科学的概念(科学的概念、理论及其检验)

这次新冠肺炎疫情无疑是对我们辨别真相的能力和科学素养的挑战。我们知道什么,应该相信什么?)我们谈了真理的检验标准和方法。目前,科学无疑是在发现和检验事实方面实践最成熟…

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这次新冠肺炎疫情无疑是对我们辨别真相的能力和科学素养的挑战。我们知道什么,应该相信什么?)我们谈了真理的检验标准和方法。目前,科学无疑是在发现和检验事实方面实践最成熟的领域,其成功背后其实有一套完整的思路。

科学中的概念

科学是以现象的归纳为基础的,现象是可观察的事件,而不可观察的事件不在科学研究范围之内。比如灵魂是不可观察或可感知的,所以不是科学研究的概念。

科学中的概念不同于日常概念。科学概念中的定义是具有可操作性的抽象规则。可操作性意味着任何人都可以通过实现可度量的操作来测试概念。比如“焦虑”一般指的是一种其他观察者无法知晓的个性化感受,而心理学家则是用问卷和生理指标来衡量这样的操作来定义“焦虑”的概念。可以看出,随着科学的发展,分类学和测量学也蓬勃发展。可观察性和可操作性标准将概念与个人直觉和感觉分开,可以反复验证。

概念的操作性定义需要信度和效度。以智力测量为例,信度要求测量结果之间的一致性,效度是指这个测量结果是否是智力水平的有效表征。如果用一个智商测试在三天内对同一个人进行三次智力测量,结果分别是60,160,104,那么智力测量是不可靠的。如果智力测试测量人的身高,会给出一个可靠性很高的结果,比如170,但是这个值并不能说明人的智力水平。缺乏可靠性和有效性的操作性定义是没有用的。

科学理论与可证伪性

科学理论是现象反映的规律的归纳,永远无法证明,只能证伪。发现很多白天鹅并不能证明“世界上只有白天鹅”的理论,只有发现一只黑天鹅才能证伪这个理论。科学理论需要遵循“可证伪性”原则。如果一个理论可以解释所有可能的情况,就不可能证明这个理论是错误的:

在18世纪,支持放血疗法治疗黄热病的医生对病人的治疗结果有这样的看法:如果病人死亡,病人被认为是绝症,无法治愈;如果患者康复,该病例将作为支持放血疗法有效性的证据。

毫无疑问,这种观点是无法证伪的,也永远无法纠正。当一个理论采用不可证伪的措辞时,这个理论就失去了进步的可能性。如果一个理论可以解释所有的结果,那么这个理论本身就失去了任何预测能力。

相反,当一个理论预测越精确、越具体,可能证伪它的现象就越多,理论就越可信。比如问题是估计一个人的年龄,第一种理论预测32岁,第二种理论预测这个人的年龄不到100岁。第一种理论无疑暴露出更多证伪的可能性。如果第一个理论预测正确,那么这个理论无疑更可信。

同样,如果两种理论具有相同的预测能力,我们应该倾向于选择更简单的理论,因为更简单的理论涉及的概念或概念之间的关系更少,那么该理论更容易被证伪,这就是著名的奥卡姆剃刀原理。

科学的独特优势在于消除自身的错误,通过可证伪性逼近客观真理。而使一个理论能够解释所有的结果而变得无法反驳无疑是一个诱人的陷阱,不是可证伪性就能给人提供一种对事件的虚假控制感,如果我们仔细考察世俗智慧,事实上,我们会发现许多智慧或多或少是矛盾的:

“三头聪明”“三僧无水可吃”“顺其自然”“力争上游”“当机立断”“三思而后行”“千年小心翼翼”“不入虎穴,焉得虎子”“同性相斥,异性相吸”“物以类聚”的世俗智慧

科学的验证与假说的排除

科学的一般过程是通过观察问题提出合理的假设,然后科学家会根据问题收集有代表性的数据样本来验证假设,验证结果可能支持也可能否定假设。如果其他合理的假说被否定,剩下的被验证支持的假说将成为可靠的科学理论。

科学验证过程是去伪存真的过程,其验证按照数据收集方式可分为两类,即统计分析和实验分析。实验分析允许科学家直接控制与实验相关的变量,而统计分析只能被动收集世界上实际发生的数据。一般来说,实验分析比统计分析更可靠。

统计分析通常用于与问题相关的变量由于客观条件或道德要求而无法直接控制的情况。当统计方法简单地应用于因果推理时,可能会出现各种推理谬误。最著名的是伪相关问题,即两个变量之间没有因果关系,因为它们实际上是受另一个变量影响的。比如树年年长高,全球GDP基本年年增长。如果拿这两个变量的数据进行相关性分析,无疑会有正相关性。但其实树高和全球GDP并没有因果关系,都是受时间影响的。

所以科学家

一般更喜欢使用实验对假说进行验证。为了平衡样本自身的所有其他无关的变量,需要将样本随机分配为实验组与对照组。并将对照组和实验组置于高度一致的环境中,以充分排除实验过程对实验结果的影响,在实验中仅操纵自变量以考察其变化对因变量的影响。而为完全排除实验操作者和实验被试的主观期望对实验结果的影响,更严格的实验还会要求“双盲”,即操作者和被试在实验时均不知道自己属于实验组还是对照组,实验后这些数据才对实验结果进行公开分析。

著名的“安慰剂效应”就是因被试的主观期望而产生的,安慰剂效应指的是,是接受某种治疗行为这件事本身,就足以令相当一部分人感觉病情好转,与治疗是否有效无关。安慰剂效应的效力是很强大的,安慰剂效应在抑郁症治疗中是29%(即29%的病人服用安慰剂后报告症状缓解了),在十二指肠溃疡中是36%,在偏头痛中是29%,食道炎是27%。所以一种药物是否有效要看的是,服用这个药的实验组与服用不含任何药物的安慰剂的对照组相比是否有更大比例的被试报告病情好转。

科学理论的概率性表述

我们生活在一个或然的世界中,面对复杂的现实,科学同样也必须要处理概率问题。大量的科学定律使用概率而非确定性的表述,科学的概率性表述只是表达了一种概率趋势,个例或者有选择性的证据往往并不构成对科学的否定,可惜的是人一般不擅长用概率思维进行思考,这常常导致对科学的误解或误用。

人们似乎期望自己生活在确定性的世界中,面对偶然性事件,人们也有对其作出解释的倾向。有一个著名的实验能很好地反映这种倾向,实验中,被试需要猜测接下来红/蓝两盏灯哪一盏会亮,实验会进行多轮,每次被试猜测正确将给与一定奖励。但被试不知道的是,实际上每一轮都是随机的以70%的概率亮红灯,30%的概率亮蓝灯。在多轮实验过后,被试大多意识到了红灯多数会亮,但被试却相信灯亮是遵循一定模式的,被试实际上在红灯和蓝灯之间来回选择。最好的策略应该是一直选择选项A,而来回选择的策略正确率最多只有58%(70%*70%+30%*30%)。“开了这么多把大的,下次一定开小的”,这种赌徒心理同样也反映了这种倾向。若对偶然性事件进行过度解释,会导致对科学的误解。

而人对概率的感知会受到事件形式的影响,人往往会高估鲜活、个人见证的事件发生的比例。实际上,在20公里路上乘车的死亡风险要比乘飞机飞行750公里的死亡风险高出3倍。人同样也不擅长概率推理,即使受过高度训练,也可能不由自主地犯下统计谬误。举个简单的例子,如果每10001人中有1人携带某一传染病病毒,再假设有一种检查可以百分之百地诊断出真正携带病毒的人而这个检查有0.5%的假阳误诊率。假设所有人都做检测,检测呈病毒阳性反应的人真的是病毒携带者的概率大约是2%(51分之1),因为每10001人中会有50名正常人会被错误地检测出阳性反应(5%)。

结语

现实是无比复杂的,我们深切的渴望相信自己是可以控制自己生活中的事件。而对这种控制感的迷恋,却使得我们掉入思维的陷阱之中。科学家并不会宣称他们可以提供完美的知识,科学的独特优势并不在于它是一个不会犯错的过程,而在于它提供了一种消除错误的方式。科学让知识公开化,让任何有冲突的观点都能以一种双方都接受的方式被检验。科学正是这么一步一步接近现实的。

科学的概念、理论及其检验

推荐阅读:

《这才是心理学:看穿伪心理学的本质(第10版)》 基思·斯坦诺维奇

《为什么 :关于因果关系的新科学》 朱迪亚·珀尔

《科学发现的逻辑》 波普尔

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