Coba jelasin Generalisasi dengan Penjelasan dari Generalisasi dong

Apabila generalisasi yang ada disertai dengan penjelasan maka disebut dengan generalisasi dengan penjelasan (explained generalization), kebenaran yang dihasilkan dari generalisasi ini lebih kuat dan memiliki kebenaran yang hampir setingkat dengan generalisasi sempurna. Hukum alam pada awalnya dirumuskan melalui generalisasi empirik, setelah diketahui hubungan kausalnya, maka lahir generalisasi dengan penjelasan yang menjadi dasar penjelasan ilmiah. Misal, manusia telah lama mengetahui benda yang dilemparkan ke atas akan jatuh ke bawah, namun hal tersebut baru dapat diterangkan setelah ditemukannya hukum gravitasi oleh Isaac Newton.

Prosedur pengujian generalisasi tidak sempurna

Meskipun generalisasi tidak sempurna hanya merupakan kesimpulan yang ditarik dari beberapa fenomena, namun generalisasi tidak sempurna dapat menghasilkan kebenaran apabila melalui prosedur pengujian yang benar. Prosedur pengujian atas generalisasi tersebut adalah:

Jumlah sampel yang diteliti terwakili. Tidak ada ukuran pasti berapa jumlah sampel yang diperlukan untuk dapat menghasilkan kesimpulan yang terpercaya. Semakin banyak jumlah sampel yang digunakan, maka semakin kuat kesimpulan yang dihasilkan.

Sampel harus bervariasi. Semakin banyak variasi sampel, semakin kuat kesimpulan yang dihasilkan.

Mempertimbangkan hal-hal yang menyimpang dari fenomena umum/tidak umum. Hal yang menyimpang harus diperhatikan juga, tertutama jika penyimpangan terjadi cukup besar bahkan mungkin untuk tidak diadakannya generalisasi. Semakin cermat faktor penyimpang dipertimbangkan, maka semakin kuat kesimpulan yang dihasilkan.

Kesimpulan konsisten dengan sampel. Kesimpulan yang dihasilkan harus merupakan konsekuensi logis dari sampel yang dikumpulkan dan tidak boleh membeikan penafsiran menyimpang dai data yang ada.

Beberapa faktor probabilitas yang dinyatakan oleh Soekandijo tentang generalisasi, yaitu: semakin besar fakta yang dijadikan dasar penalaran, semakin tinggi probabilitas konklusinya; semakin besar faktor kesamaan pada premis, semakin rendah probabilitas konklusinya; semakin besar jumlah faktor disanaloginya, semakin tinggi probabilitas konklusinya; dan semakin luas konklusinya maka semakin rendah probabilitasnya.