Test d'hypothèse et méthode scientifique

En lisant les réponses à ce fil , j'ai commencé à me demander comment le test d'hypothèse est lié à la méthode scientifique . Bien que je comprenne bien les deux, j'ai du mal à établir le lien précis entre eux.

À un niveau élevé, la méthode scientifique se résume à:

Faire des conjectures et des hypothèses (théorie)
Faire des prédictions à partir de cette théorie
Effectuer des expériences et des observations
Testez et adoptez la nouvelle théorie si
- les données correspondent aux prévisions (plus) avec précision que les théories alternatives
- la nouvelle théorie n'est pas plus complexe que d'autres alternatives plausibles

À un niveau élevé, il me semble que la méthode scientifique suit donc une approche «accepter si ça va bien» qui contraste avec l'approche «rejeter si ça ne va pas» des tests d'hypothèses statistiques. Est-ce correct? et si oui, pourquoi est-ce le cas? Ne poursuivent-ils pas fondamentalement le même objectif? inférer la théorie ou le modèle qui explique le mieux les observations?

hypothesis-testing inference

— Amelio Vazquez-Reina
source

La nouvelle théorie ne doit pas être plus simple que les théories alternatives. En outre, une autre caractéristique des nouvelles théories est qu'elles englobent généralement les anciennes théories. Par exemple, la relativité restreinte couvre la théorie du mouvement de Newton. Les équations de Maxwell couvrent la loi d'Ohm, etc.

— Aksakal

Mais qu'est-ce que les gens utilisent habituellement NHST pour rejeter? Habituellement, ce n'est pas leur propre hypothèse ou celle de quelqu'un d'autre. Le test d'hypothèse est bien si vous avez une théorie / hypothèse à tester avec.

— Livid

Cette caractérisation de la méthode scientifique ne semble pas conforme à ce que font réellement les scientifiques, ni à la façon dont les philosophes écrivent à ce sujet. En particulier, je ne connais personne qui ait articulé ou préconisé une "approche d'acceptation si cela convient": cela sonne presque à l'opposé de la méthode scientifique, qui serait beaucoup mieux (si trop simpliste) qualifiée de "rejeter si - ne correspond pas. " Mais peut-être que je me méprends: auriez-vous une référence pour appuyer votre caractérisation?

— whuber

@whuber, presque tout dans mon article m'a été fourni par la définition sur Wikipédia de la méthode scientifique. «Accepter si ça va bien» vs «rejeter si ça ne va pas» est ma propre caractérisation pour résumer la question. Si cette caractérisation est incorrecte, une explication de la raison pour laquelle cela est le cas constituerait, à mon humble avis, une réponse. Je vais reformuler l'OP pour que ce soit clair.

— Amelio Vazquez-Reina

@Aksakal Je ne pense pas que ce soit correct. Vous ne pouvez que réfuter la conjonction de la théorie + diverses hypothèses (par exemple, l'équipement fonctionnait correctement). Les gens ne rejetteront pas une théorie qui semble utile simplement en raison de preuves contradictoires. Je pense que presque toujours les gens ne croient pas que la théorie est correcte à 100% de toute façon, la théorie doit être remplacée par quelque chose de plus convaincant. Je serais intéressé si vous avez un exemple en tête.

— Livid

Ces problèmes sont connus depuis longtemps, ils ont commencé dans la recherche en éducation, la psychologie et se sont depuis étendus à la physique même. Il n'y a personne en particulier à blâmer et apparemment rien ne peut l'arrêter.

Nous sommes tout à fait en danger d'envoyer des jeunes hommes hautement qualifiés et très intelligents dans le monde avec des tables de nombres erronés sous les bras et avec un brouillard dense à l'endroit où devrait se trouver leur cerveau. Au cours de ce siècle, bien sûr, ils travailleront sur les missiles guidés et conseilleront la profession médicale sur le contrôle des maladies, et il n'y a pas de limite à la mesure dans laquelle ils pourraient entraver toutes sortes d'efforts nationaux.

Fisher, RN (1958). "La nature de la probabilité". Revue du centenaire 2: 261-274.

L'application habituelle des statistiques en psychologie consiste à tester une "hypothèse nulle" que l'investigateur espère fausse. Par exemple, il teste l'hypothèse que le groupe expérimental est le même que le groupe témoin même s'il a fait de son mieux pour les faire fonctionner différemment. Ensuite, une différence "significative" est obtenue qui montre que les données ne sont pas en accord avec le hypothèse testée. L'expérimentateur est alors content car il a montré qu'une hypothèse qu'il ne croyait pas, n'est pas vraie. Après avoir trouvé une "différence significative", l'étape suivante la plus importante ne doit pas être négligée. À savoir, formuler une hypothèse que le scientifique croit et montrer que les données n'en diffèrent pas de manière significative. C'est une indication que la nouvelle hypothèse peut être considérée comme vraie.

SOLUTIONS MATHÉMATIQUES POUR LES PROBLÈMES PSYCHOLOGIQUES. HAROLD GULLIKSEN. American Scientist, Vol. 47, n ° 2 (JUIN 1959), pp. 178-201

Le point principal de cet article est que le test de signification ne fournit pas les informations concernant les phénomènes psychologiques qui lui sont typiquement attribués; et qu'en outre, beaucoup de méfaits ont été associés à son utilisation. Ce qui sera dit dans cet article n'est guère original. C'est, dans un certain sens, ce que «tout le monde sait». Le dire "à voix haute", c'est pour ainsi dire assumer le rôle de l'enfant qui a souligné que l'empereur n'était vraiment habillé que dans ses sous-vêtements. Peu de ce qui est contenu dans cet article n'est pas déjà disponible dans la littérature, et la littérature sera citée.

LE TEST DE SIGNIFICATION EN RECHERCHE PSYCHOLOGIQUE. DAVID BAKAN. Bulletin psychologique. VOL. 66, n ° 6. DÉCEMBRE 1966.

Le casse-tête, suffisamment frappant (lorsqu'il est clairement discerné) pour avoir droit à la désignation de «paradoxe», est le suivant: En sciences physiques, le résultat habituel d'une amélioration de la conception expérimentale, de l'instrumentation ou de la masse numérique des données est augmenter la difficulté de «l'obstacle d'observation» que la théorie physique d'intérêt doit surmonter avec succès; tandis qu'en psychologie et dans certaines sciences du comportement connexes, l'effet habituel d'une telle amélioration de la précision expérimentale est de fournir un obstacle plus facile à surmonter pour la théorie. Par conséquent, ce que nous considérerions normalement comme des améliorations de notre méthode expérimentale tendent (lorsque les prédictions se matérialisent) à produire une corroboration plus forte de la théorie en physique, car pour rester non réfutée, la théorie doit avoir survécu à un test plus difficile; par contre,

TESTS THÉORIQUES EN PSYCHOLOGIE ET PHYSIQUE: UN PARADOXE MÉTHODOLOGIQUE. PAUL E. MEEHL. Philosophie des sciences, 1967, vol. 34, 103-115.

— Livide
source

Dans quelle mesure cela représente-t-il un problème avec la méthode scientifique elle-même par rapport à un problème de faute professionnelle ou d' utilisation incorrecte de la méthode scientifique?

— Amelio Vazquez-Reina

@ user023472. Je ne te suis pas. Ces citations proviennent de gens qui se plaignent du remplacement de la science telle qu'elle était pratiquée par autre chose.

— Livid