Закон достаточного основания имеет важное теоретическое и практическое значение. Фиксируя внимание на суждениях, обосновывающих истинность выдвинутых положений, этот закон помогает отделить истинное от ложного и прийти к верному выводу.
Значение закона достаточного основания в юридической практике состоит, в частности, в следующем. Всякий вывод суда или следствия должен быть обоснован. В материалах по поводу какого-либо дела, содержащих, например, утверждение о виновности обвиняемого, должны быть данные, являющиеся достаточным основанием обвинения. В противном случае обвинение не может быть признано правильным. Вынесение мотивированного приговора или решения суда во всех, без исключения, случаях является важнейшим принципом процессуального права. Таким образом, закон достаточного основания, сформулированный Лейбницем, можно отнести к общенаучным принципам, поскольку он требует, чтобы ничто не принималось просто так на веру. В случае каждого утверждения следует указывать основания, в силу которых оно считается истинным.
Научное знание, в отличие от житейского опыта и здравого СМЫСЛА, характеризуется рядом специфических черт.
Во-первых, научное знание имеет сложные социально выработанные формы выражения научной истины в виде научных понятий, принципов, методов и теорий.
Во-вторых, научное знание – это не опыт отдельного человека. Наука является суммарным опытом всего человечества на всем историческом пути его развития.
В-третьих, по своей природе научное знание является не стихийным, строго организованным, упорядоченным и субординированным.
В-четвертых, оно представляет собой принципиально проверяемую систему, основанную на фактах.
В-пятых, научное знание – это не только система готового знания, но и система приобретения нового знания, то есть система научных методов.
Метод – это способ построения системы знания, совокупность приемов и операций теоретического и практического освоения действительности.
Современная система методов столь же разнообразна, как и сама наука. Различают экспериментальные, теоретические, эвристические и алгоритмические методы. Можно выделить количественные и качественные методы изучения реальности. В зависимости от степени обоснованности можно выделить статистические, вероятностные, гипотико-индуктивные и дедуктивные методы. Исходя из механизма обобщения рассматривают синтетические и аналитические, индуктивные и дедуктивные методы, методы идеализации, обобщения, типологизации и классификации.
