溯因推理是一种从观察到的现象或结果出发，反向推断其最可能的原因或解释的逻辑推理过程。与演绎推理从普遍原则推导特定结论、归纳推理从具体实例归纳普遍规律不同，溯因推理的核心在于为已知事实寻找最合理的解释框架。这种推理方式在日常生活中极为常见——当医生根据症状诊断疾病、侦探根据线索推测作案过程时，他们都在进行溯因推理。其典型形式可表述为：观察到令人意外的现象C；若假设A为真，则C会自然发生；因此有理由认为A可能是真实的。
在认知科学领域，溯因推理被视为人类创造性思维和科学发现的重要机制。它允许我们在信息不完整的情况下构建假设性解释，但同时也存在显著局限——由于同一结果可能由多种原因引起，溯因推理得出的结论具有或然性而非必然性。著名的科学哲学学家查尔斯·桑德斯·皮尔士最早系统阐述了溯因推理的逻辑结构，将其确立为与演绎、归纳并列的第三种基本推理形式。值得注意的是，认知偏差经常在溯因过程中发挥作用，例如确认偏误会使人们更倾向于接受符合既有信念的解释，而忽略其他可能性。
对于决策研究者而言，理解溯因推理的双重性至关重要：它既是突破性见解的源泉，也可能是系统性错误的温床。有效的决策者需要培养这样的能力——在充分利用溯因推理生成创新假设的同时，又能通过后续检验程序来评估这些假设的可靠性。推荐延伸阅读皮尔士的《推理与逻辑原理》及挪威学者马格纳尼的《溯因推理模型》，这些著作深入探讨了不同领域中的溯因推理实践与理论发展。