Modelo deductivo

El modelo o método hipotético-deductivo (también deductivismo) es una propuesta de descripción del método científico. Según él, la investigación científica procede mediante la formulación de una hipótesis en una forma que puede ser falsable, utilizando una prueba de datos observables donde aún no se conoce el resultado. Un resultado de prueba que podría haber sido y es contrario a las predicciones de la hipótesis se toma como una falsificación de la hipótesis. Un resultado de prueba que podría tener, pero que no va en contra de la hipótesis, corrobora la teoría. Luego se propone comparar el valor explicativo de las hipótesis contrapuestas probando cuán rigurosamente son corroboradas por sus predicciones.

Ejemplo

Un ejemplo de una declaración algorítmica del método hipotético-deductivo es el siguiente:1. Use su experiencia: Considere el problema y trate de darle sentido. Reúne datos y busca explicaciones previas. Si este es un problema nuevo para usted, vaya al paso 2.2. Forme una conjetura (hipótesis): cuando no se sepa nada más, intente dar una explicación, a otra persona o a su cuaderno.3. Deduce predicciones a partir de la hipótesis: si asumes que 2 es verdadera, ¿qué consecuencias se siguen?4. Prueba (o experimento): busque evidencia (observaciones) que entren en conflicto con estas predicciones para refutar 2. Es un error lógico buscar 3 directamente como prueba de 2. Esta falacia formal se llama afirmar el consecuente.

Una secuencia posible en este modelo sería 1, 2, 3, 4. Si el resultado de 4 se mantiene y 3 aún no ha sido refutado, puede continuar con 3, 4, 1 y así sucesivamente; pero si el resultado de 4 muestra que 3 es falso, tendrás que volver a 2 e intentar inventar un nuevo 2, deducir un nuevo 3, buscar 4, y así sucesivamente.

Tenga en cuenta que este método nunca puede verificar absolutamente (probar la verdad de) 2. Sólo puede falsificar 2. (Esto es lo que Einstein quiso decir cuando dijo: "Ninguna cantidad de experimentación puede darme la razón; un solo experimento puede demostrar que estoy equivocado").

Discusión

Además, como señaló Carl Hempel (1905-1997), esta visión simple del método científico es incompleta; una conjetura también puede incorporar probabilidades, por ejemplo, el fármaco es efectivo aproximadamente el 70% de las veces. Las pruebas, en este caso, deben repetirse para corroborar la conjetura (en particular, las probabilidades). En este y otros casos, podemos cuantificar una probabilidad para nuestra confianza en la conjetura misma y luego aplicar un análisis bayesiano, con cada resultado experimental desplazando la probabilidad hacia arriba o hacia abajo. El teorema de Bayes muestra que la probabilidad nunca alcanzará exactamente el 0 o el 100 % (sin certeza absoluta en ninguna dirección), pero aun así puede acercarse mucho a cualquiera de los extremos. Véase también holismo de confirmación.

La calificación de la evidencia corroborante a veces se plantea como filosóficamente problemática. La paradoja del cuervo es un ejemplo famoso. La hipótesis de que 'todos los cuervos son negros' parecería ser corroborada por las observaciones de solo cuervos negros. Sin embargo, 'todos los cuervos son negros' es lógicamente equivalente a 'todas las cosas que no son negras no son cuervos' (esta es la forma contrapositiva de la implicación original). 'Este es un árbol verde' es una observación de una cosa no negra que no es un cuervo y, por lo tanto, corrobora que 'todas las cosas que no son negras no son cuervos'. Parece seguirse que la observación 'este es un árbol verde' es evidencia que corrobora la hipótesis 'todos los cuervos son negros'. Los intentos de resolución pueden distinguir:

• observaciones no falsificantes en cuanto a corroboraciones fuertes, moderadas o débiles
• investigaciones que proporcionan o no una prueba potencialmente falsificadora de la hipótesis.

La evidencia contraria a una hipótesis es en sí misma filosóficamente problemática. Tal evidencia se llama una falsificación de la hipótesis. Sin embargo, bajo la teoría del holismo de confirmación, siempre es posible salvar una hipótesis dada de la falsificación. Esto es así porque cualquier observación falsadora está incrustada en un trasfondo teórico, que puede modificarse para salvar la hipótesis. Karl Popper lo reconoció pero sostuvo que un enfoque crítico que respete las reglas metodológicas que eviten tales estratagemas inmunizadoras es propicio para el progreso de la ciencia.

El físico Sean Carroll afirma que el modelo ignora la subdeterminación.

El modelo (o enfoque) hipotético-deductivo versus otros modelos de investigación

El enfoque hipotético-deductivo contrasta con otros modelos de investigación como el enfoque inductivo o la teoría fundamentada. En la metodología de percolación de datos, el enfoque hipotético-deductivo se incluye en un paradigma de pragmatismo por el cual pueden existir cuatro tipos de relaciones entre las variables: descriptivas, de influencia, longitudinales o causales. Las variables se clasifican en dos grupos, estructurales y funcionales, clasificación que impulsa la formulación de hipótesis y las pruebas estadísticas a realizar sobre los datos para aumentar la eficiencia de la investigación.