仮説演繹モデル

仮説演繹モデルまたは方法は、科学的方法の提案された説明である。それによると、科学的探究は、結果がまだ不明な観察可能なデータに対するテストを使用して、反証可能な形式で仮説を定式化することによって進められる。仮説の予測に反する可能性があり、実際に反するテスト結果は、仮説の反証とみなされる。仮説に反する可能性があったが反しなかったテスト結果は、理論を裏付ける。次に、競合する仮説の説明価値を、予測によってどの程度厳密に裏付けられているかをテストすることによって比較することが提案されている。^[¹^]

例

仮説演繹法のアルゴリズム的記述の一例は次のとおりです。^{[ 2 ]}

1.経験を活用する：問題を検討し、理解しようと努めてください。データを収集し、過去の説明を探してください。これがあなたにとって新しい問題である場合は、ステップ2に進んでください。

2.推測（仮説）を立てる：他に何も分かっていない場合は、誰かに、またはノートに説明を述べてみてください。

3．仮説から予測を導き出す： 2が真であると仮定した場合、どのような結果が導き出されるか？

4．テスト（または実験）： 2を反証するために、これらの予測と矛盾する証拠（観察）を探します。2の証明として3を直接求めることは、推論の誤謬または誤りです。この形式的誤謬は、後件肯定と呼ばれます。^[³^]

このモデルにおける考えられる手順の1つは、1、2、3、4です。4の結果が正しければ、3がまだ反証されていない場合は、 3、4、1 、といったように続けることができます。しかし、 4の結果が3が偽であることを示している場合は、 2に戻って新しい2を考案し、新しい3を推論し、 4を探す、といった手順を踏まなければなりません。

Note that this method can never absolutely verify (prove the truth of) 2. It can only falsify2.^[4] (This is what Einstein meant when he said, "No amount of experimentation can ever prove me right; a single experiment can prove me wrong."^[5])

Discussion

Additionally, as pointed out by Carl Hempel (1905–1997), this simple view of the scientific method is incomplete; a conjecture can also incorporate probabilities, e.g., the drug is effective about 70% of the time.^[6] Tests, in this case, must be repeated to substantiate the conjecture (in particular, the probabilities). In this and other cases, we can quantify a probability for our confidence in the conjecture itself and then apply a Bayesian analysis, with each experimental result shifting the probability either up or down. Bayes' theorem shows that the probability will never reach exactly 0 or 100% (no absolute certainty in either direction), but it can still get very close to either extreme. See also confirmation holism.

Qualification of corroborating evidence is sometimes raised as philosophically problematic. The raven paradox is a famous example. The hypothesis that 'all ravens are black' would appear to be corroborated by observations of only black ravens. However, 'all ravens are black' is logically equivalent to 'all non-black things are non-ravens' (this is the contrapositive form of the original implication). 'This is a green tree' is an observation of a non-black thing that is a non-raven and therefore corroborates 'all non-black things are non-ravens'. It appears to follow that the observation 'this is a green tree' is corroborating evidence for the hypothesis 'all ravens are black'.^[7]

Attempted resolutions may distinguish:

non-falsifying observations as to strong, moderate, or weak corroborations
investigations that do or do not provide a potentially falsifying test of the hypothesis.^[8]

仮説に反する証拠は、それ自体が哲学的に問題となる。そのような証拠は仮説の反証と呼ばれる。しかし、確証全体論の理論の下では、与えられた仮説を反証から救うことは常に可能である。これは、反証となる観察は理論的背景に組み込まれており、仮説を救うためにその理論的背景を修正できるからである。カール・ポパーはこのことを認めたが、そのような免疫戦略を避ける方法論的規則を尊重する批判的アプローチが科学の進歩に資すると主張した。^{[ 9 ]}

物理学者のショーン・キャロルは、このモデルは決定不足を無視していると主張している。^{[ 10 ]}

他の研究モデルと比較して

仮説演繹的アプローチは、帰納的アプローチやグラウンデッド・セオリーなどの他の研究モデルとは対照的です。データ浸透法では、仮説演繹的アプローチは、変数間の関係が記述的、影響的、縦断的、または因果的である4つのタイプが存在する可能性がある実用主義のパラダイムに含まれています。変数は構造的および機能的の2つのグループに分類され、この分類は仮説の定式化とデータに対して実行される統計的検定を推進し、研究の効率を高めます。^{[ 11 ]}

引用文献

↑ポッパー、カール（1959）。科学的発見の論理。アビンドン・オン・テムズ：ラウトレッジ。
↑ピーター・ゴッドフリー＝スミス (2003)『理論と現実』、236ページ。
↑タレブ 2007、例えば p. 58 では、第 5 章を確証の誤りに割いています。
↑「私は、確かなことは何も知らないが、おそらくすべてを知っていると信じています。」—クリスティアーン・ホイヘンス、ピエール・ペローへの手紙、「ペロー氏の著書『泉の起源』の序文について」[1763]、クリスティアーン・ホイヘンス全集（1897）、第7巻、298頁。ジャック・ロジェ著『 18世紀フランス思想における生命科学』、キース・R・ベンソン編、ロバート・エルリッチ訳（1997）、163頁に引用。バイナム＆ポーター2005、317頁、ホイヘンス317#4により引用
↑アリス・カラプライス編（2005年）『新アインシュタイン名言集』プリンストン大学出版局およびヘブライ大学エルサレム校、 ISBNに記載されている通り 0-691-12074-9p. 291。カラプライスはこれを正確な引用ではなく、A. アインシュタインの「帰納と演繹」の翻訳の言い換えとして示しています。アルベルト・アインシュタイン全集7文書 28。第 7 巻は「ベルリン時代: 著作集、1918-1921」です。A. アインシュタイン、M. ヤンセン、R. シュルマン他編。
↑マウロ・ムルツィ (2001, 2008)、「カール・グスタフ・ヘンペル (1905—1997)」、インターネット哲学百科事典。ムルツィは確率ではなく相対頻度という用語を使用した。
↑ Hempel, CG (1945). "確認論理の研究 I" (PDF) . Mind . 54 (13): 1– 26. doi : 10.1093/mind/LIV.213.1 . JSTOR 2250886 . 2022年10月9日にオリジナルからアーカイブ(PDF) 。
↑ジョン・W・N・ワトキンス（1984）、『科学と懐疑主義』、319ページ。
↑カール・R・ポッパー（1979年、改訂版）『客観的知識』、30、360頁。
↑ショーン・キャロル（2013年7月3日）「科学とは何か？」
↑メスリー、オリヴィエ (2015)、『心理学研究におけるモデルの作成』、米国：スプリンガー心理学、126ページ、ISBN 978-3-319-15752-8

参考文献

ブロディ、トーマス A. (1993)、『物理学の背後にある哲学』、シュプリンガー・フェルラーク、ISBN 0-387-55914-0。 (ルイス・デ・ラ・ペーニャ、ピーター・E・ホジソン編)
バイナム、WF; ポーター、ロイ (2005)、オックスフォード科学引用辞典、オックスフォード、ISBN 0-19-858409-1。
ゴッドフリー＝スミス、ピーター（2003）、『理論と現実：科学哲学入門』、シカゴ大学出版局、ISBN 0-226-30063-3
タレブ、ナシーム・ニコラス（2007）、『ブラック・スワン』、ランダムハウス、ISBN 978-1-4000-6351-2

[1] ポッパー、カール（1959）。科学的発見の論理。アビンドン・オン・テムズ：ラウトレッジ。

[2] ピーター・ゴッドフリー＝スミス (2003)『理論と現実』、236ページ。

[3] タレブ 2007、例えば p. 58 では、第 5 章を確証の誤りに割いています。

[4] 「私は、確かなことは何も知らないが、おそらくすべてを知っていると信じています。」—クリスティアーン・ホイヘンス、ピエール・ペローへの手紙、「ペロー氏の著書『泉の起源』の序文について」[1763]、クリスティアーン・ホイヘンス全集（1897）、第7巻、298頁。ジャック・ロジェ著『 18世紀フランス思想における生命科学』、キース・R・ベンソン編、ロバート・エルリッチ訳（1997）、163頁に引用。バイナム＆ポーター2005、317頁、ホイヘンス317#4により引用

[5] アリス・カラプライス編（2005年）『新アインシュタイン名言集』プリンストン大学出版局およびヘブライ大学エルサレム校、 ISBNに記載されている通り 0-691-12074-9p. 291。カラプライスはこれを正確な引用ではなく、A. アインシュタインの「帰納と演繹」の翻訳の言い換えとして示しています。アルベルト・アインシュタイン全集7文書 28。第 7 巻は「ベルリン時代: 著作集、1918-1921」です。A. アインシュタイン、M. ヤンセン、R. シュルマン他編。

[6] マウロ・ムルツィ (2001, 2008)、「カール・グスタフ・ヘンペル (1905—1997)」、インターネット哲学百科事典。ムルツィは確率ではなく相対頻度という用語を使用した。

[7] Hempel, CG (1945). "確認論理の研究 I" (PDF) . Mind . 54 (13): 1– 26. doi : 10.1093/mind/LIV.213.1 . JSTOR 2250886 . 2022年10月9日にオリジナルからアーカイブ(PDF) 。

[8] ジョン・W・N・ワトキンス（1984）、『科学と懐疑主義』、319ページ。

[9] カール・R・ポッパー（1979年、改訂版）『客観的知識』、30、360頁。

[10] ショーン・キャロル（2013年7月3日）「科学とは何か？」

[11] メスリー、オリヴィエ (2015)、『心理学研究におけるモデルの作成』、米国：スプリンガー心理学、126ページ、ISBN 978-3-319-15752-8

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