Обыденное и научное познание в психологии: Отличия между обыденным и научным мышлением

Содержание

Отличия между обыденным и научным мышлением

Джон Сконози вместе со своим соавтором выпустили в 1994 году учебник «Essentials of Research Methods in Psychology», где представили сравнительные таблицы свойств обыденного и научного мышления:

Параметры	Познание
Параметры	Обыденное	Научное
В целом	Интуитивное	Эмпирическое
Наблюдения	Случайные, неконтролируемые	Систематические, контролируемые
Свидетельства	Субъективные, пристрастные	Объективные, непристрастные
Понятия	Смутные, с избыточными значениями	Ясные, выделена их специфика и состав
Инструменты	Неточные, неопределённые	Точные, определённые
Измерения	Невалидные, ненадёжные	Валидные, надёжные
Гипотезы	Нетестируемые	Тестируемые
Установки	Некритические, соглашательские	Критические, скептические

Можно выделить и другие параметры, по которым обыденное познание отличается от научного.

Так, предметом наблюдения обыденного познания служат, как правило, отдельные явления (события) в целом; научное познание выделяет в явлении (событии) отдельные признаки и свойства. Обыденное познание ориентировано на оценку конкретных людей по особенностям их поведения, личности, взглядов; научное познание изучает явления (события) по тому, как они выражены у разных людей.

Обыденному познанию присуща субъективность в подборе фактов: искусственно подбираются лишь те факты, которые подтверждают имплицитную «теорию»; противоречащие свидетельства недооцениваются и отбрасываются. Обобщения при обыденном познании безграничны; они имеют тенденцию к глобализации. Научные обобщения обязательно ограничены — генеральной совокупностью, законом, причинным отношением, конкретными явлениями, переменными и т.п. Как и научное, обыденное познание исходит из некой теории. Обыденные теории имплицитны и избыточно абстрактны; их невозможно фальсифицировать; конкретная сфера их действия не обозначена, их объяснения носят всеобщий характер. Научные теории эксплицитны; они основаны на эмпирических данных, поддаются фальсификации, имеют определённую (а не любую) сферу действия; их объяснения распространяются на эту сферу и ограничены этой сферой. Выводы обыденного познания основаны на частных случаях и ситуациях из индивидуального опыта и/или из опыта референтных лиц и групп. Обыденные выводы практически не имеют каких-либо отчётливых (обоснованных) ограничений. Предсказания являются всеобщими и неконкретными. В противоположность обыденным, научные выводы имеют вероятностный характер. Основанием для научных выводов служат эмпирические данные, полученные на выборке и распространённые на генеральную совокупность. Выводы ограничены определёнными условиями. Предсказания конкретны и распространяются на определённую область явлений.

Эти характеристики обыденного и научного познания сведены в новую таблицу:

Параметры	Познание
Параметры	Обыденное	Научное
Предмет наблюдения	Отдельные явления (события) в целом	Отдельные признаки, присущие нескольким явлениям (событиям)
Люди — явления	Оценки людей по особенностям их поведения, личности, взглядов	Изучение явлений (событий) по тому, как они выражены у разных людей
Подбор фактов	Субъективность: факты, подтверждающие «теорию», подбираются искусственно, противоречащие свидетельства отбрасываются	Учитываются факты и в пользу теории, и против неё
Обобщения	Не имеют ограничений, избыточно абстрактны	Ограничены генеральной совокупностью, законом, причинным отношением, определёнными явлениями, определёнными переменными и т. п.
Теории	Имплицитные, абстрактные, глобальные, нефальсифицируемые, не ограничены конкретной сферой действия, объяснения имеют всеобщий характер	Эксплицитные, основаны на эмпирических данных, поддаются фальсификации, имеют определённую сферу действия; объяснения распространяются только на эту сферу
Выводы	Основаны на частных случаях и являются случайными	Имеют вероятностный характер
Основания для выводов	Отдельные случаи и ситуации из индивидуального опыта и/или из опыта референтных лиц и групп	Эмпирические данные, полученные на выборке и распространенные на генеральную совокупность
Сфера действия выводов	Практически не имеют отчётливых (обоснованных) границ	Ограничены определёнными сферой и условиями
Предсказания	Всеобщие и неконкретные	Конкретные и распространяются на определённую область явлений

Цитируется по: Дорфман Л. Я., Методологические основы эмпирической психологии, М., «Смысл», 2005 г., с. 133-136. Цитата предоставлена Викентьевым И.Л.

Мы в Telegram:
подпишитесь!

Мы в Вконтакте:
добавляйтесь!

Наш канал
на YouTube

Мы в Дзен:
добавляйтесь!

Как помочь
проекту

Обыденное и научное знание — Методология научных исследований (Разное)

1. Предмет и задачи методологии научного познания

Процесс познания в науке можно анализировать с различных точек зрения: философской и социологической, психологической и феноменологической, исторической и логической, гносеологической и методологической. Нас будет интересовать прежде всего методологическая сторона познания. Поскольку проблемы методологии теснейшим образом связаны с философией и логикой, при обсуждении методов науки мы постоянно будем обращаться к понятиям и принципам логики и диалектики.

Но это, разумеется, не исключает, а скорее предполагает специальное изучение тех общенаучных приемов и средств исследования, с помощью которых достигается новое знание в науке.

Научное познание по сути дела представляет исследование, которое характеризуется своими, особыми целями, а главное—методами получения и проверки новых знаний. Необходимость в специальном анализе методов науки станет яснее, если мы предварительно рассмотрим особенности, которые отличают научное знание от обыденного, а утверждения науки — от мнений так называемого здравого смысла.

1.1. Обыденное и научное знание

Научное знание всегда отличается последовательным и систематическим характером. Не говоря уже о математике и точных науках, где большинство утверждений логически выводится из немногих исходных посылок, даже в так называемых эмпирических науках сравнительно редко встречаются отдельные, изолированные обобщения или гипотезы. (Под эмпирическими обычно понимают науки, в существенной степени опирающиеся на такие опытные методы исследования, как наблюдение, эксперимент и измерение). Как правило, такие обобщения входят в науку лишь тогда, когда они согласуются с другими имеющимися в ней утверждениями и обобщениями. В конечном итоге их стараются получить логически из более широких обобщений, принципов и допущений.

Наука, на какой бы ступени развития она ни находилась, тем и отличается от обыденного знания, что представляет собой не простую совокупность «сведений» о мире, «набор» информации, а определенную систему знаний. Научное исследование является целенаправленным познанием, результаты которого выступают в виде системы понятий, законов и теорий.

Известно, что задолго до возникновения науки люди приобретали достаточно надежные знания о свойствах и качествах предметов и явлений, с которыми они сталкивались в своей повседневной практической жизни.

И сейчас мы немало узнаем с помощью обыденного знания. Это свидетельствует о том, что научное знание не отделено непроходимой стеной от обыденного: и научное и обыденное познание в конечном итоге стремятся к достижению объективно истинного знания, опираются на факты, а не на веру.

Нередко, отмечая качественное отличие научного знания от обыденного, забывают о связи, существующей между ними, не учитывают того, что наука возникла из обыденного знания. Это не раз подчеркивали сами ученые.

Правда, иногда при этом допускается другая крайность, когда научное знание рассматривается только как усовершенствованное обыденное знание. Этот взгляд защищал, например, известный английский ученый Томас Гексли. «Я верю, — писал он, — что наука есть не что иное, как тренированный и организованный здравый смысл. Она отличается от последнего точно так же, как ветеран может отличаться от необученного рекрута».

Однако наука не является простым продолжением знаний, основанных на здравом смысле. Она представляет познание особого рода, со своими специфическими средствами, методами и критериями. Прежде всего, в отличие от обыденного знания наука не ограничивается нахождением новых фактов и результатов, а либо стремится объяснить их с помощью существующих гипотез, законов и теорий, либо специально вырабатывает для этого новые теоретические представления. Эта отличительная особенность науки дает возможность лучше понять систематический, последовательный и контролируемый характер научного знания. Действительно, чтобы объяснить то или иное явление, необходимо располагать определенной теоретической системой или, в крайнем случае, гипотезой, из которых суждение о данном явлении получается в качестве логического следствия. Но чтобы получить такое следствие, надо предварительно установить логическую взаимосвязь между различными суждениями, обобщениями и гипотезами, а самое главное располагать такими законами, принципами, гипотезами или допущениями, которые могут служить в качестве посылок для логического вывода менее общих суждений той или иной науки. Систематический и последовательный характер научного знания в значительной мере обусловлен именно тем, что наука не просто регистрирует эмпирически найденные факты и результаты, а стремится объяснить их. Точное оперирование понятиями, суждениями и умозаключениями позволяет также лучше контролировать результаты научного исследования.

Однако никакая систематизация и организация знания не будут составлять науки, если они не будут сопровождаться созданием новых понятий, законов и теорий.

Именно с их помощью как раз и удается не только объяснить уже известные факты и явления, но и предсказать факты и явления неизвестные. Такие предсказания в некоторой мере можно осуществить уже с помощью простейших эмпирических обобщений, какими являются, например, предсказания погоды по целому ряду примет.

Гораздо более точные количественные предсказания можно получить с помощью эмпирических законов науки. Так, закон Бойля — Мариотта дает возможность по заданному объему газа численно определить давление, а зная закон Шарля, можно предсказать, насколько увеличится объем данной массы газа при его нагревании.

Подобного рода эмпирические законы и обобщения, с которых начинается любая наука, в лучшем случае могут объяснить и предсказать определенные факты исследуемой области. Но сами эти законы в свою очередь требуют объяснения: почему именно с уменьшением объема газа увеличивается его давление или с повышением температуры увеличивается его объем? Ответ на этот вопрос требует выдвижения той или иной гипотезы о внутреннем механизме исследуемых зависимостей. Создание кинетической теории, базирующейся на допущении существования хаотического движения мельчайших частиц вещества — молекул, дало ответ на указанные вопросы.

Часто отличие науки от обыденного знания видят в том, что ученый имеет дело преимущественно с так называемыми ненаблюдаемыми объектами, такими, как «элементарные» частицы в физике или гены в биологии. Здесь подмечена существенная особенность процесса научного познания — раскрытие сущности исследуемых явлений. Поскольку сущность не лежит па поверхности явлений, для ее раскрытия приходится вводить абстракции и идеализации, обращаться к гипотезам и теориям.

В обыденном знании хотя и прибегают к догадкам и предположениям, но, во-первых, они касаются непосредственно наблюдаемых вещей и событий, во-вторых, эти догадки никогда не контролируются специальной техникой, не говоря уже о постановке особых экспериментов.

Наука даже на эмпирической стадии исследования руководствуется теми или иными теоретическими представлениями и контролирует свои гипотезы с помощью специальных приборов и инструментов, которые в свою очередь сконструированы на основе определенных теоретических принципов.

Любая достаточно зрелая наука представляет систему теорий, которые объединяют в единое целое её исходные принципы, понятия и законы вместе с твердо установленными фактами. Именно благодаря систематичности, обоснованности и контролируемости выводы науки отличаются наибольшей надежностью и проверяемостью, тогда как обыденное знание, а тем более вера или мнение, в значительной мере субъективно и ненадежно.

Однако, как бы ни было важно подобное различие, его нельзя абсолютизировать.

Важнейшей предпосылкой обыденного знания является его подчиненность решению непосредственных, узкопрактических задач, вследствие чего оно не может создавать такие абстрактные модели и теории, с помощью которых познаются глубокие, внутренние особенности и закономерности явлений.

Обычно когда сравнивают научное познание с обыденным, то существенное различие между ними видят прежде всего в тех способах и средствах, с помощью которых достигается знание в науке и повседневной жизни.

Надежность, систематичность и контролируемость научных знаний обеспечивается с помощью специальных и общих методов исследования, в то время как обыденное знание довольствуется рутинными правилами, опирающимися на «здравый смысл», и простейшими индуктивными обобщениями непосредственно воспринимаемых предметов и явлений.

В самом общем смысле метод представляет некоторую систематическую процедуру. Эта процедура может состоять из последовательности повторяющихся операций, применение которых в каждом конкретном случае либо неизменно приводит к достижению поставленной цели, либо такая цель достигается в подавляющем большинстве случаев. Но такая характеристика метода может быть применена к тем операциям практического и теоретического рода, правила которых носят весьма элементарный характер. Подобные правила, указывающие строго фиксированный порядок действия для решения задач теоретического или практического характера, можно уподобить алгоритмам математики. Известно, что, располагая алгоритмом, мы всегда можем решить ту или иную задачу. Например, если нам заданы числа, то мы можем найти их наибольший общий делитель. Но из математики мы знаем, что далеко не все ее проблемы допускают алгоритмическое решение: в противном случае математика вполне заменила бы машина.

Сложные, серьезные проблемы науки меньше всего поддаются алгоритмизации, и поэтому их решение нельзя свести к применению каких-то готовых правил и рецептов.

Вместе с этой лекцией читают «Классификация моделей культур фонса тромпенаарса — хэмпдэна-тернера».

Научное исследование не ведется вслепую, оно не сводится к непрерывной цепи догадок. Даже в повседневном познании мы в какой-то мере предварительно отсеиваем явно неправдоподобные догадки. При выдвижении гипотез, поиске законов, построении и проверке теорий ученый руководствуется определенными приемами, правилами и способами исследования, которые в своей совокупности и характеризуют метод исследования. Хотя такие методы и не гарантируют достижение истины, тем не менее, они в значительной мере облегчают ее поиски, делают их более систематичными и целенаправленными.

Большинство специальных проблем конкретных наук и даже отдельные этапы их исследования требуют привлечения специальных методов решения. В эмпирических науках для этого приходится обращаться также к специальной технике наблюдения, эксперимента и измерения.

Разумеется, частные методы решения конкретных научных проблем имеют весьма специфический характер.

Естественно поэтому, что такого рода методы изучаются, разрабатываются и совершенствуются в конкретных, специальных науках.

В отличие от этого общие методы пауки используются на всем протяжении исследовательского процесса и в самых различных по предмету науках. Кроме них существуют также методы, которые применимы лишь в более или менее родственных науках или же на определенной стадии процесса познания. Такие методы также выходят за рамки частных наук.

Специальные методы и технику, которые используются в частных науках, можно рассматривать как тактику исследования. Она может не раз меняться в зависимости от характера исследуемых проблем, отдельных этапов их решения, новых выявленных возможностей и т.п. Общие же методы науки сохраняют свое значение для целого множества проблем в самых различных науках, ибо они скорее указывают направление и общий подход к исследуемым проблемам, чем конкретные способы их анализа и решения. Поэтому с известным основанием их можно отождествить со стратегией исследования.

Научные методы и знания – воспроизводимость и воспроизводимость в науке

Конкретные вопросы, поставленные в отношении воспроизводимости и воспроизводимости в постановке задачи комитета, являются частью более широкого вопроса о том, как научные знания приобретаются, подвергаются сомнению и модифицируются. В этой главе мы вводим основные концепции научного исследования, обсуждая природу науки и выделяя основные ценности научного процесса. Мы описываем, как ученые накапливают научное знание посредством открытия, подтверждения и исправления, и освещаем процесс статистического вывода, который был в центре внимания недавно опубликованных неудач в подтверждении первоначальных результатов.

ЧТО ТАКОЕ НАУКА?

Наука — это способ исследования, целью которого является постановка вопросов о мире, получение ответов и оценка степени их достоверности посредством коллективных усилий, направленных на обеспечение их обоснованности. ^¹ «Мир» здесь следует толковать широко: он охватывает природные явления в различных масштабах времени и длины, социальные и поведенческие явления, математику и информатику. Научное исследование сосредоточено на четырех основных целях: (1)– описывают мир (например, классификации таксономии), (2) до объясняют мир (например, эволюцию видов), (3) до предсказывают то, что произойдет в мире (например, прогноз погоды), и (4) для вмешательства в определенные процессы или системы (например, сделать солнечную энергию более экономичной или разработать более совершенные лекарства).

Человеческий интерес к описанию, объяснению, предсказанию и вмешательству в мир так же стар, как и само человечество. Люди во всем мире стремились понять мир и использовать это понимание для продвижения своих интересов. Давным-давно жители островов Тихого океана использовали знание звезд для навигации по морям; китайцы разработали системы оповещения о землетрясениях; многие цивилизации одомашнили и модифицировали растения для земледелия; а математики всего мира разработали законы, уравнения и символы для количественной оценки и измерения. Благодаря работам таких выдающихся деятелей, как Коперник, Кеплер, Галилей, Ньютон и Декарт, научная революция в Европе в XVI и XVII веках усилила рост знаний и понимания мира и привела ко все более эффективным методам получения этого знания. очень знание и понимание.

В ходе научной революции ученые продемонстрировали ценность систематических наблюдений и экспериментов, что стало серьезным изменением по сравнению с аристотелевским акцентом на дедуктивных рассуждениях на основе якобы известных фактов. Опираясь на эту работу, Фрэнсис Бэкон (1889 [1620]) разработал четкую структуру научных исследований, в которой особое внимание уделялось эмпирическим наблюдениям, систематическим экспериментам и индуктивным рассуждениям, чтобы поставить под сомнение предыдущие результаты. Вскоре после этого Лондонское королевское общество представило концепцию сообщения о научном эксперименте и его результатах посредством письменной статьи. ^² Эти вклады заложили основы современной научной практики — исследования явления посредством наблюдения, измерения и анализа, а также критического обзора других посредством публикации.

Американская ассоциация развития науки (AAAS) описывает подходы к научным методам, признавая общие черты научного исследования в разнообразии научных дисциплин и систем, изучаемых каждой дисциплиной (Rutherford and Ahlgren, 19).91, с. 2):

Научное исследование нелегко описать вне контекста конкретных исследований. Просто не существует фиксированного набора шагов, которым всегда следуют ученые, нет единого пути, безошибочно ведущего их к научному знанию. Однако есть определенные черты науки, которые придают ей особый характер как способу исследования.

Ученые, независимо от их дисциплины, руководствуются общими принципами ведения своей работы: использование идей, теорий и гипотез; опора на доказательства; использование логики и рассуждений; и сообщение результатов, часто через научную статью. Ученые выдвигают идеи, разрабатывают теории или выдвигают гипотезы, предполагающие связи или закономерности в природе, которые можно проверить с помощью наблюдений или измерений (т. е. доказательств). Сбор и характеристика доказательств, включая оценку изменчивости (или неопределенности), занимают центральное место во всей науке. Анализ собранных данных, который приводит к результатам и выводам о силе гипотезы или предложенной теории, требует использования логики и рассуждений, индуктивных, дедуктивных или абдуктивных. Опубликованная научная статья позволяет другим исследователям рассматривать и подвергать сомнению доказательства, методы сбора и анализа, а также научные результаты.

Хотя эти принципы являются общими для всех научных и инженерных исследовательских дисциплин, в разных научных дисциплинах используются специальные инструменты и подходы, разработанные с учетом явлений и систем, характерных для каждой дисциплины. Например, математика, преподаваемая аспирантам астрономии, будет отличаться от математики, преподаваемой аспирантам, изучающим зоологию. Лабораторное оборудование и экспериментальные методы для изучения биологии, вероятно, будут отличаться от тех, что используются для изучения материаловедения (Резерфорд и Альгрен, 19).91). В целом можно сказать, что разные научные дисциплины различаются по характеру явлений, представляющих интерес для данной области, типам задаваемых вопросов и типам инструментов, методов и приемов, используемых для ответа на эти вопросы. Кроме того, научные дисциплины динамичны, регулярно порождая подотрасли, а иногда объединяясь и реформируясь. В последние годы, например, то, что начиналось как междисциплинарный интерес биологов и физиков, превратилось в новую область биофизики, а психологи и экономисты, работая вместе, определили область поведенческой экономики. Подобное переплетение вопросов и методов имело место для бесчисленных примеров в истории науки.

Как бы ни была далека повседневная жизнь от практики науки, конкретные результаты науки и техники неизбежны. Они проявляются в еде, которую люди едят, в их одежде, способах передвижения с места на место, устройствах, которые они носят, и в том факте, что большинство людей на десятилетия переживут среднего человека, родившегося до прошлого века. Эти научные достижения настолько вездесущи, что легко забыть, что в способности человечества их достичь не было ничего неизбежного.

Научный прогресс достигается, когда стремление понять и контролировать мир руководствуется набором основных принципов и научных методов. В то время как оспаривание предыдущих научных результатов может заставить исследователей изучить свои собственные практики и методы, основные принципы и предположения, лежащие в основе научных исследований, остаются неизменными. В этом контексте рассмотрение воспроизводимости и воспроизводимости в науке призвано поддерживать и повышать целостность научных знаний.

ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ И ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Наука по своей природе мыслит дальновидно, стремясь открывать неизвестные явления, улучшать понимание мира и отвечать на новые вопросы. По мере появления новых знаний может потребоваться пересмотр прежних идей и теорий. Основные принципы и предположения научного исследования охватывают это напряжение, позволяя науке развиваться, постоянно проверяя, проверяя и обновляя существующие знания. В этом разделе мы исследуем пять основных принципов и предположений, лежащих в основе науки:

1.: Природа не капризна.
2.: Знание растет благодаря исследованию ограничений существующих правил и взаимодополняющих доказательств.
3.: Наука – это общественное предприятие.
4.: Наука стремится к уточненным степеням достоверности, а не к полной уверенности.
5.: Научное знание долговечно и изменчиво.

Природа не капризна

Основная предпосылка научного исследования состоит в том, что природа не капризна. «Наука . . . предполагает, что Вселенная, как следует из ее названия, представляет собой огромную единую систему, в которой основные правила везде одинаковы. Знания, полученные при изучении одной части Вселенной, применимы к другим частям» (Резерфорд и Альгрен, 1991, стр. 5). Другими словами, ученые предполагают, что если новый эксперимент проводится в тех же условиях, что и другой эксперимент, результаты должны повторяться. 19 марта89, электрохимики Мартин Флейшманн и Стэнли Понс заявили, что им удалось синтезировать водород в гелий при комнатной температуре (то есть «холодный синтез»). В качестве примера способности науки к самокоррекции десятки лабораторий пытались воспроизвести результат в течение следующих нескольких месяцев. Вскоре в научном сообществе возник консенсус в отношении того, что Флейшманн и Понс ошиблись и на самом деле не достигли холодного синтеза.

Представьте себе вымышленную историю, в которой исследователи ответили на обвинение в том, что их первоначальное утверждение было ошибочным, следующим образом: «Хотя мы, конечно, разочарованы тем, что наши результаты не удалось воспроизвести в других лабораториях, эта неудача никак не влияет на показывают, что мы не достигли холодного синтеза в нашем собственном эксперименте, как мы сообщали. Скорее, это демонстрирует, что законы физики или химии во время нашего эксперимента (т. е. в том конкретном месте, в то конкретное время) вели себя таким образом, что допускали возникновение холодного синтеза. Точнее, мы утверждаем, что основные законы физики и химии действуют одним образом в тех областях пространства и времени за пределами места нашего эксперимента, и другим образом внутри этого места».

Само собой разумеется, что это абсурд. Но почему именно? Почему, то есть, ученые не должны принимать всерьез приведенное выше выдуманное объяснение? Краткий ответ, достаточный для наших целей, заключается в том, что научное исследование (на самом деле, почти любое исследование) остановилось бы, если бы мы серьезно отнеслись к возможности того, что природа капризна так, как она должна была бы быть для этого вымышленного мира. объяснение должно вызывать доверие. Наука действует в соответствии с постоянным предположением, что природа следует правилам, которые соответствуют , какими бы тонкими, запутанными и трудными для понимания они ни были. В некоторых системах эти правила неизменны в пространстве и времени — например, физическое исследование должно повторяться в разных странах и в разные века (при условии, что учитываются различия в применимых факторах, таких как высота над уровнем моря или температура). В других системах правила могут быть ограничены определенным местом или временем; например, правило человеческого поведения, верное в одной стране и в один период времени, может быть неверным в другое время и в другом месте. По сути, все научные дисциплины стремятся обнаружить правила, истинные вне того конкретного контекста, в котором они были обнаружены.

Знания растут благодаря исследованию пределов существующих правил и взаимоподкрепляющих данных

Ученые стремятся открыть правила, касающиеся отношений или явлений, существующих в природе, и, в конечном счете, они стремятся описать, объяснить и предсказать. Поскольку природа не капризна, ученые предполагают, что эти правила останутся верными до тех пор, пока контекст эквивалентен. А поскольку знания растут благодаря свидетельствам о новых отношениях, исследователи могут счесть полезным задавать одни и те же научные вопросы, используя новые методы и в новых контекстах, чтобы определить, сохраняются ли эти отношения или изменяются, и если да, то каким образом. Большинство ученых стремятся найти правила, которые не только верны в одном конкретном контексте, но также подтверждаются другими учеными и поддаются обобщению, то есть правила, которые остаются верными, даже если контекст отдельного исследования не полностью совпадает с первоначальным. Таким образом, ученые стремятся обобщить свои результаты и обнаружить ограничения предлагаемых правил. Эти ограничения часто могут быть богатым источником новых знаний об изучаемой системе. Например, если определенная взаимосвязь наблюдалась в старшей группе, но не в более молодой группе, это предполагает, что на взаимосвязь может влиять возраст, когорта или другие атрибуты, которые отличают группы и могут указать исследователю на дальнейшее исследование.

Наука — это общественное предприятие

Роберт Мертон (1973) описал современную науку как институт «коммунализма, универсализма, бескорыстия и организованного скептицизма». Наука — это непрерывный коллективный разговор и совместное предприятие по решению проблем, которое может включать в себя фальстарт и тупиковые пути, особенно когда вы идете на риск в поисках ответов на важные вопросы. Ученые строят свои собственные исследования, а также работу своих коллег, и иногда это здание может охватывать поколения. Современные ученые все еще полагаются на работы Ньютона, Дарвина и других ученых прошлых столетий.

Исследователи должны понимать исследования других, чтобы на их основе основываться. Когда информация об исследовании сообщается с четким, конкретным и полным описанием использованных материалов и методов, полученных результатов и связанных с ними неопределенностей, другие ученые могут знать, как интерпретировать результаты. Совместное научное предприятие позволяет ученым опираться на работу других, развивать необходимые навыки для проведения высококачественных исследований, проверять результаты и подтверждать, оспаривать или уточнять их.

Научные результаты должны проверяться коллегами, и любой ученый, компетентный проводить такую проверку, имеет на это право. Подтверждение результатов других, например, путем воспроизведения результатов, служит одной из нескольких проверок процессов, посредством которых исследователи производят знания. Первоначальные и воспроизведенные результаты в идеале получаются в соответствии с общепризнанными научными подходами в данной области науки, включая сбор данных и характеристику связанных источников и величины неопределенностей. Действительно, без понимания неопределенностей, связанных с научным результатом (как обсуждалось в этом отчете), трудно оценить, был ли он воспроизведен или нет.

Наука стремится к уточненной степени уверенности, а не к полной уверенности

Неопределенность присуща всем научным знаниям, и многие виды неопределенности могут повлиять на достоверность научного результата. Важно, чтобы исследователи понимали и сообщали о потенциальных источниках неопределенности в любой изучаемой системе. Лица, принимающие решения, желающие использовать результаты исследования, должны понимать неопределенности, связанные с этими результатами. Понимание природы неопределенности, связанной с анализом, может помочь в выборе и использовании количественных показателей для характеристики результатов (см. вставку 2-1). На любом этапе растущей научной сложности цель состоит в том, чтобы узнать, что наука может сейчас открыть о мире, и распознать степень неопределенности, связанную с этим знанием.

ВСТАВКА 2-1

Научная неопределенность и ее значение в науке об измерениях.

Научное знание долговечно и изменчиво

По мере того, как исследователи изучают мир с помощью новых научных исследований и наблюдений, новые данные могут поставить под сомнение существующие и хорошо известные теории. Научный процесс позволяет рассматривать новые доказательства, которые, если они заслуживают доверия, могут привести к пересмотру или изменению текущего понимания. Проверка существующих моделей и теорий путем сбора новых данных полезна для установления их силы и пределов (т. е. обобщаемости) и, в конечном счете, расширяет человеческие знания. Такие изменения неизбежны, поскольку ученые разрабатывают более совершенные методы измерения и наблюдения за миром. Появление нового научного знания, которое вытесняет или переформулирует прежнее знание, не следует интерпретировать как слабость науки. Научные знания строятся на предыдущих исследованиях и проверенных теориях, и прогресс часто не является линейным. Наука вовлечена в непрерывный процесс уточнения, чтобы раскрыть все более близкое приближение к истине.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 2-1: Научная деятельность зависит от способности научного сообщества тщательно анализировать научные заявления и со временем обрести уверенность в результатах и выводах, которые выдержали повторную проверку. Сообщение о неопределенностях в научных результатах является центральным принципом научного процесса. Ученые обязаны сообщать о своих утверждениях с соответствующей степенью неопределенности.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ВЫВОДЫ И ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ

Многие научные исследования направлены на измерение, объяснение и предсказание природных явлений. Другие исследования направлены на обнаружение и измерение воздействия вмешательства на систему. Статистический вывод обеспечивает концептуальную и вычислительную основу для решения научных вопросов в каждой ситуации. Оценка и проверка гипотезы представляют собой широкие группы процедур вывода. Оценка подходит для условий, в которых основной целью является оценка величины количества, такого как мера физической константы или скорость изменения отклика, соответствующего изменению объясняющей переменной. Проверка гипотез подходит для условий, в которых научный интерес сосредоточен на возможном эффекте естественного события или преднамеренного вмешательства, и проводится исследование для оценки доказательств за и против этого эффекта. В этом контексте проверка гипотез помогает ответить на бинарные вопросы. Например, будет ли растение расти быстрее с удобрением А или удобрением Б? Учат ли дети в младших классах больше? Экспериментальный препарат работает лучше, чем плацебо? В научных исследованиях используется несколько типов более специализированных статистических методов, включая методы планирования исследований и методы разработки и оценки алгоритмов прогнозирования.

Поскольку проверка гипотез была включена в основную часть оценок воспроизводимости и воспроизводимости, мы рассмотрим этот способ статистического вывода более подробно. Однако соображения воспроизводимости и воспроизводимости широко применимы к другим режимам и типам статистического вывода. Например, проблема получения нескольких статистических выводов из одних и тех же данных актуальна для всех проверок гипотез и оценок.

Исследования, связанные с проверкой гипотез, обычно включают множество факторов, которые могут привести к изменению результатов. Некоторые из этих факторов признаются, а некоторые не признаются. Случайное отнесение испытуемых или тестовых объектов к той или иной группе сравнения является одним из способов контроля возможного влияния как нераспознанных, так и признанных источников вариации. Случайное распределение может помочь избежать систематических различий между сравниваемыми группами, но оно не влияет на вариации, присущие изучаемой системе (например, популяции или вмешательству).

Ученые используют термин нулевая гипотеза для описания предположения об отсутствии различий между двумя группами вмешательства или отсутствии влияния лечения на какой-либо измеряемый результат (Fisher, 1935). Обычно используемая формулировка проверки гипотез основана на ответе на следующий вопрос: если нулевая гипотеза верна, какова вероятность получения разницы, по крайней мере столь же большой, как наблюдаемая? В общем, чем больше наблюдаемая разница, тем меньше вероятность того, что разница, по крайней мере, столь же большая, как наблюдаемая, будет получена, когда нулевая гипотеза верна. Эта вероятность получить разницу, по крайней мере, такую же большую, как наблюдаемая, когда нулевая гипотеза верна, называется «9».0004 p -значение». ^³ Согласно традиционной интерпретации, если рассчитанное значение p меньше определенного порога, результаты можно считать статистически значимыми. Типичный порог может быть p ≤ 0,05 или, более строго, p ≤ 0,01 или p ≤ 0,005. ^⁴ В заявлении, опубликованном в 2016 году, Совет Американской статистической ассоциации (Wasserstein and Lazar, 2016, стр. 129) отметил:

В то время как p -значение может быть полезной статистической мерой, оно часто неправильно используется и неправильно интерпретируется. Это привело к тому, что некоторые научные журналы не одобряли использование p -значений, а некоторые ученые и статистики рекомендовали отказаться от них, при этом некоторые аргументы практически не изменились с тех пор, как впервые были введены p -значения.

Совсем недавно утверждалось, что p -значения, правильно рассчитанные и понятые, могут быть информативными и полезными; однако вывод о статистической значимости, основанный на произвольном пороге правдоподобия (даже таком знакомом, как p ≤ 0,05) бесполезен и часто вводит в заблуждение (Wasserstein et al., 2019; Amrhein et al., 2019b).

Понимание того, что значение p- не отражает, так же важно, как и понимание того, на что оно указывает. В частности, значение p означает, что , а не представляет собой вероятность того, что нулевая гипотеза верна. Скорее, значение p- вычисляется на основе предположения , что нулевая гипотеза верна. Вероятность того, что нулевая гипотеза верна или что альтернативная гипотеза верна, может быть основана на расчетах, частично основанных на наблюдаемых результатах, но это не то же самое, что p- значение .

В научных исследованиях, связанных с гипотезами об эффектах вмешательства, исследователи стремятся избежать двух типов ошибок, которые могут привести к невозможности воспроизвести: верна

Ошибка типа II — ложноотрицательный результат или невозможность отвергнуть ложную нулевую гипотезу, что позволяет нулевой гипотезе оставаться в силе, когда верна альтернативная гипотеза, а не нулевая гипотеза

В идеале в исследованиях должно быть одновременно уменьшено количество ошибок первого и второго рода. Например, увеличение статистической мощности исследования за счет увеличения числа субъектов в исследовании может снизить вероятность ошибки типа II для любой заданной вероятности ошибки типа I. ^⁵ Хотя увеличение объема данных, получаемых в результате исследований с более высокой мощностью, может помочь уменьшить количество ошибок как I, так и II типа, добавление большего числа субъектов обычно означает увеличение времени и затрат на исследование.

Исследователи часто вынуждены идти на компромисс, при котором уменьшение вероятности одного типа ошибки увеличивает вероятность другого. Например, когда p значений считаются полезными, ошибки типа I можно свести к минимуму за счет снижения порога значимости до более строгого уровня (например, путем снижения стандартного p ≤ 0,05 до p ≤ 0,005). Однако это одновременно увеличило бы вероятность ошибки типа II. В некоторых случаях может быть полезно определить отдельные интерпретационные зоны, где p — значения выше одного порога значимости не считаются значимыми, p — значения ниже более строгого порога значимости считаются значимыми, и p — значения между двумя порогами считаются неубедительными. В качестве альтернативы можно было бы просто принять вычисленное значение p таким, какое оно есть — вероятностью получения наблюдаемого результата или еще одного экстремального, если бы нулевая гипотеза была верна, — и воздержаться от дальнейшей интерпретации результатов как «значимых» или «несущественных». существенный.» Традиционная опора на единый порог для определения значимости может стимулировать поведение, которое работает против научного прогресса (см. раздел «Предвзятость публикации» в главе 5).

Между воспроизводимостью и открытием может возникнуть напряженность, в частности, между воспроизводимостью и новизной результатов. Гипотезы с низкими априорными вероятностями воспроизводятся с меньшей вероятностью. В этом ключе Уилсон и Викстед (2018) продемонстрировали, как области, которые исследуют потенциально новаторские результаты, будут давать результаты, которые в среднем менее воспроизводимы, чем области, которые исследуют весьма вероятные, почти установленные результаты. Действительно, область могла бы достичь почти идеальной воспроизводимости, если бы она ограничивала свои исследования прозаическими явлениями, которые уже были хорошо известны. В роли Уилсона и Викстеда (2018, стр. 19)3) заявить: «Мы можем представить страницы, заполненные выводами о том, что люди голодны после того, как пропустили прием пищи, или что люди хотят спать после того, как не спали всю ночь», что было бы не очень полезно «для продвижения понимания мира». Точно так же было бы бесполезно, чтобы наука сосредоточивалась исключительно на невероятных, диковинных гипотезах.

Цель науки не состоит и не должна заключаться в воспроизведении всех результатов. Сообщения о невоспроизведении результатов могут вызвать волнение, поскольку они могут указывать на возможное появление новых явлений и расширение существующих знаний. Кроме того, ожидается некоторый уровень невоспроизводимости, когда ученые изучают новые явления, которые недостаточно хорошо изучены. По мере улучшения знаний о системе или явлении ожидается, что воспроизводимость исследований этой конкретной системы или явления возрастет.

К оценке вероятности того, что гипотеза частично верна на основе наблюдаемых результатов, также можно подойти с помощью байесовского анализа. Этот подход начинается с априорных (до наблюдения данных) предположений, известных как априорные вероятности, и пересматривает их на основе наблюдаемых данных с использованием теоремы Байеса, иногда описываемой как формула Байеса.

Приложение D иллюстрирует, как байесовский подход к выводам может при определенных допущениях относительно механизма генерации данных и априорная вероятность гипотезы, используйте наблюдаемые данные для оценки вероятности того, что гипотеза верна. Один из наиболее поразительных уроков байесовского анализа заключается в глубоком влиянии доэкспериментальных шансов на постэкспериментальные. Например, при предположениях, показанных в Приложении D, если априорная вероятность экспериментальной гипотезы составляла всего 1 процент, а полученные результаты были статистически значимы на уровне p ≤ 0,01, только примерно один из восьми таких выводов, подтверждающих гипотезу было бы правдой. Если бы априорная вероятность достигала 25 процентов, то более четырех из пяти таких исследований считались бы правильными. Поскольку здравый смысл подсказывает, а байесовский анализ может дать количественную оценку, благоразумно принять более низкий уровень уверенности в результатах исследования с очень неожиданным и удивительным результатом, чем в исследовании, результаты которого были априори более правдоподобно (например, см. вставку 2-2).

ВСТАВКА 2-2

Доэкспериментальная вероятность: пример.

Крайне неожиданные результаты могут представлять собой важный научный прорыв, хотя вполне вероятно, что лишь небольшая их часть со временем окажется верной. С точки зрения примера в предыдущем абзаце может быть важно узнать, какой из восьми очень неожиданных (априорная вероятность, 1%) результатов может быть проверен, а какой из пяти умеренно неожиданных (априорная вероятность, 25%) результатов должны быть обесценены.

Принимая во внимание идею априорной вероятности, исследования, направленные на небольшое усовершенствование существующих знаний, приведут к высокой частоте повторения (т. е. к высокому коэффициенту успешных повторений), поскольку исследователи будут искать результаты, которые, скорее всего, будут правильными. Но это привело бы к нежелательному эффекту снижения вероятности совершения новых крупных открытий (Wilson and Wixted, 2018). Многие важные достижения в науке стали результатом более смелого подхода, основанного на более спекулятивных гипотезах, хотя этот путь также ведет в тупики и к открытиям, которые сначала кажутся многообещающими, но не выживают после повторных проверок.

«Безопасный» и «смелый» подходы к науке имеют дополнительные преимущества. Кто-то может возразить, что область стала слишком консервативной, если все попытки воспроизвести результаты успешны, но разумно ожидать, что исследователи дополнят новые, но неопределенные открытия повторными исследованиями, чтобы определить, какие многообещающие результаты окажутся правильными. Ученые должны осознавать уровень неопределенности, присущий спекулятивным гипотезам и неожиданным результатам в любом отдельном исследовании.

Сноски

1: Существует множество различных определений «науки». В соответствии с задачей комитета, мы стремимся к тому, чтобы это описание применялось к широкому кругу научных и инженерных исследований.
2: См. http://blog .efpsa.org /2013/04/30/the-origins-of-scientific-publishing.
3: Текст изменен в декабре 2019 года.0004 p -значение включает наблюдаемые «и более экстремальные» результаты (см. Раздел 3.2, Принципы статистического вывода, Кокс, 2006). Хотя слова «вероятность» и «вероятность» взаимозаменяемы в повседневном английском языке, они различаются в техническом использовании в статистике.
4: Порог статистической значимости часто называют p «менее» 0,05; мы называем этот порог «меньше или равно».
5: Статистическая мощность — это вероятность того, что проверка отклонит нулевую гипотезу, когда верна конкретная альтернативная гипотеза.

Разница между здравым смыслом и наукой

Здравый смысл и наука

Здравый смысл и наука — это два слова, которые часто путают, когда дело доходит до их значений. . Здравый смысл – это наше обычное понимание практических вопросов. Слово «здравый смысл» используется в значении «естественный инстинкт». С другой стороны, наука — это изучение или знание физического и природного мира, основанное на наблюдениях и экспериментах. Слово «наука» используется в смысле «своего рода знания». Здравый смысл — это наше знание повседневной жизни. Наука идет дальше и дает научные объяснения жизненным реалиям и тем, которые мы принимаем как должное. Это основное различие между двумя словами. В этой статье делается попытка подчеркнуть разницу между ними, обеспечивая при этом всестороннее понимание каждого слова.

Что такое здравый смысл?

Здравый смысл включает наше знание повседневных реалий . Так мирянин воспринимает окружающий его мир. Здравый смысл дает практические решения повседневных вопросов. Как человеческие существа, в процессе развития мы все приобретаем здравый смысл. Именно это знание позволяет нам правильно вести себя в обществе. Просто здравый смысл включает в себя вещи, которые мы принимаем как должное.

В академических дискурсах считается, что различие между непрофессионалом и академиком заключается в том, что в то время как непрофессионал ограничивается только здравым смыслом, академик также приобретает научные знания. Он не останавливается и не заявляет, что «все делается именно так», а стремится исследовать, почему все делается именно таким образом.

В общем случае слово здравый смысл можно использовать следующим образом. Обратите внимание на два предложения:

В этом случае он проявил здравый смысл.

Студенту не хватало здравого смысла.

В обоих предложениях вы можете обнаружить, что слово «здравый смысл» используется в значении «природный инстинкт» или «общее понимание». Значение второго предложения будет таким: «ученику не хватало общего понимания». Это обеспечивает базовое понимание слова.

«В этом деле он проявил здравый смысл»

Что такое наука?

Науку можно определить как изучение или знание физического и природного мира, основанное на наблюдениях и экспериментах . Существуют разные науки, которые в основном можно разделить на две категории. Это естественные науки и социальные науки. К естественным наукам относятся химия, физика, зоология, биология и т. д. К общественным наукам относятся социология, политология, демография и т. д. Все науки обеспечивают научное понимание природного или социального мира.

В повседневном использовании слово «наука» может использоваться следующим образом. Обратите внимание на два предложения:

Зоология — интересная наука.

Он изучил все науки.

В обоих предложениях слово «наука» используется в значении «вид знания».

В целом это подчеркивает, что слово «наука» используется в значении отрасли знаний. Это может не пригодиться в нашей повседневной жизни, хотя и расширяет наше понимание мира. Наука помогает совершать новые открытия в мире. Несмотря на то, что здравый смысл не способствует такой цели, его следует использовать для решения ряда проблем, связанных с жизнью. Тот, кто не пользуется здравым смыслом, подвергается трудностям. Таковы основные различия между двумя словами, а именно: наука и здравый смысл.

«Он изучил все науки»

В чем разница между здравым смыслом и наукой?

• Определения здравого смысла и науки:

• Здравый смысл — это наше обычное понимание практических вопросов.

• Наука – это изучение или знание физического и природного мира, основанное на наблюдениях и экспериментах.

• Смысл:

• Слово «здравый смысл» используется в значении «природный инстинкт».

• Слово «наука» используется в значении «вид знания».