En la inducción eliminativa, comenzamos haciendo una serie de observaciones de algún fenómeno para el que queremos encontrar la causa. (Por ejemplo, alguna condición médica). Hacemos una lista de causas candidatas, eventos que preceden al fenómeno en las ocasiones observadas. Cada uno es una causa hipotética de ello. Entonces, la eliminación consiste en plantear hipótesis falsas sobre cuál es la causa, ya que se hacen observaciones que contradicen las hipótesis: observamos el fenómeno pero no la causa candidata. La idea es que a medida que sigamos haciendo observaciones, la lista de posibles causas se reduzca hasta que solo quede una. (Pero esto no es plausible, ya que la lista verdadera puede ser infinita).
La alternativa es la inducción enumerativa , donde tomamos cada nueva observación de una causa candidata como un refuerzo de la conclusión de que es la verdadera causa. (Podemos usar la actualización bayesiana para aumentar esta probabilidad, por ejemplo). Después de muchas observaciones, se supone que uno de los candidatos es mucho más probable que sea la causa, y justifica la conclusión de que esta es la verdadera causa. Pero, nuevamente, solo podríamos estar realmente seguros después de haber observado todas las instancias del fenómeno, y entonces no necesitaríamos inducción en absoluto.
Por lo tanto, ambos métodos dependen para su validez de algunos supuestos sobre el mundo, por ejemplo, que contiene una cantidad limitada de variación, que no se puede admitir de forma independiente. Entonces va con la inducción …
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