Гипотетико-дедуктивная модель - Википедия - Hypothetico-deductive model

В гипотетико-дедуктивная модель или же метод это предлагаемое описание научный метод. Согласно ему, Научное исследование продолжается путем формулирования гипотеза в форме, которая может быть фальсифицируемый, используя тест на наблюдаемых данных, результат которого еще не известен. Результат теста, который мог противоречить предсказаниям гипотезы, рассматривается как опровержение гипотезы. Результат теста, который мог иметь место, но не противоречит гипотезе, подтверждает теорию. Затем предлагается сравнить объяснительную ценность конкурирующих гипотез, проверив, насколько строго они подтверждаются своими прогнозами.

Пример

Основная статья: Научный метод

Один из примеров алгоритмического утверждения гипотетико-дедуктивного метода выглядит следующим образом:[1]

1. Используйте свой опыт: подумайте о проблеме и попытайтесь понять ее смысл. Соберите данные и поищите предыдущие объяснения. Если для вас это новая проблема, переходите к шагу2.
2. Сформируйте предположение (гипотеза ): Когда еще ничего не известно, попробуйте дать объяснение кому-нибудь еще или в записной книжке.
3. Выведите прогнозы из гипотезы: если вы предполагаете2 верно, какие последствия следуют?
4. Тест (или эксперимент ): Ищите доказательства (наблюдения), которые противоречат этим прогнозам, чтобы опровергнуть2. Логическая ошибка искать3 непосредственно как доказательство2. Этот формальная ошибка называется подтверждая следствие.[2]

Одна из возможных последовательностей в этой модели была бы 1, 2, 3, 4. Если исход 4 держит, и 3 еще не опровергнуто, вы можете продолжить 3, 4, 1, и так далее; но если исход 4 показывает 3 чтобы быть ложным, вам придется вернуться к 2 и попробуйте изобрести новый 2, вывести новый 3, Ищу 4, и так далее.

Обратите внимание, что этот метод никогда не может абсолютно проверять (доказать правду) 2. Это может только фальсифицировать 2.[3] (Это то, что имел в виду Эйнштейн, когда сказал: «Никакое количество экспериментов никогда не докажет, что я прав; единственный эксперимент может доказать, что я неправ».[4])

Обсуждение

Кроме того, как указывает Карл Хемпель (1905–1997) этот простой взгляд на научный метод неполон; предположение также может включать вероятности, например, препарат эффективен примерно в 70% случаев.[5] 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, где 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 все же может очень близко подойти к любой из крайних точек. Смотрите также холизм подтверждения.

Квалификация подтверждающих доказательств иногда считается философски проблематичной. В парадокс ворона это известный пример. Гипотеза о том, что «все вороны черные», по-видимому, подтверждается наблюдениями только за черными воронами. Однако «все вороны черные» - это логически эквивалентный "все не-черные вещи - не вороны" (это контрапозитивный форма первоначальной импликации). «Это зеленое дерево» - это наблюдение не-черного существа, которое не является вороном, и, следовательно, подтверждает, что «все не-черное дерево - не ворон». Из этого следует, что наблюдение «это зеленое дерево» подтверждает гипотезу «все вороны черные». Попытки разрешения могут различать:

  • не фальсифицирующие наблюдения относительно сильных, умеренных или слабых подтверждений
  • расследования, которые предоставляют или не предоставляют потенциально фальсифицирующую проверку гипотезы.[6]

Доказательства, противоречащие гипотезе, сами по себе философски проблематичны. Такое свидетельство называется фальсификация гипотезы. Однако согласно теории холизм подтверждения Всегда можно спасти данную гипотезу от опровержения. Это так, потому что любое фальсифицированное наблюдение встроено в теоретический фон, который можно изменить, чтобы сохранить гипотезу. Карл Поппер признал это, но утверждал, что критический подход к соблюдению методологических правил, позволяющих избегать таких иммунизирующие хитрости способствует прогрессу науки.[7]

Физик Шон Кэрролл утверждает, что модель игнорирует недоопределенность.[8]

Гипотетико-дедуктивная модель (или подход) в сравнении с другими исследовательскими 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, влияющие, продольные или причинные. Переменные подразделяются на две группы: структурные и функциональные: классификация, определяющая формулировку гипотез, и статистические тесты, которые должны выполняться на данных, чтобы повысить эффективность исследования. [9]

Смотрите также

Типы вывода

Цитаты

  1. ^ Питер Годфри-Смит (2003) Теория и реальность, п. 236.
  2. ^ Талеб 2007 например, стр. 58, глава 5 посвящена ошибка подтверждения.
  3. ^ «Я считаю, что мы ничего не знаем наверняка, но все, вероятно». -Кристиан Гюйгенс, Письмо Пьеру Перро, «Sur la préface de M. Perrault de son traité del'Origine des fontaines» [1763], Oeuvres Complétes de Christiaan Huygens (1897), т. 7, 298. Цитируется у Жака Роже, Науки о жизни во французской мысли восемнадцатого века, изд. Кейт Р. Бенсон и пер. Роберт Эллрих (1997), 163. Цитата выбрана Байнум и Портер 2005, п. 317 Гюйгенс 317 № 4.
  4. ^ Как отметила Алиса Калаприс (изд. 2005 г.) Новый цитируемый Эйнштейн Издательство Принстонского университета и Еврейский университет Иерусалима, ISBN  0-691-12074-9 п. 291. Калаприс обозначает это не как точную цитату, а как пересказ перевода «Индукции и дедукции» А. Эйнштейна. Сборник статей Альберта Эйнштейна 7 Документ 28. Том 7 Годы Берлина: сочинения 1918-1921 гг.. А. Эйнштейн; М. Янссен, Р. Шульман и др., Ред.
  5. ^ Мурзи, Мауро (2001, 2008) "Карл Густав Хемпель (1905–1997) ", Интернет-энциклопедия философии. Мурзи использовал термин относительная частота, а не вероятность.
  6. ^ Джон В. Н. Уоткинс (1984), Наука и скептицизм, п. 319.
  7. ^ Карл Р. Поппер (1979, ред. Ред.), Объективное знаниеС. 30, 360.
  8. ^ Шон Кэрролл. "Что такое наука?".
  9. ^ Месли, Оливье (2015), Создание моделей в психологических исследованиях, США: Springer Psychology, стр. 126, ISBN  978-3-319-15752-8

Рекомендации