ある特定の集合（母集団）に属する要素個々について、全ての要素を調べることが不可能である場合、いくつかの要素を抽出して調べることにより、当該集合のあらゆる要素についての構造を説明しようと試みることになるが、こうした全要素に妥当し得る構造を、特定の要素の構造から拡大し、普遍化して導き出そうとする仮定を「一般化」という。

　この「一般化」の方法として、さまざまな学問領域において、推測統計学に基づく一般化という方法が普及しており、無作為抽出や無作為分配といった方法により標本と母集団の関係を偶然化し、その偶然性を数学的に処理することで、標本の特性から母集団の特性を推定するという手続きに一定の有効性が認められている。

　一方で、こうした推測統計学的一般化には、原理的にも、現実の社会的学問的要請においても、厳然とした限界がある。

　構造構成主義では、認知科学における「アナロジー的思考」の知見を活用し、一般に「研究者がなんとなく行なっている一般化」に理論的基礎を与えることで、「アナロジーに基づく一般化」を定式化している。

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