABILIDAD  Probabilidad: Se define como grado de verosimilitud que se le pueda atribuir a un enunciado o a un hecho.  Clases de Probabilidad:  1. Gnoseológica = Grado de certeza que se posee sobre la verdad de un enunciado.  2. Ontológica = Grado de certeza que se posee sobre los hechos o acontecimientos.
  • 8. EXPRESIONES DE LA PROBABILIDAD: 1.Cualitativamente: En alta, muy alta, baja, escasa etc. 2.Cuantitativamente: Mediante valor numérico entre 0 y 1.  La Probabilidad es siempre la consecuencia del carácter parcial de nuestro conocimiento (o de nuestra ignorancia).
  • 9. CLASES DE PROBABILIDAD 1. Probabilidad Lógica Es el grado de creencia racional que cabe asignarle a un enunciado en función de los datos que se poseen en su apoyo. Tiene relación con la fuerza inductiva de un argumento = Probabilidad Inductiva. 2. Probabilidad Estadística. Mide la frecuencia relativa con que ciertos miembros de una clase manifiesta una propiedad especifica. Ej. El 96% de los italianos son amantes de la pasta.
  • 10. CLASES DE ARGUMENTOS INDUCTIVOS 1. Inferencias por enumeración: En sus premisas se informa sobre el resultado de un conjunto de observaciones en el que se ha detectado cierto grado de uniformidad. Las Inferencias por Enumeración se clasifican en tres tipos: 1.1 De muestra a población: Ej. El cuervo a es negro y vuela El cuervo b es negro y vuela Conclusión: Todos los cuervos son negros y vuelan {es una generalización de esa información a toda la población que fue objeto de observación} 1.2. De muestra a muestra: El cuervo a es negro y vuela El cuervo b es negro y vuela Conclusión: El próximo cuervo que observemos será negro y volará.
  • 11. CLASES DE ARGUMENTOS INDUCTIVOS 1.3 De población a muestra: - El 90% de los alumnos de doctorado no escriben una tesis doctoral. - Pedro es un alumno de doctorado - Conclusión: Pedro no escribirá una tesis doctoral. 2. Argumento Estadístico: Ej.- El 90% de los alumnos de doctorado no escriben una tesis doctoral. - Pedro es un alumno de doctorado - Conclusión: Pedro no escribirá una tesis doctoral
  • 12. ARGUMENTO ESTADISTICO Reglas para evaluar fuerza inductiva en un argumento estadístico: 1. Cuando mas cerca de 100 sea el porcentaje mas fuerza inductiva tendrá el argumento. 2. Cuando mas relevantes sean las características, mas fuerza tendrá el argumento. 3. Se debe escoger la clase de referencia mas relevante teniendo en cuenta toda la información mas disponible. Ej. Premisa: – El 90 % de los alumnos de doctorado de origen indio escriben una tesis doctoral. -Pedro es un alumno de doctorado de origen indio. -Conclusión: Pedro escribirá una tesis doctoral.
  • 13. ARGUMENTOS POR ANALOGÍA Son los argumentos mas comunes en la vida cotidiana y en la práctica Jurídica.  Los argumentos por analogía se fundamenta en las relaciones de semejanzas existentes entre entidades diferentes. Se hace una analogía entre dos o mas entidades cuando se afirma que son similares en ciertos aspectos.  La analogía se usa en: Literatura, con fines explicativos, analogía con fines no argumentativos.
  • 14. ARGUMENTOS POR ANALOGÍA  En literatura: se apela a la analogía para crear imágenes fuertes en la mente del lector.  Con fines explicativos: para hacer inteligible algo novedoso se suele hacer comparaciones con otras cosas que resultan ser mas familiares, y con las que posee ciertos rasgos en común, ej. Como cuando se afirma que el universo esta en expansión y que por ello las galaxias se alejan unas de otras. Como lo haría si estuvieran dibujadas sobre un globo al que estuviéramos inflando.
  • 15. ARGUMENTOS POR ANALOGÍA (1) Los seres humanos sienten dolor y gritan cuando se los golpea. (2) Los animales gritan cuando se los golpean. Conclusión: los animales sienten dolor cuando se los golpea. Las entidades comparadas no necesariamente deben ser individuos de una clase, sino que también pueden ser conjuntos de objetos o poblaciones completas.
  • 16. EVALUACIÓN DE LOS ARGUMENTOS POR ANALOGÍA  1. Las propiedades semejantes en las entidades que se comparan deben ser relevantes para la propiedad que se infieren en la conclusión: Ej. “tener un alto nivel de colesterol” es relevante para la propiedad “morir de un ataque al corazón”, la relación de relevancia puede ser establecida en ambas direcciones: de la causa al efecto, o del efecto a la causa.
  • 17. EVALUACIÓN DE LOS ARGUMENTOS POR ANALOGÍA  3. Se deben comparar la mayor cantidad posible de entidades: La cantidad no resulta crucial en una analogía, pues a partir de la comparación de un solo objeto, cuando la semejanza es muy relevante, se puede construir un argumento por analogía muy fuerte, No obstante en muchos casos, la cantidad puede incrementar la fuerza inductiva de un argumento analógico en particular.
  • 18. EVALUACIÓN DE LOS ARGUMENTOS POR ANALOGÍA  4. Las entidades a comparar deben ser lo mas variadas posibles en sus propiedades no relevantes: cuanto mas disímiles sean las entidades que se comparan de otras propiedades no relevantes para la analogía, mayor fuerza tiene el argumento.
  • 19. EVALUACIÓN DE LOS ARGUMENTOS POR ANALOGÍA  5. El conjunto de las propiedades negativamente relevantes debe ser lo mas pequeño posible.  6.Cuanto mas débil sea la conclusión de un argumento analógico más fuerza inductiva tendrá el argumento.
  • 20. EL EJEMPLO Argumento I (1) El automóvil de Pérez es un Opel, modelo Corsa, recién salido de la fabrica , pesa 300 Kg., tiene una potencia de 200 caballos de fuerza y con sume un litro de gasolina por cada 10 Km. (2) El automóvil de González es un Opel, modelo Corsa, recién salido de la fabrica, pesa 300 Kg., tiene una potencia de 200 caballos de fuerza. (C) El auto de González con sume un litro de gasolina por cada 10 Km.
  • 21. EL EJEMPLO Argumento II (1) El automóvil de Pérez es un Opel, color rojo, con tapizados imitación leopardo, faros antiniebla, un muñeco de Elvis en el cristal delantero y consume un litro de gasolina por cada 10 Km. (2) El automóvil de González es un Opel, color rojo con tapizados imitación de leopardo, faro antiniebla y un muñeco de Elvis en el cristal delantero. (C) El automóvil de González consume un litro de gasolina por cada 10 Km.
  • 22. LA CONCLUSIÓN  Saltaría a la vista que el argumento I es un argumento inductivo fuerte, mientras que el segundo argumento, roza el ridículo. Para fundamentar la evaluación hay que tener en cuenta, la marca del vehículo, su modelo su peso, su potencia, su antigüedad, para determinar la cantidad de combustible que consume. El color, el tapizado, los adornos son absolutamente irrelevantes para determinar el consumo de combustible de un automóvil. La información tacita, el saber el como de las cosas es muy importante a la hora de evaluar un argumento por analogía.