帰納（きのう、Induction）法とは、個別的・特殊的な事例から一般的・普遍的な規則を見出そうとする推論方法のこと。対義語は演繹法。演繹においては前提が真であれば結論も必然的に真であるが、帰納においては前提が真であるからといって結論が真であることは保証されない。
一般的にいって帰納は、あくまでも確率・確度といった蓋然性の導出に留まる。例えば、「ネコaはネズミを追いかける」「ネコbはネズミを追いかける」「ネコcはネズミを追いかける」という事例が幾つかあるので、「全てのネコはネズミを追いかける」と結論を下すとしよう。ここでは、自分が見たネコだけから「全てのネコ」という全称命題に範囲を飛躍させている。しかし、この先新たにネズミを追いかけない猫が発見される可能性は常にある。したがって、「全てのネコはネズミを追いかける」と定式化することには疑問が残る
また、次のような例でも同様のことが言える。地上で太陽を観測し、三日かけて次の観測事実を得たとする。「一昨日も、昨日も、今日も、太陽は東の高い山の脇から上ってきた。」。ここから次のように結論するのが枚挙的帰納法である。「太陽はいつも、東の高い山の脇から上る」。 つまり、帰納は一般化に基づく。
一般的に言えば、帰納とは何かしらの知的判断能力を有する生物が行動学習をする際の根本的な原理を定式化したものと言える。フランシス・ベーコンの提出したこの帰納という概念をより人間学的に咀嚼したものがジョン・ロックの経験論であると理解出来よう。
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帰納という言葉は広義には演繹ではない推論（枚挙的帰納法、アナロジー、アブダクション）全般のことを指すが、狭義には枚挙的帰納法のことを指す言葉として使われる。ここでは演繹を含め、それぞれの推論が持つ特徴を比較する。
このように、帰納とは、個別・特殊的事実の多さから結論がどのくらい確からしいものかを導くための推理といえる。これは確証性の原理とも呼ばれ、次のように定式化されている。「法則に関連する観察が増えれば増えるほど、その法則の確からしさは増大する」。