Цитаты из книг автора «Том Чатфилд»

1. Какая цель или программа стоит за этим источником? 2. Что знают и чего не знают создатели данного источника информации или те, кто курируют исследования? 3. Были ли подтверждены или повторены в другом месте сделанные здесь заявления? 4. Что еще нужно узнать, чтобы проверить данные сведения или выяснить больше информации?

каузальности; определение условий, в которых нет оснований предполагать каузальность, а самой ценной формой исследования является подробное и информативное описание реальной картины.

достаточно для того, чтобы считать нечто доказанным. Вы должны открыто и четко определить этот критерий. Статистическая значимость описывает вероятность того, что результат мог быть чисто случайным (то есть не представляет собой заслуживающего внимания факта). р-величина — это численное выражение статистической значимости, показывающее вероятность случайного характера результата на стандартной вероятностной шкале в интервале от 0 (полная невозможность) до 1 (абсолютная уверенность). Корреляция между переменными (когда одна из них следует непосредственно за другой) еще не влечет за собой каузальности (означающей, что первое обусловливает второе). Убедительное доказательство каузальности — главная задача научного метода, для решения которой необходимо знать ложные источники корреляции. В целом чем хуже вы сумели изучить прогностическую силу какой-либо теории и найти способы проверки ее заявлений о наличии каузальности, тем осторожнее должны подходить к выбору ее в качестве наилучшей из имеющихся рабочих теорий. Добросовестное исследование (как в точных, так и в гуманитарных науках) стремится создать новое знание или проверить существующее, а не подтвердить субъективно предпочитаемую теорию. Оно отличается открытостью, прозрачностью, поощряет участие в нем коллег и ставит своей целью: определение условий, позволяющих обоснованно предполагать наличие

бережливости», также известному как «бритва Оккама», из нескольких объяснений наилучшим является самое простое, при условии, что оно охватывает все свидетельства, тогда как увеличение количества предпосылок делает утверждение менее вероятным. Проверка абдуктивных объяснений требует двух типов изыскания: 1) поиск новых свидетельств, которые существующие объяснения не могут истолковать; 2) поиск новых, более простых объяснений, также истолковывающих все имеющиеся свидетельства. Понятийный аппарат абдукции включает объяснения, теории и гипотезы. Объяснение — это любое описание того, почему наблюдаемый феномен является таковым. Научная теория предлагает объяснение внутренней природы феномена в строгих и однозначных терминах на основе свидетельств, широко поддерживаемых специалистами данной области научного знания. Гипотеза дает конкретный, поддающийся проверке прогноз на основе теории. Нулевая гипотеза — полная противоположность гипотезы, которую вы проверяете. Усилия по фальсифицированию нулевой гипотезы обеспечивают строго научный подход к исследованию. Переход от свидетельств к доказательству требует строгого соблюдения критерия доказанности — порога, преодоления которого, на ваш взгляд

Абдукция, иногда называемая также «выведением наилучшего объяснения», стремится найти максимально правдоподобное истолкование тому, что считается истинным. Наилучшее объяснение должно: успешно интерпретировать все, что мы уже знаем; быть максимально простым, сохраняя при этом объяснительную способность. Согласно «принципу

закрытию городского травмпункта представляется наиболее осуществимым. Заявка конкретна, четко определена и позволяет пользоваться различными методами, такими как опрос, интервью и исследование документов. Оно также является скорее описательным, чем объяснительным, хотя может послужить основой для последующих изысканий объяснительного характера. В собственной работе особенно важно избегать излишней самоуверенности, провозглашая наличие каузальности, а также воздерживаться от изучения слишком широких, неопределенных или небогатых достоверной информацией областей. Научное исследование любого типа прочно базируется на точных наблюдениях. Абдуктивная логика способна заполнять обширные разрывы, но это имеет смысл только в том случае, если результаты способны выдержать критический анализ коллег и соотносятся с реальностью. Тем не менее вы можете ставить перед собой масштабные вопросы — важно делать это на строго научной основе.

Прежде чем приступить к любому исследованию, чрезвычайно важно убедиться в том, что: 1) на вопрос исследования можно дать ответ, четкий и полезный; 2) вопрос достаточно четко сформулирован, чтобы на него можно было ответить с учетом доступных ресурсов, в том числе и временны́х; 3) вопрос в принципе имеет значимый ответ на основе информации, которую удастся создать или получить. Зачастую речь идет о степени соответствия этим критериям, а не однозначном ответе «да» или «нет».

Важно отметить, что между этими подходами больше сходства, чем различий, поскольку они опираются на общие научные принципы: каузальность нельзя доказать с абсолютной уверенностью, но ее наличие можно обоснованно предполагать, если обнаруживается эффективное объяснение комплекса точных, весомых и надежных свидетельств.

строгое детальное описание сложных феноменов, связанных с человеком, на основе чего исследуют эти феномены, находят им объяснения, выясняют их причины и последствия.

организовать эксперименты, позволяющие с уверенностью говорить о каузальности, во многих областях знания попросту невозможно. Исследования в медицине и точных науках обычно напрямую ориентируются на экспериментальное обнаружение каузальности — или ее отсутствия, — тогда как проекты в сфере социальных наук вынужденно приближаются к этой цели обходными путями. Их авторы разрабатывают