科学的方法（二）

在他的逻辑系统中，磨坊提出了一种较窄的诱导视图作为科学方法的本质。 对于磨机，归纳是首先搜索事件之间的常规。 在这些规则中，一些将继续持有进一步观察，最终获得法律的地位。 人们也可以寻找在域中发现的法律中的规律，即法律法。 哪个“法律法”将持有时间和纪律依赖，并向修订开放。 一个例子是普遍因果关系的法律，磨机提出了识别原因的具体方法 - 现在通常称为磨机的方法。 这五种方法寻找在感兴趣的现象中常见的情况，当这种现象所在的情况或者那些都随之变化而缺席的情况。 介绍了Mill的方法仍然被视为捕获关于寻找相关解释因素的实验方法的基本直觉（逻辑系统（1843），见铣刀入口）。 Whewell和Mill主张的方法，最终看起来相似。 两者都涉及涵盖法律的归纳概括。 然而，它们的不同之处在于，关于知识到达的必要性; 也就是说，在Meta方法水平（参见Whemell和Mill条目的条目）。

3.方法和关键响应的逻辑

20世纪初的物理中的量子和相对论的转动对方法论产生了深远的影响。 两种理论的概念基础是为了表明即使是关于空间，时间和尸体的最重要的直觉也是缺陷。 因此，对自然世界的知识确认被认为是无法实现的。 相反，寻求更新的经验主义，这使得科学变得糟糕，但仍可合理地合理。

根据科学家推理的分析，根据重要意义的科学方法的方面是测试和确认理论的手段。 在发现和理由的背景下，在方法论中区分。 在一方面，可以将区别用作理论或假设的地点和理论或假设之间的特殊性之间的楔子，以及在评估理论并根据基础上评估其充分性时，潜在的推理学家使用（无论是他们都知道的）可用证据。 By Andlow，对于20世纪的大部分地区，科学哲学专注于第二个背景，尽管哲学家是否关注确认或驳斥以及如何确认或驳斥的许多细节或无法引起的。 到20世纪中期，这些尝试定义了理由和上下文区分本身的压力。 在同一时期，科学哲学迅速发展，从第4节开始，此条目将从主要历史处理转向主要专题的主要专题。

3.1逻辑建设主义和运营主义

逻辑和概率的进步揭示了制定科学理论和经验方法的重建的可能性，是Rudolf Carnap是世界逻辑结构（1928年）的最佳示例。 Carnap试图表明可以将科学理论作为正式的公理系统重建 - 即逻辑。 该系统可以参考世界，因为它的一些基本句子可以被解释为一个人可以履行测试它们的观察或操作。 其余的理论系统，包括使用理论或不可观察的术语的句子（如电子或力），然后是有意义的，因为它们可以减少观察，或者它们具有纯粹的逻辑含义（称为分析，例如数学标识）。 这已被称为含义的验证标准。 根据标准，任何陈述都不是分析或可验证的严格毫无意义。 虽然这一观点是Carnap于1928年的认可，但他稍后会看到它过于限制（Carnap 1956）。 这个想法的另一个熟悉的版本是Percy William Bridgman的运营主义。 在现代物理学逻辑（1927）逻辑中，布里奇曼断言，每个物理概念都可以在运营方面定义一个人才能验证该概念的应用。 然而，甚至简单的概念的运行良好，甚至可以很容易地变得非常复杂（用于测量非常小的长度）或不切实际地（测量较轻的距离。）

Carl Hempel（1950年，1951年）批判意义的核查标准具有巨大的影响力。 他指出，普遍概括，例如大多数科学法，对标准并不严格意义。 验证标准科学目标和实践似乎似乎过于严格的核算和运营。 这些重建与实际科学实践之间的脆弱联系是以另一种方式批评的。 在这两种方法中，科学方法替代于任何方法。 例如，测量被视为为术语提供含义的方式。 科学哲学家的目的是不了解本身的方法，而是用它们重建理论，意义，以及他们与世界的关系。 然而，当科学家们执行这些操作时，他们不会报告他们正在做他们在正式的公理系统中的意义。 这种在方法论和实际科学实践的细节之间断开连接似乎违反了经验主义，逻辑实证主义者和布里奇曼致力于。 方法论应该对应于实践（某种程度上）的观点被称为历史主义或直觉。 我们在第3.4节转向这些批评和答复。[4]

实证主义也不得不争辩，据认识到纯粹的禁区沿着培根 - 牛顿磨机的方法无法维纳。 初学者没有纯粹的观察。 所有观察都是拉登的理论。 理论是需要进行任何观察，因此并非所有理论都可以单独源自观察。 （参见科学理论和观察的入学。 同样，实证主义者在分析如何通过观察其实例来确认如何确认的批评。 Goodman（1965）和Hempel（1965）指向确认标准账户中固有的悖论。 最近在下面第4节中讨论了解释观察如何确认科学理论的尝试。

3.2。 H-D作为确认的逻辑

对确认逻辑的非归纳分析的标准起点被称为悬垂的作用（H-D）方法。 在其最简单的形式中，通过其真正的后果证实了表达一些假设的理论的句子。 如第2节所述，该方法在19世纪的Whewell先进，以及20世纪的Nicod（1924年）和其他人。 通常，HEMPEL的（1966）对H-D方法的描述，通过SEMMELWEISS推理程序在建立儿童刺会原因时所示，已作为H-D的关键账户以及用于批评H-D的箔片确认的说明（例如，Lipton的（2004）对最佳解释的推理讨论;也是确认的条目）。 HEMPEL描述了SEMMELSWESS的程序，以检查各种假设解释儿童刺发烧的原因。 一些假设与可观察的事实相冲突，并且可以立即被拒绝为假。 如果假设是真实的，则需要通过推导出的可观察事件进行实验进行实验测试的其他人（称为假设的测试含义），然后进行实验并观察测试是否发生了测试。 如果实验表明测试意义是假的，则可以拒绝假设。 然而，如果实验表明测试的影响是真的，这并没有证明假设是真的。 测试暗示的确认不会验证假设，但HEMPEL确实允许“它为其提供了至少一些支持，一些粗制性或确认”（Hempel 1966：8）。 然后，这种支持的程度取决于支持证据的数量，品种和精度。

3.3。 波普尔和伪造主义

从归纳推理困难起飞的另一种方法是卡尔波普尔的批判性理性主义或伪造主义（Popper 1959,1963）。 伪造是扣除的，类似于H-D，因为它涉及科学家们推导出从测试假设的观测结果后果。 然而，对于人口统计而言，重要的一点不是成功预测所提供假设的确认程度。 至关重要的是基于诱导推理和伪造的确认之间的逻辑不对称，可以基于演绎推论。 （这个简单的反对者后来被Lakatos等质疑。在其他方面，看看科学理性的历史主义理论。）

波普尔强调，无论确认证据的数量如何，我们都不能确保假设是真实的，而不承诺肯定的谬误。 相反，Popper将粗化的概念引入了一种衡量理论或假设在以前的测试中幸存下来的措施 - 但不暗示这也是概率的衡量标准。

波普尔也受到他对历史或心理分析的马克思主义理论的科学地位的疑虑，因此希望在科学和伪科学之间划界。 Popper认为这是一个重要的不同区别，而不是从形而上学的划定科学。 后一边的界限是许多逻辑学主义者对许多逻辑学家的主要关注点。 Popper使用了伪造的想法来绘制一条线，而是在伪和适当的科学之间。 科学是科学，因为它的方法涉及对严格测试的理论，这提供了高可能失败的可能性，从而削弱了理论。

对失败风险的承诺很重要。 避免伪造可以很容易地完成。 如果理论的结果与观察不一致，则可以通过引入明确设计的辅助假设来添加异常，以节省理论，所谓的ad hoc修改。 这个pocper在伪科学中完成，似乎可以在其应用领域解释任何东西的临时理论。 相比之下，科学是有风险的。 如果观察结果表明从理论是错误的预测，那么该理论将被驳斥。 因此，科学假设必须是谬论的。 不仅必须存在一些可能伪造假设或理论的可能的观察声明，它是观察到的，（Popper称这些假设的“潜在伪料”）对Popperian的科学方法至关重要，即这种伪造的伪造是定期尝试的这种伪造。

假设的潜在伪星机越多，它就越伪造，并且索赔的假设越多。 相反，没有伪造者的假设申请了很少或根本没有任何东西。 最初，波普尔认为这意味着仅引入临时假设，只能拯救理论不应占据良好的科学方法。 这些会破坏理论的伪燃。 然而，Popper后来认识到引入修改（免疫接种，他叫他们）往往是科学发展的重要组成部分。 响应令人惊讶或显然伪造的观察经常产生重要的新科学见解。 Popper自己的例子是观察到的天王星运动，最初不同意牛顿预测。 外部行星的特设假设解释了分歧，并导致进一步伪造的预测。 Popper试图通过模糊伪造且不伪造之间的区别来调和视图，而不是伪造，而不是可测试性（Popper 1985：41f）。

3.4元方法和方法结束

从20世纪60年代开始，出现了持续的元方法论批评，使哲学重点远离科学方法。 简要介绍那些批评的批评，建议在入境结束时进一步阅读。

Thomas Kuhn的科学革命（1962年）的结构始于朝向科学哲学家的弓箭射击：

历史，如果被视为存储库超过轶事或年表，可能会在科学形象中产生决定性的转变，我们现在所拥有的科学形象。 （1962：1）

Kuhn认为需要转变是许多逻辑实证主义者寻求的历史，合理的重建，尽管卡内帕和其他实证主义者实际上非常同情Kuhn的观点。 （见维也纳圈的条目。 即，科学史提供重要的数据和必要的检查，以获得科学哲学，包括任何科学方法理论。

根据Kuhn的说法，科学史揭示了科学发展发生在交替阶段。 在正常科学期间，科学界的成员坚持到范式。 他们对范式的承诺意味着对要解决的谜题的承诺以及解决它们的可接受方式。 在解决共享难题时，对范式的信心仍然是如此长。 在该正常相中的方法在学科矩阵（Kuhn的后来的概念的范式的概念）内运行，其包括解决方法的标准，并定义应该应用该方法的问题范围。 纪律矩阵的重要部分是一组价值观，提供了科学方法的规范和目标。 Kuhn识别的主要值是预测，问题解决，简单性，一致性和合理性。

正常科学的一个重要副产物是难蚀的难题，这些难题无法解决当前范式的资源。 一旦这些异常的积累已经达到了一些临界质量，它可以触发新的范例和新的正常科学的新阶段。 重要的是，提供资料和科学方法的规范和目标的值可能会在此期间改变。 因此，方法可以相对于纪律，时间或地点

Feyerabend还将科学的目标视为进展，但认为任何方法的处方只会扼杀这一进展（Feyerabend 1988）。 他的论点在重新审查了关于科学史的“神话”的接受。 像伽利略一样的科学英雄被认为是依赖言论和说服，因为他们就是理由和示范。 与亚里士多德一样，其他人被证明是更合理的，并且在他们的前景中达到深远，然后他们得到了信誉。 因此，唯一可以提供他所采取的足够自由的规则是空缺“任何事情”。 更一般地说，即使是科学是科学是追求知识的最佳方式，而且增加知识，过于严格。 Feyerabend建议认为科学可能是对自由社会的威胁，因为它及其神话已经成为如此占主导地位（Feyerabend 1978）。

从20世纪70年代开始拒绝提供哲学账户的理性发展的方法理性陈述的理性发展的方法，提供了更为根本的批评。 相反，他们遵守对称论文，在那种情况下，对科学知识如何建立的任何因果解释需要对对称性，合理性，合理性和非法性，成功和错误的对称解释，以相同的因果因素（例如，参见，例如，Barnes和Bloor 1982，Bloor 1991）。 科学社会学的运动，如强大的计划，或者在社会方面和知识的情况下，更普遍导致对当代科学及其历史的详细案例研究延长和密切。 （参见科学知识和社会认识论的社会方面的条目。）Latour和Woolgar（1979/1986），Knorr-Cetina（1981），皮革（1984），Shapin和Schaffer（1985年，似乎坚持认为，它是社会意识形态（在宏观规模上）或个人的相互作用和情况（以微尺度为单位），这是确定哪些信念获得科学知识的地位的主要因果因素。 因此，随着他们所看到的，对科学方法的解释性上诉没有经验地接地。

对科学方法的批评迟到了，批评了科学本身。 从2000年代初开始，许多科学家试图复制已发表的实验结果不可能这样做。 可重复性和方法之间可能存在密切的概念性连接。 例如，如果可重复性意味着相同的科学方法应该产生相同的结果，并且所有科学结果应该是可重复的，那么再现科学结果应该被称为科学方法。 空间限制了我们观察到，即其再现性是适当科学方法的期望结果，这并不是严格的科学方法的一部分。 （参见科学效果再现性的条目。）

到20世纪结束时，科学方法的寻求是标记。 Nola和Sankey（2000b）可以通过评论“对某些人来说，科学方法理论的全部思想是埃斯特 - 年的辩论来介绍了他们的方法。

4.假设检测的统计方法

尽管在努力提供明确的构象方法（或驳斥）时遇到的许多困难，但却是对理解观察如何为特定理论提供证据的重要进展。 在统计中的工作至关重要，了解理论可以经验测试理论，近几十年来制定了巨大的文学，试图在贝叶斯术语中重新确认确认。 在这里，这些发展可以简单地涵盖，并且我们指的是进一步的详细信息和参考的确认条目。

统计数据已在19世纪起，在实验科学的方法中发挥越来越重要的作用。 此时，统计和概率理论采用了一种方法论作用，作为对归纳推理的分析，并试图在20世纪20世纪持续到概率理论的公理结构中的归纳的合理性。 同时，统计理论的发展，同时对实验方法产生了直接和巨大的影响，包括测量19世纪初的传说中和高斯开发的最小二乘法的观测结果的方法的方法，在19世纪中叶（A.K.A.“学生”），Fisher，Neyman＆Pearson和20世纪30年代的其他人（A.K.a.），Fisher，Neyman＆Pearson和其他人开发的意义测试（参见，例如，Swijtink 1987为简要的历史概述;以及C.S.Peirce的条目）。

然后在统计数据中的这些发展又导致了关于如何感知假设检测过程的统计学家和科学哲学家之间的反思讨论：是否是一个严格的统计推理，可以提供测试中信心程度的数值表达假设，或者如果它应该被视为不同行动方案的决定，也涉及价值组成部分。 这导致了在另一方和奈曼和皮尔逊的Fisher之间进行了一系列重大争议（另一边（参见尤其是Fisher 1955，Neyman 1956和Pearson 1955，以及分析争议，例如，Howie 2002，Marks 2000年，Lenhard 2006）。 在Fisher的观点上，假设检测是何时接受或拒绝统计假设的方法，即如果这种证据不太可能与其他可能结果不太可能，则应通过证据拒绝假设，鉴于该假设是真实的。 相比之下，在奈曼和皮尔森的观点上，在决定假设之间时，错误的结果也必须发挥作用。 介绍拒绝真实假设（I型错误）并接受假假设的错误之间的区分（II型错误），他们认为这取决于误差的后果来决定是否更重要，以避免拒绝真实假设或接受错误或接受错误一个。 因此，Fisher旨在归因于归纳推理的理论，使得在假设中能够有信心的数值表达。 对他来说，重要的一点是寻找真理，而不是效用。 相比之下，Neyman-Pearson方法提供了一种归纳行为策略，以决定不同的行动方案。 在这里，重要的一点不是假设是否真实，而是是否应该充当它。

在哲学文献中发现了类似的讨论。 在一方面，教堂（1948）和Rudner（1953）认为，由于科学假设永远无法完全验证，对科学推断的方法完全分析包括道德判断，其中科学家必须决定证据是否足够强大或者概率足够高，以保证接受假设，这再次取决于在接受或拒绝假设方面犯错误的重要性。 其他人，例如杰弗里（1956年）和Levi（1960）不同意，而是捍卫了在评估其推论的正确性时，科学家应该括起来括起来的态度，偏好，气质和价值观。 有关在科学哲学和历史发展的无价值理想的更多细节，请参阅Douglas（2009）和Howard（2003）。 对于一组广泛的案例研究，检查价值在科学中的作用，见图。 艾略特＆理查德2017年。

近几十年来，通过统计推断评估概率假设的哲学讨论在很大程度上主要集中在贝叶斯主义上，了解了在鉴于可用信息和频繁的频繁的信息的人中对一个人信仰程度的衡量标准理解可重复事件的长期频率的概率。 因此，对于贝叶斯人的概率指的是知识状态，而频率差异是指事件的频率（参见，例如，2008年清醒，第1章详细介绍了贝叶斯主义和频繁主义以及似乎似的主义）。 贝叶斯主义旨在提供可量化的，算法的信仰修订，其中信仰修订是先前信仰的函数（即背景知识）和来证据。 贝叶斯主义采用了基于贝叶斯定理的规则，这是概率微积分的定理，涉及条件概率。 特定假设是真实的概率被解释为科学家的信仰程度或信任。 还将存在概率和一定程度的信念，假设在一段证据（观察）是真实的真实条件的真实情况。 贝叶斯主义禁止科学家对科学家更合理的是，对该假设的信仰来说，如果证据表明，这是一个有条件的概率，实际上是观察到的（参见，例如，Sprenger＆Hartmann 2019进行全面治疗贝叶斯主义的科学哲学）。 始发在奈曼和人的工作中，经常主义旨在提供减少长期错误率的工具，例如由Mayo（1996）开发的误差统计方法，专注于实验者如何避免A型和II型错误，通过构建A如果且仅当存在时，则检测错误的程序reptoire。 随着时间的推移，贝叶斯主义和经常主义都发展出来，他们的各种支持者被不同的方式解释，他们对以前批评对定义科学方法的批评的关系被支持者和批评者不同。 这一领域的文献，调查，评论和批评都是巨大的，读者被提到贝叶斯认识学和确认的条目。