演繹推理vs. 歸納推理（Deductive reasoning vs. Inductive ...

推理(reasoning)模式一般都被分兩大類，包括deductive reasoning(演繹推理)和inductive ... 但「好選擇」這個結論的正確性(validity)是非常取決於那個 ... Skiptocontent 在心理學中，有專門研究推理決策過程(decisionmaking)的機制的領域。

推理(reasoning)模式一般都被分兩大類，包括deductivereasoning(演繹推理)和inductivereasoning(歸納推理)。

Deductivereasoning是由廣泛至具體(fromgeneraltospecific)的推理方式，在推理的過程中，會由一系列較為廣泛的前提(premises)去嘗試推論出較具體的結論。

例如現在你的好朋友跟你推薦Dyson的電器很好用，你會因為你的好朋友的推薦就選擇dyson這個品牌嗎？你推理的方式會是怎樣呢？如果你知道你的好朋友是電器的專家對各類型品牌功能及性價比都瞭如指掌(premise)，那麼你相信朋友的說話將會是一個好選擇(conclusion)。

但「好選擇」這個結論的正確性(validity)是非常取決於那個前提(premise，你朋友是電器專家)是否真確。

在演繹推理的過程中，我們通常以三段論(syllogisms)的形式表達，例如allaareb,allbarec,thenallaarec這類型的表達方法。

例如「寶寶」是一隻玩具貴賓犬;所有犬都有四條腿;所以「寶寶」有四條腿。

這個例子的推理結論是正確的。

又例如亞洲人英文不好;有些英文不好的人頭腦也不好;所以亞洲人的頭腦不好。

這個例子的推理結論是不正確的因為不是所有英文不好的人頭腦也不好。

演繹推理我們幾乎每天都在做，很多時候我們都會基於一些前提(premises)去決定一些事情，從以上的例子可以看出，我們的決定是否正確是非常取決於前提是否正確。

但是這個前提的形成偏偏會受著人類許多認知偏誤影響。

例如女性駕駛技術都很差；我女朋友是女性；所以我女朋友駕駛技術很差。

這個推論是絕對合乎邏輯的（valid）但卻不正確（incorrect），主要就是在於「女性駕駛技術都很差」這個廣泛的前提（generalpremise）不一定是正確的。

這個前提深受我們的認知偏誤影響如刻板印象（stereotypes）等等。

這裡可以看出很多東西是合乎邏輯但卻不一定是正確的。

「女性駕駛技術都很差」這句前提(Premise)充滿著許多認知偏誤，所以未必一定正確。

我在這裡最常帶給大家的一個概念就是現代心理學是一門嚴謹的科學，我們靠的是嚴格的科學方法(scientificmethods)去研究人類的大腦思想及行為(brain,mind,andbehaviors)，而科研所運用的推理方法便是inductivereasoning(歸納推理)。

如果說縯繹推理(deductivereasoning)是fromgeneraltospecific(由廣泛至具體)的話，那麼歸納推理(inductivereasoning)便是fromspecifictogeneral(由具體至廣泛)了。

在研究人類行為上，我們就是透過實驗等研究方法去將一個或一系列的實驗結果套用到整個人類世界上，這個過程叫inference。

如果想要把一個或幾個實驗的結果(specificobservations具體的發現)套用到整個人類(generalization)上，你做研究的方法必需十分嚴謹，例如要有randomsampling(隨機抽樣),randomassignment(隨機實驗組別分派)這類的控制。

舉個例子吧，心理學家透過嚴謹的實驗方法得出了人臉如果越對稱(facialsymmetry)，那麼別人就會覺得越漂亮。

在這個實驗中只有100個實驗參加者，這個結果就是從100個人身上得出來的，所以它是一個具體的結果(specificresultsfromthatparticularexperiment)，在歸納推理上，我們就會把這100個人身上得出來的結論套用到全體人類身上(generalization)，只要實驗質素好，這種歸納推理是完全沒有問題的。

還有大家常常聽到的民意調查，只要有做嚴謹的randomsampling(隨機抽樣)，3000人的意見在統計學上是足以代表700萬人的意見的。

最害怕的是什麼你們知道嗎？就是有一些人總是喜歡用自己的自身例子去無理反駁研究結果，例如研究指出越高的人月薪越高，一個148cm的有錢人看了就說那個研究不準確，這種反駁叫科學家最感到無奈，也顯得那些人非常無知。

從嚴謹實驗方法去運用歸納推理當然沒有問題，但是在現實生活上，很多人都會胡亂運用歸納推理，例如看見幾個女人都和有錢人在一起就斷定全世界所有女人都是貪錢的、看見幾個中東人是恐怖份子就斷定了所有中東人都是恐怖份子。

一系列的認知偏誤(cognitivebias)例如confirmationbias等都強化了這種不正確的歸納推理。

從樣本(sample)的數據歸納到整個人群中的方法要依靠嚴謹的科學方法。

否則這種歸納推理也是沒有太大意義的。

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