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本帖最后由 kingphage 于 2014-11-11 15:29 编辑
科学涵盖三方面含义: 观察:致力于揭示自然真相,而对自然作理由充分的观察或研究(包括思想实验),通常指可通过必要的方法进行的,或能通过科学方法——一套用以评价经验知识的程序而进行的; 假设:通过这样的过程假定组织体系知识的系统性; 检验:借此验证研究目标的信度与效度。 经典的科学方法有两大类,即实验方法和理性方法,具体的说主要就是归纳法和演绎法。 归纳法 将特殊陈述上升为一般陈述(或定律定理原理)的方法。经验科学来源于观察和实验,把大量的原始记录归并为很少的定律定理,形成秩序井然的知识体系,这就是经验科学形成的过程。可见怎样的归纳是有效的、可靠的,这是经验科学要研究的最重要的问题。自从严格意义上的科学延生以来,从未停止过这方面的探索和争论。 演绎法 应用一般陈述(或公理定律定理原理)导出特殊陈述或从一种陈述导出另一种陈述的方法。在演绎论证中,普遍性结论是依据,而个别性结论是论点。演绎推理与归纳推理相反,它反映了论据与论点之间由一般到个别的逻辑关系。 演绎推理的主要形式是三段论,即大前提、小前提和结论。大前提是一般事理;小前提是论证的个别事物;结论就是论点。用演绎法进行论证,必须符合演绎推理的形式。 验证,是对一种设想、一种理论或一种假设的检验步骤及实验方法。 从验证这种实验的结果来验证或者说证伪一种设想、一种理论或一种假设,只能证伪,而不能证实。因为这种方法是归纳法,或者说是不完全归纳法。 也就是说,即使你做了无数次验证,那怕每次验证结果都符合你的理论预期,也不能完全证实该理论是完全正确的,是不可推翻的,但是只要有一次验证失败,就意味着原有的理论是错误的。 验证方法是有局限性的,一是限制于科学技术手段,有些理论无法用现有的实验方法来验证,二是限制于科学知识,如果对理论的了解不够,影响因素不了解足够,那无法采用合适的验证方法来验证,会造成验证结果无法证伪,也提供不了更多的知识。 因此,合适的验证只能是对理论和假作出可信度和符合程度的评价,也就是概率的意思,从0到无限接近于1,但永远到不了1,意思就是你无法证明,证实,只能证伪。 举个例子,生产工艺的问题。 从原有的科技知识,我们在头脑可以设计一个生产工艺,然后对工艺进行研发(其实也是检验或者验证这种想法的可行性)。这个研发就和方法和知识很有关系,不同的研究人员,会得出不同的研究结果。 如果实验室成功了一次,需要重复进行,对实验进行重现。如果能在各种情况下进行重现,那意味着以后重现的可能性大大增加。但并不能保证以后每次都会重现。正确的说法是,这一次我成功了,下次成功的可能性增加了,但你不能推理出,下一次一定能够成功。 在生产上进行中试和放大,因为生产过程中很多因素发生了变化,当然实验室能出现的实验结果就有可能重复不出来。所以需要进行生产工艺的研发。 同样,按照一定生产工艺某一次或者说某几次能够产出预期结果,只能说明,这个生产工艺是可行的,但并不能保证以后每次都能重复。重复成功的次数越多,这个工艺的稳定性越高,可信度越大,但即使重复一千次,一万次成功我们也不能说这个工艺是100%稳定和可信的。 凡是实验都和实验条件有关,与实验条件有关的因素有成千上万,其中有对实验影响比较大的因素,也有影响比较小的因素,如何判断有哪些因素及其影响程度,只是知识和经验问题,知识和经验也是以前的实验中归纳出来的。所以说,验证方法和验证结果的有效性是有限制的,超出这个限制,它并不能说明问题。 验证也是有成本的,你考虑因素越多,实验要求越高,实验投入越大,你验证次数越多,可信度更高,但同样实验投入也越大。因此,需要不需要验证,采用何种方法验证,验证次数多少,都是管理决策的一部分,是对验证投入和验证结果产生的效益或损失的评估。 每次生产过程的数据,每次检验结果,其实也是验证。不过,因为验证需要逻辑思维,需要说明问题,那就需要比较完备的数据才能进行分析,得到更多的知识。这应该是回顾性验证的内容。 当说是想验证,但验证的方法不合适,当然这次实验的数据就无法提供任何有效信息,这样的验证无法达到验证的目的,是垃圾。 当说是想验证,只是为了证明原有的想法是正确的,通过编制数据来做假,当然这样的也不是验证,只是为了符合规范要求,这也是垃圾。 当说是想验证,但没有恰当的设计好,数据之间无法进行合理的推理,或者说不符合逻辑思维,那这样的验证也是垃圾。 虽然上面说的这些验证都是垃圾,但并不能证明验证这种方法或理念是不正确的,不合适的,只是说验证没有设计好,或者做好而已。 就像人都有思维,胡乱推理是可以的,也是一种思维,这不能证明思维是垃圾,思维不重要,不需要进行思维,这仅说明了思维方式必须符合逻辑才有意义。 |