시험의 엄격성

시험의 엄격성.hwp

0.02MB

 

 

 

                        시험의 엄격성

 

이제 우리는 시험들의 엄격성에 대한 정의(定義)로 향할 수 있다.

h를 시험될 가설로 하라; e를 시험서술로 (증거), 그리고 b를 ‘배경지식’으로, 다시 말해서 우리가 이론을 시험하는 동안 우리가 문제가 없는 것으로서 수용하는 (잠정적으로) 모든 것들로 하라. (b는 또한 초기조건의 특징을 띤 서술들을 포함할 것이다.) 우선 e가 h와 b의 논리적 귀결이어서 p(e,hb) = 1이라고 가정하자 (이 가정은 나중에 완화될 것이다). 예를 들어 e는, 뉴튼의 이론 h와 b의 일부를 형성하는 과거 위치들에 대한 우리의 지식으로부터 도출된, 화성의 예측된 위치에 관한 서술일 것이다.

우리가 e를 h의 시험으로서 생각한다면 뒷받침하는 증거로서 해석되는 이 시험의 엄격성은, b만 주어져도 (h 없이) e가 비개연적일수록 그만큼 더 클 것이라고 우리가 말할 수 있다; 다시 말해서 b가 주어진 e의 확률 p(e,b)가 작을수록 이 시험의 엄격성은 더 클 것이라고 우리가 말할 수 있다.

ㅡ 칼 포퍼, 추측과 논박 과학적 지식의 성장, 1989년, 390쪽 ㅡ

 

Now we can turn to the definition of the severity of tests.

Let h be the hypothesis to be tested; let e be the test statement (the evidence), and b the 'background knowledge', that is to say, all those things which we accept (tentatively) as unproblematic while we are testing the theory. (b may also contain statements of the character of initial conditions.) Let us assume, to start with, that e is a logical consequence of h and b (this assumption will later be relaxed), so that p(e,hb) = 1. For example, e may be a statement of a predicted position of the planet Mars, derived from Newton's theory h and our knowledge of past positions which forms part of b.

We then can say that, if we take e as a test of h, then the severity of this test interpreted as supporting evidence, will be the greater the less probable is e, given b alone (without h); that is to say, the smaller is p(e,b), the probability of e given b.