استقرا
استدلال کل به جزء یا استدلال قیاسی (deductive reasoning) یکی از دو استدلال معروف در منطق (استدلال کل به جزء و استدلال جزء به کل {the deductive and inductive approaches}) می‌باشد . استدلال کل به جزء هنگامی است که در استدلال از یک نظریه (تئوری) کلی استفاده کنیم و به فرضیه یا فرضیه‌های جزئی برسیم. در پژوهش ها، زمانی که پژوهشگر از نظریه استفاده می‌کند و فرضیه می‌سازد و برای ازمون فرضیه‌ها داده جمع‌آوری می‌کند و نتیجه می‌گیرد می گوییم پژوهشگر از روش استدلال کل به جزء استفاده کرده‌است. روش استدلال جزء به کل (inductive approaches) بر عکس این روش می‌باشد یعنی پژوهشگر داده جمع‌آوری می‌کند و الگو بین داده‌ها و متغیرها کشف می‌کند سپس فرضیه می‌سازد و فرضیه را آزمون می‌کند و در نهایت نظریه می‌دهد. روش‌های جز به کل و کل به جز از دو روش مهم در پژوهش می‌باشد (the deductive and inductive methods).
استدلال مبتنی بر مورد
در نگاه اول، CBR ممکن است شبیه الگوریتم‌های القایی قانون از یادگیری ماشین باشد. مانند الگوریتم القایی قانون، CBR هم با مجموعه ای از مسائل و مثال‌های آموزشی شروع می‌شود. این تعاریف از این نمونه‌ها، با شناسایی نقاط مشترک بین پرونده بازیابی شده و مسئله هدف، شکل می‌گیرد. به‌طور مثال اگر روش ساده پنکیک درست کردن به روشی برای پنکیک بلوبری تعمیم داده شود، شرایطی ایجاد می‌کند که از روش‌های خاصی برای پخت آن استفاده شود. در واقع تفاوت بین تعمیم ضمنی در CBR و تعمیم در القای قاعده زمانی است. الگوریتم القایی قانون، تعمیم مجموعه‌های آزمایشی نمونه‌ها را قبل از شناخت مسئله هدف ترسیم می‌کند. به عنوان مثال اگر از این الگوریتم برای آموزش انواع پنکیک‌ها مانند پنکیک هلندی یا پنکیک موز استفاده شود، قبل از هر کاری باید قواعد و نوع پخت پنکیک‌های ساده و نکات آن را یاد داد. دشواری الگوریتم القایی قانون در پیش‌بینی جهت‌های مختلف است که در آن باید تلاش شود مثال‌های آموزشی تعمیم پیدا کنند. در مثال پنکیک، CBR مسئله هدف را با استفاده از پنکیک زغال اخته بررسی کرده‌است. پس می‌تواند موارد خود را دقیقاً همان‌طور که مورد نیاز برای پوشش وضعیت جدی است، تعمیم دهد.