H12_Wetenschapsfilosofie (D2) Flashcards
(20 cards)
Met welke theorie kwam Karl Popper
Falisifieerbaarheid
Wat bedoelt Karl Poppper
- Een goede theorie moet weerlegbaar zijn
- moet dus getest kunnen worden, als ze fout is moet er aangetoond kunnen worden dat ze fout is => dan beschouwen we het als een onware theorie
kenmerken van een goede wetenschappelijke theorie
- Falsifieerbaarheid
- Als observaties niet met de theorie overeenkomen, dan dient de theorie herzien te worden.
Als observaties niet met de theorie overeenkomen, dan dient de theorie herzien te worden. MAAR
Theorieën die conflicteren met observaties worden vaak toch aangehouden.
vergelijking van Wittgenstein
- Wetenschap is niet heterogeen: er zijn verschillende disciplines en theorieën, er is niet 1 gemeenschappelijk kenmerk dat alle wetenschappen delen
- Concept van ‘familiegelijkenissen’: je kan zeggen dat mensen tot dezelfde familie behoren, ook al hebben ze niet allemaal 1 gemeen kenmerk
manieren van redeneren bij wetenschappelijke besluitvorming
- Deductie
- Inductie
- Abductie
- Causale inferenties
- Waarschijnlijkheid
Deductie
Wanneer premissen waar zijn, moet de conclusie waar zijn.
voorbeeld deductie
- Alle honden hebben 4 poten
- Max is een hond
= Max heeft 4 poten
inductie
- Er wordt uit een aantal observaties een conclusie getrokken.
- Wat consistent geld voor de zaken die we al onderzocht hebben, zal ook wel gelden voor gelijkaardige zaken die we niet onderzocht hebben.
- geen zekerheid
abductie
- Meest plausibele verklaring
- voorkeur voor de simpelste en beste verklaring
voorbeeld abductie
de theorie van Darwin over de gelijkenissen tussen soorten is meer aannemelijk dan het scheppingsverhaal
Causale inferenties
- Pogingen om te achterhalen wat de oorzaak van iets is op basis van correlaties
- Abductief (meest waarschijnlijke verklaring) of inductief (gebaseerd op observaties)
- in feite niet observeerbaar, je neemt de correlatie waar, niet de causaliteit zelf
hoe werken causale inferenties
- Er worden correlaties gezocht
- enkel een correlatie bewijst niet noodzakelijk causaliteit
- eerst kijken is er een correlatie dan afvragen of dat ook een causale relatie bewijst
voorbeeld hoe een correlatie niet wijst op een causale relatie
- Er zijn meer haaienaanvallen op mensen als er meer ijsjes gegeten worden
- er is een correlatie
- Maar het wijst eerder op het feit dat het zomer is en dan meer mensen in de zee zwemmen
Hoe kunnen de causale effecten dan onderzocht worden?
- Gebruik van controlegroepen
- Niet altijd nodig zoals blootstelling aan vlam => verbranden, dat is gewoon logisch
2 soorten waarschijnlijkheid
- Objectief: meetbaar, controleerbaar, cijfermatig
- Subjectief: iets dat veelbelovende lijkt
voorbeeld objectieve waarschijnlijkheid
Als 10% van de bevolking 90 jaar wordt, is de kans dat iemand 90 wordt 1/10.
Voorbeeld subjectieve waarschijnlijkheid
Onderzoek met humane embryonale stamcellen heeft een groot potentieel om tot therapeutische doorbraken te leiden.
voorwaardelijke waarschijnlijkheid
de kans op iets verandert door extra informatie
voorbeeld voorwaardelijke waarschijnlijkheid
Als je ernstig ziek bent wordt het onwaarschijnlijker dat je 90 jaar wordt