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Inferencia fuerte

En filosofía de la ciencia , la inferencia fuerte es un modelo de investigación científica que enfatiza la necesidad de hipótesis alternativas , en lugar de una hipótesis única, para evitar el sesgo de confirmación .

El término "inferencia fuerte" fue acuñado por John R. Platt , [1] biofísico de la Universidad de Chicago . Platt señala que algunos campos, como la biología molecular y la física de altas energías , parecen adherirse firmemente a la inferencia fuerte, con resultados muy beneficiosos para la tasa de progreso en esos campos.

El problema de la hipótesis única

El problema con las hipótesis únicas, el sesgo de confirmación , fue descrito acertadamente por Thomas Chrowder Chamberlin en 1897:

En el momento en que se ofrece una explicación original para un fenómeno que parece satisfactoria, surge en ese momento el afecto por el hijo intelectual y, a medida que la explicación se convierte en una teoría definida, los afectos paternales se concentran en torno a la descendencia y se hacen cada vez más preciados... También surge, sin darse cuenta, una presión sobre la teoría para que se ajuste a los hechos y una presión sobre los hechos para que se ajusten a la teoría... La tentación de malinterpretar resultados que contradicen la hipótesis deseada es probablemente irresistible. [2]

A pesar de las advertencias de Platt, los revisores de solicitudes de subvención a menudo exigen que se incluya una "hipótesis" como parte de la propuesta (nótese el singular). La revisión por pares de las investigaciones puede ayudar a evitar los errores de las hipótesis únicas, pero sólo en la medida en que los revisores no estén cautivados por la misma hipótesis. Si existe una fascinación compartida entre los revisores por una hipótesis compartida, entonces la innovación se vuelve difícil porque no se consideran seriamente las hipótesis alternativas y, a veces, ni siquiera se permiten.

Inferencia fuerte

El método, muy similar al método científico , se describe como:

  1. Elaboración de hipótesis alternativas ;
  2. Idear un experimento crucial (o varios de ellos), con posibles resultados alternativos, cada uno de los cuales excluirá, en la medida de lo posible, una o más de las hipótesis;
  3. Realizar el(los) experimento(s) de manera que se obtenga un resultado limpio;
  4. Reciclar el procedimiento, hacer subhipótesis o hipótesis secuenciales para refinar las posibilidades que quedan, etcétera.

Los métodos de la teoría de sistemas de Grey permiten realizar inferencias sólidas. [3] [4] En tales métodos, el primer paso es la anulación de la hipótesis única asumiendo que la verdadera información del sistema en estudio se conoce solo parcialmente. [5]

Críticas

El artículo original que describe la inferencia fuerte ha sido criticado, en particular por exagerar el grado en que ciertos campos utilizan este método. [6] [7]

Inferencia fuerte más

Las limitaciones de la inferencia fuerte se pueden corregir al tener dos fases previas: [2]

  1. Una fase exploratoria: en este punto la información es inadecuada por lo que las observaciones se eligen de manera aleatoria o intuitiva o en base a la creatividad científica .
  2. Fase piloto: en esta fase se determina el poder estadístico replicando experimentos bajo condiciones experimentales idénticas.

Estas fases crean las observaciones críticas iniciales sobre las cuales se pueden basar hipótesis alternativas. [2]

Referencias

  1. ^ John R. Platt (1964). "Inferencia fuerte". Science . 146 (3642): 347–53. Bibcode :1964Sci...146..347P. doi :10.1126/science.146.3642.347. PMID  17739513.
  2. ^ abc Don L. Jewett (1 de enero de 2005). "¿Qué hay de malo en las hipótesis únicas? Por qué es hora de aplicar la inferencia fuerte PLUS". Scientist (Filadelfia, Pensilvania) . 19 (21): 10. PMC 2048741. PMID  17975652 . 
  3. ^ Haken, Hermann (28 de enero de 2011). «Información gris: teoría y aplicaciones prácticas». Sistemas grises: teoría y aplicación . 1 (1): 105–106. doi :10.1108/gs.2011.1.1.105.1. ISSN  2043-9377.
  4. ^ Ju-Long, Deng (marzo de 1982). "Problemas de control de sistemas grises". Systems & Control Letters . 1 (5): 288–294. doi :10.1016/S0167-6911(82)80025-X.
  5. ^ Javed, Saad Ahmed; Mahmoudi, Amin; Liu, Sifeng (junio de 2020). "Método de análisis de decisión absoluta gris (GADA) para la toma de decisiones grupales con criterios múltiples en condiciones de incertidumbre". Revista internacional de sistemas difusos . 22 (4): 1073–1090. doi :10.1007/s40815-020-00827-8. ISSN  1562-2479. S2CID  256426658.
  6. ^ O'Donohue, William ; Buchanan, Jeffrey A. (2001). "Las debilidades de la inferencia fuerte". Conducta y filosofía . 29 . Cambridge Center for Behavioral Studies: 1–20.
  7. ^ Rowland H. Davis (2006). "Inferencia fuerte: ¿razón o inspiración?". Perspectivas en biología y medicina . 49 (2): 238–250. doi :10.1353/pbm.2006.0022. PMID  16702707. S2CID  42507520.