完全归纳和不完全归纳是两种不同的推理方法。
完全归纳是指通过收集、观察和分析所有可能的例子或数据，从中得出一个普遍的结论或规律。它基于观察到的具体实例，通过找到它们之间的共同特征或模式，推广到一个更普遍的情况。这种方法的优点是能够得出深入而精确的结论，但它可能需要收集大量的数据，并且在处理复杂的问题时也可能存在时间和资源的限制。
不完全归纳是指通过观察一部分例子或数据，从中推断出一个可能的结论或规律，而不需要考虑所有可能的情况。不完全归纳是一种基于经验和直觉的推理方法，它依赖于归纳推理和概率推断。与完全归纳相比，它更加迅速和灵活，但它的结论并不一定是绝对准确和普适的，因为它只考虑了一部分信息。
两种归纳的方法在不同的情境和问题中都有其适用性。完全归纳在需要精确和全面考虑所有可能因素的情况下更为适用，而不完全归纳则适用于时间和资源有限，或者在面对不确定性和不完整信息的情况下。
