演繹推理與歸納推理

Deductive and inductive reasoning

類型
概念
又稱
演繹推論、歸納推論、演繹與歸納

什麼是演繹推理和歸納推理?

演繹推理得出的有效結論,只要前提為真就必然為真[1];歸納推理的結論則超出了前提所含的訊息,可能成立卻沒有保證,例如憑以往的經驗預測下一次[2]。

規則:如果牌的一面是母音,另一面就是偶數。

每張牌一面是字母,一面是數字。要檢驗這條規則,必須翻哪幾張?點牌來選。

早期實驗中人們怎麼選(128 人)

E 和 2 46%
只翻 E 33%
E、2 和 3 7%
E 和 3(正確) 4%
其他 10%

規則換個內容,選對的有多少(多項實驗平均)

抽象規則(43 項實驗) 7%
日常概括(30 項) 21%
「喝啤酒須滿 18 歲」這類規定(26 項) 61%

資料:Ragni 等(2018)第 780 頁(轉引 Wason 和 Johnson-Laird,1972)與表 2;表 2 只含報告了全部選擇組合的 99 項實驗。

華森選擇作業:四張牌和規則依 Ragni 等(2018)文中的例子;下方的比例是已發表的資料。 點按各部分檢視說明

上方是規則「如果牌的一面是母音,另一面就是偶數」和四張牌 E、K、2、3,讀者可以選牌再看答案:必須翻 E 和 3,因為只有它們的背面可能推翻規則;K 和 2 不用翻。下方左圖是早期實驗 128 人的選擇:E 和 2 佔 46%,只翻 E 佔 33%,E、2 和 3 佔 7%,E 和 3(正確)佔 4%,其他 10%。右圖是依規則內容分的平均選對比例:抽象規則 7%(43 項實驗),日常概括 21%(30 項),「喝啤酒須滿 18 歲」這類規定 61%(26 項)。

華森選擇作業:四張牌和規則依 Ragni 等(2018)文中的例子;下方的比例是已發表的資料。 儲存為圖片(PNG)

圖解靜態圖以 CC BY 4.0 授權,標示出處並連結回本頁即可轉載。 轉載說明

嵌入這張圖

複製下面的 HTML,圖片和出處都會連結回本頁。

要點

  • 「有效」說的是前提與結論之間的關係,不是前提本身對不對:前提錯了,有效的推理也會得出錯誤結論。兩種推理都不保證結論為真[1][2]。
  • 華森選擇作業給出 E、K、2、3 四張牌和規則「一面是母音,另一面就是偶數」。應翻 E 和 3,早期只有 4% 的人選對[3]。
  • 多數人憑直覺只翻和規則相符的牌。43 項抽象版實驗中僅 7% 選出可能的反例,換成「喝啤酒須滿 18 歲」這類規定則升到 61%[3]。
  • 歸納的好壞取決於樣本:人常憑外團體中一兩個成員的表現概括整個團體,即使被告知此人並不典型也照樣概括[4]。

舉個例子

阿杰連續三個星期一遇到捷運誤點,就認定「星期一捷運總會誤點」,這是歸納,結論可能出錯。王女士知道「這條線每週一停駛檢修」,又知道今天是星期一,於是推出今天停駛,這是演繹:前提為真,結論就必然為真。

常見誤解與侷限

教科書和辭典常把兩者概括為「演繹從一般到個別,歸納從個別到一般」,但這只是簡化:歸納也可以從個別推到個別,演繹也可以從一般推到一般。兩者真正的差別在於結論是否必然由前提得出[2]。

參考來源

  1. 1 Johnson-Laird, P. N. (1999). Deductive reasoning. Annual Review of Psychology, 50, 109–135. doi:10.1146/annurev.psych.50.1.109
  2. 2 Johnson-Laird, P. N. (1994). A model theory of induction. International Studies in the Philosophy of Science, 8(1), 5–29. doi:10.1080/02698599408573474
  3. 3 Ragni, M., Kola, I., & Johnson-Laird, P. N. (2018). On selecting evidence to test hypotheses: A theory of selection tasks. Psychological Bulletin, 144(8), 779–796. doi:10.1037/bul0000146
  4. 4 Jhangiani, R., & Tarry, H. (2022). Biases in attribution. Principles of social psychology (1st international H5P ed.), section 5.3. BCcampus. 檢視來源

最近一次對照來源核對:2026年10月27日