与完全归纳推理相对的，不完全归纳推理就意味着各个前提只是涵盖了结论的部分范围而不是全部。不完全归纳推理又可以分为简单枚举法和科学归纳法。
1.简单枚举法
前提：小王的成绩是98分；
小宋的成绩是95分；
小明的成绩是93分；
小李的成绩是92分；
小张的成绩是91分；
小王、小宋、小明、小李和小张都是五班的学生。
结论：五班所有学生的成绩都在90分以上。
上面这个归纳推理是一个简单枚举归纳推理，简单枚举法的关键是举出一些例子，再根据这些例子的共同点推出一般性的结论。正是这样，所以在简单枚举法中，各个前提都是满足于结论的。但是，简单枚举法的结论所指的范围比它的前提加起来还要大，因此，并不能排除有些客观存在的反例没有被发现，如果继续进行简单枚举，也不能排除遇到反例，从而不满足之前推出的结论，如图1-1所示。正因如此，简单枚举法是一种或然性推理，它的结论可能是错误的。
图1-1 不完全归纳推理：前提没有涵盖结论的范围
在现实生活中，很多情况下，如果采用简单枚举法进行归纳推理，比较机械，往往会造成“以偏概全”“盲人摸象”这样的错误，例如，在上述的归纳推理过程中，如果被举的例子刚好是成绩排在前列的几名同学，而五班绝大多数人的成绩都在90分以下，那么这样归纳得到的结论就是荒谬的了。
同样的，简单枚举法也可以用逻辑符号表示如下：
前提：S1是P；
S2是P；
S3是P；
……
Sn是P；
S1，S2，S3，……，Sn是S的部分对象。（目前遇到的S都是P，没遇到反例）
结论：所有S是P。
