より正式な背景にある、信念の効果を特徴づける方法はベイズ推定ではない。ベイズ推定では、信念は人の自信を示す確率(パーセンテージ)で表される。最初の確率(事前確率)からはじめて、それから証拠を観察したあとにその確率をベイズの定理を使って更新していく。結果として、事前確率(結論に関連した事前の観察)が違うなら、二人の独立した同じ現象の観察者は理性的に違った結論へ到達する。しかし、二人が互いにコミュニケーションを許されれば、最終的に合意に到達することができる。(による)。どの観察が証拠になるかを決めるかについての背景にある信念の重要性は三段論法などの演繹に見られる。もし、命題のどれかが真でないとされれば、結論も真ではないとされる。科学的証拠の実用性.古くは、カール・ポパーなどの哲学者は科学的証拠が中心的役割をになう科学的方法についての影響力のある理論を提供した。要約すると、ポパーは科学者は創造的に理論を作るが、その理論は証拠やよく知られた事実に反するときに反証されると主張した。ポパーの理論は、理論と矛盾する事実を立証することで、証拠は理論が間違いであることを示せるという非対称性を提示した。反対に、理論と矛盾するまだ見つかっていない他の証拠が存在するかもしれないので、証拠は理論が正しいことを証明できない。哲学的見方vs科学的見方.哲学のコミュニティは、証拠と仮説の関係を調べることにより科学的証拠の論理的要求を研究したが、研究の対象の事実と文脈に注目する科学的アプローチとは対照的だった。科学的アプローチの例として、は、(データの明晰さ、他者による再現性、他の方法で得られた結果との整合性・ありえそうな理論との一貫性)の要因を、観察が科学的証拠とみなされるかどうかを決めるのに有用だとした。チャーチ=チューリングのテーゼの哲学的前提に基づいて、証拠の評価に対する数学的基準が推測されたが、その数学的基準は「証拠のもっとも単純で包括的な記述がもっとも正しい可能性が高い」というオッカムの剃刀のアイデアと似ていた。数学的基準は、公式的には「理想的な原則は、仮説に関連する事前確率は、アルゴリズム的普遍確率によって与えられるべきであり、モデルの対数普遍確率とモデルに与えられたデータの確率の対数の和が最小にされるべきであると述べている」とする。医学において.