¿Cuáles son dos principios importantes en el método científico?

Esta es una pregunta terriblemente difícil y no estoy seguro de que dos personas estén de acuerdo con una respuesta. Sin embargo, haré mi mejor esfuerzo. Haré esto declarando varias frases comunes del mismo principio, y luego ofreceré una sugerencia de lo que realmente es el principio así descrito.

Primero, está la navaja de Occam. Esto se establece de diversas maneras como:

a) En cualquier conjunto de explicaciones que expliquen igualmente el fenómeno, se prefiere la más simple.

b) Nunca multiplicar entidades innecesariamente.

c) Una teoría debe ser lo más simple posible, pero no más simple.

La esencia es que desea que la menor complejidad describa absolutamente todo dentro de los parámetros del modelo (los límites de alcance, incluida la resolución). Podría querer una teoría completamente diferente para un alcance completamente diferente, ese no es su problema.

Segundo, hay falsabilidad. Este se declara como:

a) No puedes probar algo verdadero, solo falso

b) La ciencia es la descripción de la observación con el propósito de predicción.

c) Todas las teorías deben contener dentro de sí mismos los medios para saber cuándo no se sostienen.

La idea es muy simple. Un modelo, ya sea un mapa, una fotografía o un conjunto de ecuaciones, es una versión simplificada de la realidad. Debido a que está simplificado, ya sabes que no contiene absolutamente todo. La pregunta es si contiene la información que dice que contiene. La única forma de saberlo es si hay una manera de decidir si no es así. No importa cuánto demuestre que el modelo tiene razón en algo, no puede estar absolutamente seguro de los aspectos que nunca ha examinado. Pero ni siquiera puede probar que el modelo tiene razón sobre algo si no puede predecir los resultados. Sin embargo, debido a que el modelo es una simplificación, no puede simplemente predecir ningún resultado anterior, debe predecir un resultado que el propio modelo predice correctamente. Si extrapolas fuera de los límites de la teoría, la teoría establece que el resultado es incierto. No puedes falsificar una teoría de esta manera.

Simple, pero difícil de escribir. Si tu eres yo

Fred Hoyle describió esta segunda parte del método científico de manera ligeramente diferente. Me olvido de las frases exactas, pero empiezas con una hipótesis, haces una predicción, pruebas la predicción, modificas la hipótesis. La correlación no establece nada. Si un golfista golpea una pelota de golf, la probabilidad de que se caiga en un mazo de hierba en particular es muy baja, pero tiene que aterrizar en algún lugar. A menos que usted prediga de antemano dónde aterrizará, el hecho de que aterrice cada vez en un lugar con una probabilidad muy baja no es útil.

Ahora, recuerde, no hay una declaración formal del método científico y ninguna aplicación. Es una filosofía que ha surgido a lo largo del tiempo con una gran cantidad de interpretaciones sobre lo que significaba. Esto significa que, si bien puede haber un espíritu correcto, no está claro si puede haber una respuesta correcta a su pregunta.

1. Siempre tenga tres o más hipótesis en paralelo para clasificar y volver a clasificar para la plausibilidad con los datos. Siempre sabe qué hipótesis ayudan los nuevos datos. No hay hipótesis nula o carga de la prueba. Sólo hay muchas hipótesis en competencia. Olvídate de Popper u olvida lo que exige la FDA o lo que mantendrá felices a tus acosadores de 20 y tantos años en la sinagoga.

2. La certeza legítima no proviene de la perfección numérica, la exactitud deductiva bivalente o la revisión por pares, sino de la evidencia convergente para la hipótesis … y cómo se relaciona esa evidencia con las hipótesis de la competencia.

La evidencia es información en el sentido más amplio posible, relacionada con una hipótesis específica, mediante un proceso de lógica. No permita que nadie dicte lo que constituye evidencia “creíble”, o una publicación digna, o si un determinado rabino lo aprueba o no. La evidencia puede venir de cualquier parte y es de naturaleza potencial amplia. Pero la hipótesis debe estar claramente definida y ser bastante específica para que los datos se transmuten en evidencia. Y la lógica tiene que ser sólida.

El método científico consiste en utilizar argumentos lógicos para llegar a una conclusión basada en axiomas y datos dados. Entonces, dos principios importantes son
a) Derivar resultados basados ​​en argumentos lógicos y hechos conocidos (datos, axiomas, teorías, etc.)
b) Validar enviando los resultados a un proceso de revisión por pares