7 tipos de inferencia

Generalmente dividimos la inferencia en dos tipos: inductiva y deductiva. La inferencia inductiva se refiere a la capacidad de hacer generalizaciones a partir de observaciones específicas, mientras que la inferencia deductiva se refiere a llegar a conclusiones específicas a partir de un conjunto de premisas generales.

Pero también hay otros tipos de inferencia que provienen de disciplinas académicas tan diversas como la filosofía, las ciencias cognitivas y la economía. A continuación, exploraremos cada uno de ellos, con ejemplos, pros y contras.

Tipos de inferencia

1. Inferencia deductiva

El razonamiento deductivo, también conocido como deducción o inferencia deductiva, es un tipo de razonamiento que implica tomar una afirmación generalmente verdadera y reducirla para aplicarla a una instancia específica.

Entonces, cuando alguien piensa que en generalalgo es cierto, entonces lo harán inferir que también es cierto en su circunstancia específica.

Por lo general, podemos llegar a una conclusión lógica a través del proceso de inferencia deductiva. La mayoría de las cosas se siguen necesariamente de un conjunto de premisas o hipótesis generales. Esencialmente, si las premisas generalizadas son universalmente verdaderas, entonces la conclusión debe ser verdadera.

Sin embargo, tenga cuidado. A veces algo es generalmente verdad pero no necesariamente cierto en todos los casos. Tal es el caso, por ejemplo, cuando nos involucramos en estereotipos. mientras es generalmente verdad que la gente de las zonas rurales de Utah son mormanes, muchos habitantes de las zonas rurales de Utah tampoco son mormones. La premisa general no es una verdad universal, por lo que no podemos utilizar la inferencia deductiva únicamente para llegar a nuestra conclusión cuando conocemos a alguien de la zona rural de Utah.

Ejemplo 1
Instalaciones: Todas las aves tienen plumas. Los pingüinos son pájaros.
Conclusión: Por lo tanto, los pingüinos tienen plumas.

Ejemplo 2
Instalaciones: Si llueve, las calles se mojan. Está lloviendo.
Conclusión: Por lo tanto, las calles están mojadas.

Ejemplo 3
Instalaciones: Ningún mamífero es de sangre fría. Todos los reptiles son de sangre fría.
Conclusión: Por lo tanto, los reptiles no son mamíferos.

Ventajas de la inferencia deductiva	Contras de la inferencia deductiva
Proporciona conclusiones que son lógicamente ciertas.	Limitado a lo que está contenido en el local. No puede proporcionar nueva información, solo aclarar lo que ya se sabe.
Si las premisas son verdaderas y la forma del argumento es válida, la conclusión debe ser verdadera.	La certeza de la conclusión depende de la verdad de las premisas, que no siempre pueden determinarse fácilmente.
Se utiliza en varios campos, incluidas las matemáticas y la lógica, donde se requiere certeza.	Las premisas deben ser universales, en todos los casos, para evitar errores.

2. Inferencia inductiva

El razonamiento inductivo, también conocido como inducción o inferencia inductiva, es un tipo de razonamiento que implica hacer amplias generalizaciones a partir de observaciones específicas. Es lo opuesto a la deducción.

Aquí, vamos de una instancia a una generalización, en lugar de aplicar una generalización a una instancia específica.

El razonamiento inductivo tiene su lugar en muchas instancias del pensamiento lógico e incluso a veces en el método científico. Por ejemplo, se puede recopilar un conjunto de datos y, en función de los datos, se pueden generalizado se desarrollan modelos para describir esos datos.

Pero las conclusiones extraídas del razonamiento inductivo deben ser consideradas probable en vez de cierto porque muchas veces las observaciones de un estudio de caso no se pueden generalizar a todos.

Tomemos el ejemplo de los cisnes. Es posible que veas una bandada de cisnes en un estanque, y son todos blancos. Entonces, desarrollas una inferencia inductiva de que "todos los cisnes son blancos". Si bien en su estanque es cierto, resulta que en otros lugares hay cisnes negros, por lo que cometió un error al hacer esta inferencia inductiva.

Ejemplo 1
Observación: Cada vez que has visto un cisne, ha sido blanco.
Generalización: Por lo tanto, todos los cisnes son blancos.

Ejemplo 2
Observación: Acabas de comer en un restaurante cinco veces, y cada vez la comida ha sido deliciosa.
Generalización: Por lo tanto, la comida en este restaurante siempre es buena.

Ejemplo 3
Observación: Cada invierno que has experimentado ha sido frío.
Generalización: Por lo tanto, todos los inviernos son fríos.

Ventajas de la inferencia inductiva	Contras de la inferencia inductiva
Permite generalizaciones y predicciones, lo que lo hace particularmente útil en la ciencia y la vida cotidiana.	No se garantiza que las conclusiones sean verdaderas, incluso si las premisas son verdaderas.
Puede manejar premisas que son inciertas o probabilísticas.	Susceptible al problema de la inducción: el hecho de que siempre se haya observado que algo es de cierta manera no garantiza que siempre será así.

3. Inferencia abductiva

La inferencia abductiva, también conocida como abducción o inferencia a la mejor explicación, es una forma de inferencia lógica que comienza con una observación o conjunto de observaciones y luego busca la explicación más simple y probable.

En el razonamiento abductivo, las premisas no garantizan la conclusión. La conclusión es lo que mejor explica las premisas y está sujeta a revisión a medida que surge nueva evidencia.

Recuerde, la conclusión en la inferencia abductiva es lo que parece más probable según la información disponible en ese momento, y usted está dispuesto a cambiar de opinión. A medida que se disponga de nueva evidencia, la conclusión podría cambiar.

Ejemplo 1
Observación: La hierba está mojada.
mejor explicación: Llovió anoche.

Ejemplo 2
Observación: Llegas a casa y encuentras tu casa desordenada con artículos esparcidos por todas partes.
mejor explicación: Se produjo un robo mientras usted estaba fuera.

Ejemplo 3
Observación: Un paciente presenta síntomas como fiebre, tos y pérdida del gusto y el olfato.
mejor explicación: El paciente podría haber contraído COVID-19.

Ventajas de la inferencia abductiva	Contras de la inferencia abductiva
Útil para generar posibles explicaciones, lo que lo hace valioso en entornos de diagnóstico e investigación.	No ofrece ninguna garantía lógica de que la mejor explicación sea la correcta.
Permite el pensamiento creativo e innovador al generar nuevas hipótesis y teorías.	A menudo se basa en el juicio subjetivo para determinar cuál es la "mejor" explicación.

4. Inferencia Estadística

La inferencia estadística se utiliza en economía, matemáticas e investigación cuantitativa para producir generalizaciones y modelos. Implica el proceso de utilizar el análisis de datos para inferir propiedades de una distribución de probabilidad subyacente.

La inferencia estadística le permite hacer predicciones o sacar conclusiones sobre un conjunto de datos más grande (población) en función de un conjunto de datos más pequeño (muestra).

Lo más importante que debe recordar acerca de la inferencia estadística es que su conjunto de datos debe ser representante de la población en general que estás estudiando y ser lo suficientemente grande como para tener relevancia estadística.

Recuerde, la inferencia estadística implica un grado de incertidumbre porque se extraen conclusiones sobre una población completa en función de un subconjunto de ella. Las pruebas estadísticas pueden proporcionar información sobre el grado de incertidumbre, generalmente en forma de valor p o intervalo de confianza.

Ejemplo 1
Estadísticas descriptivas: Una empresa podría encuestar a una muestra de sus clientes acerca de su satisfacción con los productos de la empresa. El puntaje promedio de satisfacción entre los encuestados es una estadística descriptiva que resume los datos.

Ejemplo 2
Estadísticas inferenciales (intervalos de confianza): Una empresa farmacéutica prueba un nuevo fármaco en un pequeño grupo de voluntarios. La mejoría promedio de los síntomas sirve como base para un intervalo de confianza, a partir del cual la compañía predice el rango dentro del cual caería la mejoría promedio para toda la población de pacientes (si todos fueran tratados).

Ejemplo 3
Estadística Inferencial (Prueba de Hipótesis): Un investigador educativo quiere saber si un nuevo método de enseñanza es más efectivo que el actual. Prueban el nuevo método en un grupo de estudiantes y el antiguo método en otro grupo. Luego comparan los puntajes promedio de las pruebas entre los dos grupos para determinar si hay una diferencia estadísticamente significativa, lo que sugerir que el nuevo método es más (o menos) efectivo.

Ventajas de la inferencia estadística	Contras de la inferencia estadística
Permite realizar predicciones sobre una gran población a partir de una muestra más pequeña.	Sujeto a error de muestreo y sesgo, lo que puede afectar la precisión de las predicciones.
Invaluable en investigación, economía, ciencias sociales y más para la prueba, estimación y predicción de hipótesis.	Requiere supuestos sobre la población que pueden no ser ciertos.

5. Inferencia causal

La inferencia causal es el proceso de sacar una conclusión sobre una conexión causal, es decir, causa y efecto.

Es una tarea compleja, ya que a menudo implica establecer la dirección y la magnitud de las relaciones de causa y efecto.

Uno de los métodos de investigación más valiosos para determinar la inferencia causal es investigación experimental donde los investigadores pueden examinar las variables en entornos controlados para probar las relaciones causales entre las variables. Los investigadores también pueden usar estudios longitudinales, que toman datos transversales en varios puntos en el tiempo para trazar cambios en las variables y hacer inferencias causales.

Tenga en cuenta que, si bien la inferencia causal sugiere una posible relación de causa y efecto, no la confirma. La correlación no implica necesariamente causalidad, y podría haber otros factores en juego.

Ejemplo 1
Observación: Las tasas de tabaquismo aumentan. Las tasas de cáncer de pulmón también aumentan.
Posible inferencia causal: Fumar podría causar cáncer de pulmón.

Ejemplo 2
Observación: Una ciudad presenta un programa de bicicletas compartidas. Aumenta el número de accidentes de bicicleta en la ciudad.
Posible inferencia causal: La introducción del programa de bicicletas compartidas puede haber causado un aumento en los accidentes de bicicleta.

Ejemplo 3
Observación: Los estudiantes que participan en un programa extracurricular obtienen calificaciones más altas que los que no lo hacen.
Posible inferencia causal: Participar en el programa extracurricular puede hacer que los estudiantes obtengan calificaciones más altas.

Ventajas de la inferencia causal	Contras de la inferencia causal
Ayuda a establecer relaciones de causa y efecto, que son importantes para comprender y predecir fenómenos.	Los datos de observación pueden generar confusión, donde las variables extrañas afectan tanto la causa como el efecto, lo que lleva a asociaciones espurias.
Invaluable en campos como la medicina, la economía y las ciencias sociales.	La complejidad de los fenómenos del mundo real puede dificultar el establecimiento de relaciones causales claras.

6. Inferencia analógica

La inferencia analógica (o razonamiento analógico) es un tipo de razonamiento que implica sacar conclusiones basadas en la similitud percibida entre casos separados.

En otras palabras, si dos cosas son similares en algunos aspectos, es probable que también lo sean en otros.

Si bien la inferencia analógica puede ser una herramienta poderosa, también se basa en la suposición de similitud, que no siempre es cierta. Al igual que con la mayoría de los ejemplos de inferencia explorados aquí, tiende a haber espacio para errores y equivocaciones en el razonamiento, especialmente cuando entran en juego variables ocultas o de confusión.

Por ejemplo, puede haber diferencias entre situaciones que no son evidentes de inmediato y que pueden afectar el resultado.

El ejemplo clásico del defecto de la inferencia analógica es el de las clasificaciones taxonómicas de Linne en biología (es decir, agrupaciones de especies). El sistema de clasificación taxonómica se basó completamente en similitudes visibles entre animales.

Pero a medida que la ciencia se desarrolló, se dio cuenta de que las similitudes y los rasgos visibles no implicaban necesariamente una cercanía evolutiva, lo que dio lugar a una clasificación filogenética más precisa que agrupa a los animales en función de un árbol evolutivo más preciso.

Por lo tanto, las conclusiones alcanzadas a través de la inferencia analógica deben tratarse como hipótesis que necesitan más pruebas y validación.

Ejemplo 1
Observación: Los animales que son mamíferos suelen dar a luz crías vivas. Los perros son mamíferos.
Inferencia Analógica: Es probable que los perros den a luz crías vivas.

Ejemplo 2
Observación: Estudiaste diligentemente para tu examen de matemáticas y obtuviste una A.
Inferencia Analógica: Si estudias diligentemente para tu examen de física, probablemente obtendrás una A.

Ejemplo 3
Observación: En el pasado, la reducción de impuestos ha llevado a un aumento en el gasto de los consumidores.
Inferencia Analógica: Si el gobierno recorta los impuestos ahora, probablemente conducirá a un aumento en el gasto de los consumidores.

Ventajas de la inferencia analógica	Contras de la inferencia analógica
Útil para la resolución de problemas, la toma de decisiones y la generación de hipótesis.	La validez de la inferencia depende del grado de similitud entre los casos, que puede ser subjetivo.
Permite la creatividad y la innovación al aplicar el conocimiento de un dominio a otro.	Riesgo de pasar por alto diferencias importantes entre los casos.

7. Inferencia no válida

La inferencia no válida se refiere a un tipo de falacia lógica en la que la conclusión extraída no se sigue lógicamente de las premisas. También podríamos llamar a esto un falacia lógica.

Esto puede suceder de varias maneras, como ignorar información importante, asumir algo que no está justificado o aplicar incorrectamente una forma válida de razonamiento.

Todo esto puede conducir a conclusiones que no están respaldadas por la evidencia o el argumento.

Estos son solo algunos ejemplos de inferencias inválidas. Hay muchas otras formas en las que una inferencia puede ser inválida, incluidas las falacias de relevancia (donde las premisas no son relevantes para la conclusión), las falacias de presunción (donde la conclusión asume algo que no está justificado) y las falacias de ambigüedad ( donde el lenguaje poco claro conduce a una conclusión engañosa).

Ventajas de la inferencia no válida	Contras de la inferencia no válida
Por lo general, las inferencias no válidas no tienen ventajas, ya que no conducen a conclusiones lógicamente sólidas.	Conduce a conclusiones que no están lógicamente justificadas.
	Puede dar como resultado un razonamiento defectuoso y creencias o acciones incorrectas.
	Se puede usar de manera manipuladora para persuadir o engañar.

Otro tipo: inferencia transitiva

Conclusión

Si hay algo que sacar de este artículo sobre los tipos de inferencia, es que es importante evaluar críticamente la lógica de cualquier inferencia para garantizar que sea válida y confiable. Las inferencias, por definición, requieren que saquemos conclusiones basadas en datos observables. Sin embargo, la pregunta siempre es si los datos que estamos observando son precisos, válidos y confiables tanto internamente (es decir, ¿tiene sentido para el caso que estamos viendo) y externamente (es decir, es la observación generalizable a otras situaciones). Si podemos obtener la validez tanto interna como externa de nuestras observaciones, entonces es más probable que podamos usar la inferencia para llegar a una conclusión válida.