1879年，在巴黎警察厅抄写卡片的贝蒂荣对自己的工作产生了厌倦情绪，于是他打算放弃现有工作，转而进行人体测量。

他测量的对象是登记在案的囚犯。他测量这些囚犯身体的某些部位，并记录下来，等资料积累到一定程度后，贝蒂荣按照自己的想法对资料进行了分析和归类，并将这些资料应用到识别囚犯上。

4年后，贝蒂荣运用自己的人体测定法则成功地识别出一名囚犯的前科身份，这是人体测定法成功的开始。

接下来的一年，他一共鉴别了300名有前科的罪犯，而且没有遇到两个人人体测量资料完全相同的情况。于是，法国人认为以测量人体某些不变部位的骨骼为基础的贝蒂荣法则是19世纪警务中最伟大的发明，这个发明不仅方便了法国的警务工作，还使全世界的辨识罪犯工作不再出错。因此，贝蒂荣法则在当时风靡一时。

岂料，在后来一次鉴别中贝蒂荣却发现了两名人体测量数据完全一样的囚犯，这就意味着贝蒂荣法则失效了。

在这个案例中，利用人体测量数据识别囚犯的贝蒂荣法则是运用不完全归纳推理获得的。其推理形式为：

对第一个犯人的识别，贝蒂荣法则是有效的；

对第二个犯人的识别，贝蒂荣法则是有效的；

……

对N个犯人的识别，贝蒂荣法则是有效的；

N个犯人是所有犯人中的一部分，没有发现贝蒂荣法则对犯人识别无效；

所以，对所有犯人的识别，贝蒂荣法则都是有效的。

对于获得的上述结论，应该如何看待呢？

不完全归纳推理的前提和结论间不具有必然性关系，前提为真不能保证结论必然真。因为人们因主客观的局限所考察的对象是有限的，而且单凭观察所获得的经验是不能证明事物的必然性的。

正因为归纳推理的结论是或然的，而归纳推理结论的可靠性又与观察事物的数量、范围，以及对于观察对象的分析程度有着直接的关系，所以一般来说，观察事例的数量越多，范围越广，对于观察对象的分析越深入，归纳推理结论就越可靠，尤其要注意是否有反面的事例。