20.4: Тестування гіпотез

Last updated
Save as PDF

Page ID: 51356

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

Отже, у нас є гіпотеза, і вона дала деякі прогнози. Тепер їх потрібно протестувати. Але що означає перевірити гіпотезу? Теорія або гіпотеза перевіряється на всякий випадок, якщо якийсь об'єктивний, емпіричний тест може дати докази того, що це або правда, або помилково.

Коли ми формулюємо тести, ми з'ясовуємо найкращий спосіб перевірити, чи вірні прогнози, які ми зробили. В експериментальному тесті ми можемо довести стан випробування в лабораторії або в деяких інших контрольованих умовах. Експериментальні науки використовують багато експериментальних тестів, але в деяких науках (наприклад, астрономії, метеорології) такі випробування важко розробити. Очевидно, що ми все ще можемо перевірити гіпотези в цих областях, оскільки ми досягли наукового прогресу в цих областях, але замість цього ми повинні зігнути наші тести навколо спостереження за природними явищами.

Коли це можливо, ми хочемо перевірити, - це контрольований експеримент. Це передбачає збір даних про дві репрезентативні групи - одна група, яка служить базовою лінією, є контрольною групою, а інша, яка певним чином впливає на те, що дозволяє перевірити нашу гіпотезу, є експериментальною групою. Кінцевим результатом є те, що ми можемо порівняти дані, зібрані з контрольної групи, з даними експериментальної групи та виміряти вплив зміни в лікуванні. Наприклад, у клінічному дослідженні наркотиків дослідники дадуть одній групі новий препарат, не дадуть іншій групі жодного препарату (або того самого препарату, який вони вже брали), і побачать, чи покращили результати здоров'я ті, хто отримує новий препарат.

Не всі тести однаково добре оцінюють гіпотези. Взагалі, важке або важке випробування теорії набагато краще, ніж слабкий або легкий тест. Чим більш малоймовірним здається прогноз, перш ніж ми його перевіримо, тим краще тест, який він надає теорії. Наприклад, якщо ваш місцевий метеоролог має теорію, яка прогнозує, що в Сіетлі буде дощ десь цього квітня, ми не будемо бовтатися, якщо це збудеться (ми всі знали, що буде дощ принаймні трохи коли-небудь протягом квітня, задовго до того, як ми коли-небудь теорія метеоролога). Але припустимо, що їх теорія передбачає, що в Сіетлі між полуднем і 1 годині вечора 7 квітня буде дощ від дев'яти до дев'яти з половиною дюймів. Якщо це станеться, ми здивовані, і приймаємо це, щоб забезпечити сильну, хоча і не остаточну - підтримку теорії: вона повинна мати щось для цього, щоб отримати щось подібне право. За інших рівних умов прогнози, які є надзвичайно визначеними та точними, забезпечують кращий тест теорії, ніж прогнози, які невизначені або розпливчасті.

Однак те, що ми дійсно хочемо, - це фальсифікована гіпотеза. Теорія або гіпотеза, якщо фальсифікована на всякий випадок якийсь об'єктивний, емпіричний тест може показати, що це помилково. Причина цього є кращим, тому що, якщо ми можемо запустити тест, який може показати, що наш погляд є помилковим, але тест не показує, що це помилково, то у нас є вагомі підстави думати, що ця думка є істинною. Те саме не стосується тестів, які дають лише позитивні докази для погляду. Позитивні докази досить легко прийти. Незалежно від того, скільки позитивних доказів ми маємо, ми повинні мати на увазі, що там завжди можуть бути негативні або непідтверджуючі докази. Ми навіть можемо знайти позитивні докази гіпотези, які ми знаємо, є помилковими. Є позитивні докази того, що Дід Мороз справжній, наприклад (там він, в торговому центрі).

Додатковим видом фальсифікованого тесту є критичний тест. Критичний тест - це той, де дві теорії зіштовхуються один проти одного. Критичні тести не особливо поширені, але що чудово в них полягає в тому, що в кінці процесу у нас є вагомі підстави підтримати гіпотезу та вагомі підстави відхилити іншу.

Важливо пам'ятати, що теорії не можна остаточно фальсифікувати, оскільки коли прогнози не виявляються правильними, результат може бути закріплений на одній із допоміжних гіпотез. Допоміжна гіпотеза - це фонове припущення, яке використовується при тестуванні теорії або гіпотези, що цікавить. Кожен тест будь-якої цікавої наукової теорії передбачає допоміжні гіпотези (наприклад, про роботу використовуваних ними вимірювальних приладів, про наявність або відсутність різних тривожних впливів тощо). Це не означає, що ми ніколи не повинні відкладати гіпотезу або робити висновок, що вона помилкова. Після невдалого тесту нам слід повернутися назад і перевірити всі допоміжні гіпотези. Якщо вони, здається, розумно підтримуються (обладнання знаходиться в хорошому робочому стані тощо), ми матимемо підстави відкинути гіпотезу.