Varsayımsal tümdengelim modeli - Hypothetico-deductive model

Tümden gelimli modeli ya da yöntem, önerilen bir açıklamasıdır bilimsel yöntem . Buna göre, bilimsel araştırma , sonucun henüz bilinmediği durumlarda gözlemlenebilir veriler üzerinde bir test kullanarak yanlışlanabilir bir biçimde bir hipotez formüle ederek ilerler . Hipotezin tahminlerine aykırı olabilecek ve ters giden bir test sonucu, hipotezin yanlışlanması olarak alınır. Varsayabilecek, ancak hipoteze aykırı olmayan bir test sonucu teoriyi doğrular. Daha sonra, tahminleriyle ne kadar sıkı bir şekilde desteklendiklerini test ederek rekabet eden hipotezlerin açıklayıcı değerlerinin karşılaştırılması önerilmiştir.

Örnek

Ana madde: Bilimsel yöntem

Varsayımsal tümdengelim yönteminin algoritmik bir ifadesinin bir örneği aşağıdaki gibidir:

1 . Deneyiminizi kullanın: Problemi düşünün ve onu anlamlandırmaya çalışın. Verileri toplayın ve önceki açıklamalara bakın. Bu sizin için yeni bir sorunsa, 2. adıma geçin .
2 . Bir varsayım oluşturun ( hipotez ): Henüz başka hiçbir şey bilinmediğinde, başka birine veya defterinize bir açıklama yapmaya çalışın.
3 . Hipotezden tahminler çıkarın: 2'nin doğruolduğunu varsayarsanız , hangi sonuçlar ortaya çıkar?
4 . Test (veya deney ): Çürütmek için bu tahminlerle çelişen kanıtları (gözlemleri) arayın  2 . 3'ü doğrudan 2'nin kanıtı olarak aramak mantıklı bir hatadır . Bu biçimsel yanılgıya sonucu olumlamak denir.

Bu modeldeki olası bir dizi 1 , 2 , 3 , 4 olacaktır . 4'ün sonucu geçerliyse ve 3'ün henüz aksi ispatlanmadıysa, 3 , 4 , 1 vb. ile devam edebilirsiniz; sonucu ise ancak 4 gösterileri 3 yanlış olduğu, sen geri dönmek zorunda kalacak 2 ve icat deneyin yeni 2 bir anlamak, yeni 3 için, göz 4'e benzeri, vb.

Bu yöntemin hiçbir zaman kesin olarak doğrulayamayacağını ( doğruluğunu kanıtlayamayacağını) unutmayın 2 . Sadece 2'yi tahrif edebilir . (Einstein'ın "Hiçbir deney beni haklı çıkaramaz; tek bir deney haksız olduğumu kanıtlayabilir" derken kastettiği buydu.)

Tartışma

Ek olarak, Carl Hempel'in (1905–1997) belirttiği gibi , bilimsel yöntemin bu basit görüşü eksiktir; bir varsayım, olasılıkları da içerebilir, örneğin, ilaç zamanın yaklaşık %70'inde etkilidir. Bu durumda testler, varsayımı (özellikle olasılıkları) doğrulamak için tekrarlanmalıdır. Bu ve diğer durumlarda, varsayımın kendisine olan güvenimiz için bir olasılığı ölçebilir ve ardından her bir deneysel sonucun olasılığı yukarı veya aşağı kaydırdığı bir Bayes analizi uygulayabiliriz . Bayes teoremi , olasılığın asla tam olarak 0 veya %100'e ulaşamayacağını gösterir (her iki yönde de mutlak kesinlik yoktur), ancak yine de her iki uca da çok yaklaşabilir. Ayrıca bkz . doğrulama bütünselliği .

Doğrulayıcı kanıtların niteliği bazen felsefi olarak sorunlu olarak ortaya çıkar. Kuzgun paradoks ünlü bir örnektir. "Bütün kuzgunlar siyahtır" hipotezi, yalnızca kara kuzgunların gözlemleriyle desteklenmiş gibi görünmektedir. Bununla birlikte, "tüm kuzgunlar siyahtır" mantıksal olarak "siyah olmayan tüm şeyler kuzgun değildir" ile eşdeğerdir (bu, orijinal imanın çelişkili biçimidir). 'Bu yeşil bir ağaç', kuzgun olmayan siyah olmayan bir şeyin gözlemidir ve bu nedenle 'siyah olmayan tüm şeyler kuzgun değildir'i doğrular. Görünüşe göre, "bu yeşil bir ağaçtır" gözlemi "bütün kuzgunlar siyahtır" hipotezini doğrulayan bir kanıttır. Denenen kararlar şunları ayırt edebilir:

  • güçlü, orta veya zayıf doğrulamalara ilişkin tahrif edici olmayan gözlemler
  • Hipotezin potansiyel olarak yanlışlayıcı bir testini sağlayan veya sağlamayan araştırmalar.

Bir hipoteze aykırı olan kanıtın kendisi felsefi olarak sorunludur. Bu tür kanıtlara hipotezin yanlışlanması denir . Bununla birlikte, doğrulama bütüncüllüğü teorisi altında, belirli bir hipotezi yanlışlamadan kurtarmak her zaman mümkündür. Bunun nedeni, herhangi bir yanlışlayıcı gözlemin, hipotezi kurtarmak için değiştirilebilen teorik bir arka plana gömülü olmasıdır. Karl Popper bunu kabul etti, ancak bu tür bağışıklama taktiklerinden kaçınan metodolojik kurallara saygılı eleştirel bir yaklaşımın bilimin ilerlemesine yardımcı olduğunu savundu .

Fizikçi Sean Carroll , modelin belirsizliği göz ardı ettiğini iddia ediyor .

Diğer araştırma modellerine karşı varsayımsal tümdengelim modeli (veya yaklaşımı)

Varsayımsal-tümdengelimli yaklaşım, tümevarımsal yaklaşım veya temellendirilmiş teori gibi diğer araştırma modelleriyle çelişir . Veri süzme metodolojisinde, varsayımsal-tümdengelim yaklaşımı, değişkenler arasında dört tür ilişkinin var olabileceği bir pragmatizm paradigmasına dahil edilir: tanımlayıcı, etki, boylamsal veya nedensel. Değişkenler yapısal ve işlevsel olmak üzere iki grupta sınıflandırılır, hipotezlerin oluşturulmasını yönlendiren bir sınıflandırma ve araştırmanın etkinliğini artırmak için veriler üzerinde yapılacak istatistiksel testler.

Ayrıca bakınız

çıkarım türleri

alıntılar

Referanslar