일반화

1. 논리학에서
2. 추론통계학연구방법론에서
3. 심리학에서

generalization

특정한 사용 목적이나 용례가 당연시 되는 것.

1. 논리학에서

특정 사실로부터 전체상을 추론하는 행위.

보통 일반화를 하기 위해서는 귀납적인 추론을 한다고 여기지만 귀납적 추론은 일반화를 충족시키기 위해서는 거쳐가야 하는 과정이고, 일반성으로서의 실체를 규정하는 것이야말로 일반화의 핵심이다. 즉 일반적이라고 여길 수 있는 논리적 연결고리를 가질 수만 있다면 가능하기 때문에 연역적인 추론을 동반한다는 이야기.

반대로 귀납법에서는 이 일반화가 필수적인데, 일반화가 오류가 아님을 증명하기 위해서는 일반화하는 대상 전체를 검사해야 하기 때문에 귀납법은 연역법에 비해 경험적인 차원을 강조하게 된다.

논리적 오류성급한 일반화의 오류편견 및 고정관념이 바로 이 일반화를 통해 나오는 것이다.

이 일반화가 잘못되었는데, 그것이 널리 퍼져 있다면 편견 및 고정관념이 되고, 대개 엄밀한 과학적 증명을 통해 그러한 오류가 깨져나간다. 따라서 만유인력의 법칙이나 상대성 이론 등의 과학법칙은 우리 우주 전체에 일반화되어 있지만, 적어도 우리 우주 안에서는, 잘못된 일반화가 아니다. 그러나 만일 어떠한 특이점에서 상기한 과학 법칙들이 적용되지 않거나 상기한 법칙으로 설명할 수 없다면 전체에 적용하여 일반화하는 것 역시 성급한 일반화의 오류라고 할 수 있을 것이다.

과학적 법칙을 벗어나서, 이 일반화는 논증에서 많이 사용된다. 그러나 이 추론 과정에 감정이 개입하면서 성급한 일반화의 오류로 빠지는 경우가 흔하디 흔하다. 자세한 것은 성급한 일반화의 오류 항목 참조.

2. 추론통계학연구방법론에서

통계를 실시하는 연구자는 현실적으로 모든 모집단(population)에 대한 전수조사를 하는 것이 불가능한 상황에 처하는 경우가 많다. 이 경우 부득이 일부만 택하여 표본(sample)로 삼고, 그들을 연구하여 얻게 된 정보를 바탕으로 전체 모집단에 적용할 수밖에 없다. 물론 이 경우 문제가 되는 것은, 아무리 표본이라지만 도대체 얼마나 많은 수가 확보되어야 하겠느냐는 것. 물론 통계학자들이 날마다 갈려나간 게 있는지라(…) 희망하는 신뢰수준과 모집단의 수, 분석기법 등에 따라서 필요로 하는 최소한의 표본 수가 이미 정해져 있다.

자세한 내용은 표본조사 문서 참고. 유의용어로 생태학적 타당도 문서도 참고.

3. 심리학에서

행동과학 용어로, 정확한 용어는 자극 일반화(stimulus generalization)이다.

비둘기를 데려다가 초록색 불빛이 나올 때마다 원판을 쪼도록 조건화시킨다고 가정하자. 이 비둘기는 파란색, 빨간색 등의 불빛에는 반응을 보이지 않겠지만, 초록색 불빛에는 냅다 원판을 쪼기 시작할 것이다. 그런데 이 비둘기에게 미묘하게 노란색이 섞인 초록색 불빛을 보여준다면? 또한, 미묘하게 파란색이 섞인 초록색 불빛을 보여준다면? 이 비둘기는 과연 어디까지 반응을 보일까?

과학자들이 관찰한 결과, 비둘기가 원판을 쪼아 댄 횟수를 꺾은선그래프로 나타내자 정규분포와 유사한 종형 곡선이 나타났다. 초록색 불빛에 대해 훈련된 비둘기가 그와 유사한 자극에는 (칼같이 반응을 안 하는 것이 아니라) 그것도 적당히 쪼아 보더라는 것이다. 물론 초록색과 점점 차이가 날수록 비둘기가 쪼아 대는 횟수도 그만큼 감소한다. 이처럼 초록색 파장 양 옆으로 나타나는 기울기를 두고 자극 일반화 기울기(stimulus generalization gradient) 혹은 좀 어려운 단어를 써서 "일반화 구배" 라고도 한다.

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