Гипотетико-дедуктивная модель
Гипотетико -дедуктивная модель или метод представляет собой предлагаемое описание научного метода . Согласно ему, научное исследование начинается с формулирования гипотезы в форме, которая может быть фальсифицируема , с использованием теста на наблюдаемых данных, результат которого еще не известен. Результат теста, который мог противоречить и действительно противоречит предсказаниям гипотезы, рассматривается как фальсификация гипотезы. Результат теста, который мог бы противоречить гипотезе, но не противоречил ей, подтверждает ее. Затем предлагается сравнить объяснительную ценность конкурирующих гипотез, проверив, насколько строго они подтверждаются их предсказаниями. [1]
Пример [ править ]
Один из примеров алгоритмической формулировки гипотетико-дедуктивного метода таков: [2]
- 1 . Используйте свой опыт: рассмотрите проблему и попытайтесь понять ее смысл. Соберите данные и найдите предыдущие объяснения. Если для вас это новая проблема, перейдите к шагу 2 .
- 2 . Сформируйте предположение ( гипотезу ): когда еще ничего не известно, попытайтесь дать объяснение кому-нибудь другому или в своей записной книжке.
- 3 . Сделайте выводы из гипотезы: если вы предполагаете, что 2 верно, какие последствия последуют?
- 4 . Тест (или эксперимент ): ищите доказательства (наблюдения), противоречащие этим предсказаниям, чтобы опровергнуть их 2 . Было бы заблуждением или ошибкой в рассуждениях искать 3 непосредственно в качестве доказательства 2 . Эта формальная ошибка называется утверждением консеквента . [3]
Одной из возможных последовательностей в этой модели будет 1 , 2 , 3 , 4 . Если результат 4 верен, а 3 еще не опровергнут, вы можете продолжить с 3 , 4 , 1 и так далее; но если результат 4 показывает, что 3 ложно, вам придется вернуться к 2 и попытаться изобрести новое 2 , вывести новое 3 , искать 4 и так далее.
Обратите внимание, что этот метод никогда не сможет абсолютно проверить (доказать истинность) 2 . Он может только фальсифицировать 2 . [4] (Именно это имел в виду Эйнштейн, когда говорил: «Никакие эксперименты не смогут доказать мою правоту; один-единственный эксперимент может доказать мою неправоту». [5] )
Обсуждение [ править ]
Кроме того, как отметил Карл Хемпель (1905–1997), этот простой взгляд на научный метод является неполным; предположение может также включать в себя вероятности, например, препарат эффективен примерно в 70% случаев. [6] В этом случае тесты необходимо повторить, чтобы подтвердить гипотезу (в частности, вероятности). В этом и других случаях мы можем количественно оценить вероятность нашей уверенности в самой гипотезе, а затем применить байесовский анализ , при этом каждый экспериментальный результат сдвигает вероятность вверх или вниз. Теорема Байеса показывает, что вероятность никогда не достигнет точно 0 или 100% (нет абсолютной уверенности в любом направлении), но она все равно может очень близко подойти к любой крайности. См. также холизм подтверждения .
Квалификация подтверждающих доказательств иногда рассматривается как философская проблематика. Парадокс ворона – известный пример. Гипотеза о том, что «все вороны черные», по-видимому, подтверждается наблюдениями только за черными воронами. Однако утверждение «все вороны черные» логически эквивалентно утверждению «все нечерные существа не являются воронами» (это противоположительная форма исходного импликации). «Это зеленое дерево» — это наблюдение за нечерным существом, которое не является вороном, и, следовательно, подтверждает, что «все нечерные существа не являются воронами». Отсюда следует, что наблюдение «это зеленое дерево» подтверждает гипотезу «все вороны черные». Попытки решения могут различать:
- нефальсифицирующие наблюдения относительно сильных, умеренных или слабых подтверждений
- исследования, которые обеспечивают или не обеспечивают потенциально фальсифицирующую проверку гипотезы. [7]
Свидетельства, противоречащие гипотезе, сами по себе проблематичны с философской точки зрения. Такие доказательства называются фальсификацией гипотезы. Однако согласно теории холизма подтверждения всегда можно уберечь данную гипотезу от фальсификации. Это происходит потому, что любое фальсифицирующее наблюдение заложено в теоретической основе, которую можно изменить, чтобы спасти гипотезу. Карл Поппер признавал это, но утверждал, что критический подход, уважающий методологические правила и избегающий таких иммунизирующих уловок, способствует прогрессу науки. [8]
Физик Шон Кэрролл утверждает, что модель игнорирует недоопределенность . [9]
с другими исследовательскими сравнению По моделями
Гипотетико-дедуктивный подход контрастирует с другими исследовательскими моделями, такими как индуктивный подход или обоснованная теория. В методологии перколяции данных гипотетико-дедуктивный подход включен в парадигму прагматизма, согласно которой могут существовать четыре типа отношений между переменными: описательные, влияния, продольные или причинные. Переменные разделены на две группы: структурные и функциональные. Эта классификация позволяет формулировать гипотезы и проводить статистические проверки данных, чтобы повысить эффективность исследования. [10]
См. также [ править ]
- Предвзятость подтверждения
- Дедуктивно-номологический
- Экспланандум и объяснительные
- Расследование
- Модели научных исследований
- Философия науки
- Прагматизм
- Научный метод
- Теория проверяемости значения
- Желание верить доктрине
Типы умозаключений [ править ]
Цитаты [ править ]
- ^ Поппер, Карл (1959). Логика научного открытия . Абингдон-на-Темзе: Рутледж.
- ^ Питер Годфри-Смит (2003) Теория и реальность , с. 236.
- ^ Талеб 2007 , например, стр. 58, посвящает свою главу 5 ошибке подтверждения .
- ^ "Я считаю, что мы ничего не знаем наверняка, но все вероятно." - Христиан Гюйгенс , Письмо Пьеру Перро, «Sur la préface de M. Perrault de son Traété del'Origine des Fontaines» [1763], Oeuvres Complétes de Christiaan Huygens (1897), Vol. 7 , 298. Цитируется по Жаку Роже, «Науки о жизни во французской мысли восемнадцатого века» , изд. Кейт Р. Бенсон и пер. Роберт Эллрич (1997), 163. Цитата выбрана Bynum & Porter 2005 , стр. 317 Гюйгенс 317#4.
- ^ Как отметила Элис Калаприс (ред. 2005 г.), The New Quotable Einstein Princeton University Press и Еврейский университет в Иерусалиме, ISBN 0-691-12074-9 стр. 291. Калаприс обозначает это не как точную цитату, а как парафраз перевода книги А. Эйнштейна «Индукция и дедукция». Сборник статей Альберта Эйнштейна 7. Документ 28. Том 7 — « Берлинские годы: сочинения, 1918–1921» . А. Эйнштейн; М. Янссен, Р. Шульман и др., ред.
- ^ Мурзи, Мауро (2001, 2008), « Карл Густав Гемпель (1905–1997) », Интернет-энциклопедия философии . Мурзи использовал термин «относительная частота», а не «вероятность».
- ^ Джон В.Н. Уоткинс (1984), Наука и скептицизм , с. 319.
- ^ Карл Р. Поппер (1979, исправленная редакция), Objective Knowledge , стр. 30, 360.
- ^ Шон Кэрролл (3 июля 2013 г.). «Что такое наука?» .
- ^ Месли, Оливье (2015), Создание моделей в психологических исследованиях , США: Springer Psychology, стр. 126, ISBN 978-3-319-15752-8
Ссылки [ править ]
- Броуди, Томас А. (1993), Философия физики , Springer Verlag, ISBN 0-387-55914-0 . ( Луис де ла Пенья и Питер Э. Ходжсон, ред.)
- Байнум, ВФ; Портер, Рой (2005), Оксфордский словарь научных цитат , Оксфорд, ISBN 0-19-858409-1 .
- Годфри-Смит, Питер (2003), Теория и реальность: введение в философию науки , University of Chicago Press, ISBN 0-226-30063-3
- Талеб, Нассим Николас (2007), Черный лебедь , Random House, ISBN 978-1-4000-6351-2
