O raciocínio indutivo consiste de inferir a partir das propriedades de uma amostra para as propriedades de uma população, como um todo.

Por exemplo: suponha que temos uma lata com 1.000 feijões. Alguns dos grãos são pretos e alguns são brancos. Suponha agora que tome uma amostra de 100 grãos do barril e que 50 deles são brancos e 50 são pretos. Então, podemos inferir indutivamente que metade dos feijões da lata (ou seja, 500 deles) são pretos e metade são brancos.

Todo raciocínio indutivo depende da semelhança entre a amostra e a população. Quanto mais semelhante for a amostra da população como um todo, o fiável será a inferência indutiva. Por outro lado, se a amostra relevante é diferente da população, então a inferência indutiva não será fiável.

Nenhuma inferência indutiva é perfeita. Isso significa que qualquer inferência indutiva pode falhar. Mesmo que as premissas sejam verdadeiras, a conclusão pode ser falsa. No entanto, uma boa inferência indutiva dá-nos uma razão para acreditar que a conclusão é verdadeira.

As seguintes falácias indutivas são descritos nesta seção:

• Generalização precipitada

• Amostra não representativa

• Falsa analogia

• Indução preguiçosa

• Falácia de omissão

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