연역적 & 귀납적 추론

Deductive Reasoning (연역적 추론)

• Deductive: "to derive from" 또는 "to lead down"의 의미를 가진 **"deduce"**에서 유래
• Reasoning: 논리적으로 사고하는 과정

👉 Deductive reasoning은 일반적인 원리나 법칙에서 특정한 결론을 도출하는 논리적 과정을 의미합니다.
즉, 주어진 전제가 참이라면, 반드시 참인 결론이 따라오는 논리적 추론 방식입니다.

예제

1. 전제: 모든 포유류는 심장이 있다.
2. 전제: 개는 포유류이다.
3. 결론: 따라서 개는 심장이 있다.

📌 일반적인 원칙 → 특정한 사례로 적용

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Inductive Reasoning (귀납적 추론)

• Inductive: "to bring in" 또는 "to lead up"의 의미를 가진 **"induce"**에서 유래
• Reasoning: 논리적 사고 과정

👉 Inductive reasoning은 개별적인 사례나 관찰에서 일반적인 원리를 도출하는 논리적 과정입니다.
즉, 특정한 관찰이나 경험을 바탕으로 일반적인 결론을 추론하는 방식이지만, 결론이 반드시 참이 될 필요는 없습니다.

예제

1. 관찰: 100마리의 백조를 봤는데, 전부 하얀색이었다.
2. 결론: 모든 백조는 하얀색일 것이다.

📌 특정한 사례 → 일반적인 법칙을 도출

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비교 정리

구분 Deductive Reasoning (연역적) Inductive Reasoning (귀납적)

방향	일반 → 특수	특수 → 일반
논리적 확실성	결론이 반드시 참	결론이 확률적으로 참
예제	수학적 증명, 삼단논법	과학적 연구, 데이터 분석

따라서, 연역적 추론은 확실한 논리적 결론을 얻을 때 유용하고,
귀납적 추론은 새로운 법칙을 발견하거나 예측할 때 유용합니다. 😊