科学的方法
また、条件を振って問題の切り分けを試み、何らかの操作を行い、その応答から押さえるべきポイントを論理的に把握ることを試みる。また、複数の実験データをみながら即座にいろいろなモデルを立て、そのモデルを考慮しながら随時、実験条件の最適化を図っていくこと。しかし、最終的に整合のとれたモデルとデータの組に到達できる人は少数である。そのような者は、どうしようもないときにも「この山はハズレ」との結論に到達するまでの時間が短くさらにその決断は正しい(どのような要因が邪魔なのかをそれなりには正確に把握している)。予備実験の段階で注意すべきことを箇条書きにすると、以下のようになる。
予備実験のデータを桁違いに変化させる要因
傾向を大幅に変える要因(発振が止まる等)
変化させられるパラメータ
個々のパラメータそれぞれを独立に動かした時に測定される個々の測定値のそれぞれ変化の傾向
そのオーダー
それに当てはまる実験式、定性的なモデルなど
実験の勝負は、「先行研究のリサーチ」、「予備実験」の段階で大半が決まり、これに従い、「リサーチクエスチョンの抽出」、「仮説の構築」、「最適な実験条件」が機械的に決まり、実証実験に至っては、もはやルーチンワークでしかない。このことから、研究者の成長にとって、実験の大半を予備実験や基礎検討に費やすことが遠回りなようで、実はこれが実験の成功への近道であるばかりか、若い研究者の研究能力の大きな基盤財産になると考えられている。
例えばリース・モーリン博士は、現在の最前線における物理学の理論が、「どのような実験結果でも取り込めるほどパラメータが多い」ことを指摘したうえで、反証可能性を軽視している傾向を、「物理学の迷走」と断じている。実際、モーリン博士が指摘するように、最近の素粒子物理、量子情報、物性理論等は極めて数学に近い様相を呈しているため反証可能性の原則を逸脱していることはしばし指摘される。また、特に、萌芽的な理論においては、実験がどんな結果を出してもそれを取り込めてしまうほどパラメータが多く、しかもそのパラメータの物理的な意味が不明確であることもしばしば指摘される。現在でも、このことを理由として権威ある雑誌への掲載が拒まれることがあるとされる。但し、この傾向も最近では現実的な方向に、つまり反証可能性に偏重しない方向にシフトしつつある。
しかし、実はポパーは、仮説のアドホックな修正について全面的に禁止してなく、その修正により反証可能性の度合いを増やす場合に対し、受容可能としている。
決定不全の説明で繰り返し使われる事例として、海王星の発見がある。天王星が発見されたとき、その軌道がニュートン力学の予測とずれていることが観察された。そのとき天文学者たちはニュートン力学を放棄するという路線ではなく、未知の惑星があって天王星に影響しているという仮説をたてる路線を選び、これが海王星の発見につながった。
この問題はしばしば反証主義の難点として指摘される。しかし、その条件付きの修正が可能な場合、その仮説の修正は、その条件を満たすので認められる。
効果判定の閾値設定が恣意的でなかったのか?(効果があった場合もなかった場合も)
という問題がある。そこで、(一つの因子に対する)介入の強さと効果判定のそれぞれを多段階にした一因子実験という考え方が出てくる。 一因子実験においても、実験条件(介入の強さ,横軸)と効果判定(効果の強さ,縦軸)に取り、適切に象限を分けると、四分割表の考え方である程度理解可能である。
一方で、作用機序の問題は残っている。作用機序の問題とは、例えば以下のような事例が存在する。
このうち、海外で行われた1つの試験(INTEREST試験)では、イレッサによって、従来型抗がん剤と同程度の延命効果が得られることが証明されていますが、ほぼ同じデザインで行われた国内の試験(V15-32試験)では、延命効果を明確に証明することはできませんでした。また、海外で行われたもう1つの試験(ISEL試験)では、プラセボよりも延命効果がありそうだったのですが、明確な証明には至りませんでした。(より引用)
この事例は臨床薬の治験の事例であるため、上記の例4に比べ、はるかに高度で精密な条件設定がなされているわけだが、 簡単に考えれば上記の例4と似たような事例である。イレッサのような分子標的薬は、「特定の機序でがんになった人にはよく利くが、そうでない人には殆ど効果がない」 という性質がある。例4の場合でも、「(イ)に相当する10人の一部は、この薬のおかげで治ったかもしれない」という可能性が残る。こういった場合には、「薬が効いた群とそうでない群」に何らかの違いがないかを検討することが望まれる。
この例において、「架空の青少年の性的表現を含む創作物は、性犯罪を増加させる」という主張は、
「先行して規制を行った諸国における犯罪件数の推移と、国内の犯罪件数の推移の比較」
「架空の青少年の性的表現を含む創作物の販売件数の推移と、国内の犯罪件数の推移の比較」
などの、既存の統計から成否を判断できる。このような簡単なデータを議論の対象としない(あるいは、調べてもいないということは)、少なくともエビデンスベースとは 対極にある姿勢であり、科学的ではない。
また、2000年代前半ごろから、「ゲームをすると、脳が破壊される(ゲーム脳)」等といったいい加減な学説が、科学的検証を受けずに流布しており、一部の科学的方法に理解の乏しい教育者が無批判に、教育方針に取り入れている場合がある。
大昔の事例としては、禁酒法、魔女狩りなども、口当たりのいい表現に基づいた、科学的根拠のない判断である。
ここまで分かりやすい、つまり、当該分野の専門的な知識がなくても、議論のおかしさが大体わかる例はそこまで多くないが、それでも、どのような議論でも、エビデンスを無視した科学的方法とは対極にある判断が含まれていることは、よくある。
このような事例に対して、ロジカルシンキングやクリティカルシンキング等の手法から、解説した書物が、近年相次いで出版されているなど、(例えば)一定の関心がはらわれるようになっている。このような関心に答える一連の知識体系を、メディアリテラシーという。
実際に本例で標準化変数の値を計算すると以下の値を得る。
Z=-19.2
従って、p=0.05の場合でも,p=0.01の場合でも、この場合の標準化変数(Z)の値は、帰無仮説の採択範囲の採択範囲の外にあるため、帰無仮説はp=0.05でも、p=0.01でも棄却される。したがって、p=0.05でも、p=0.01でも「この病気に感染すると血清中のカルシウム濃度は低下する」と言える。
参考までに、(両側)Z検定においては,p値は、標準正規分布の累積分布関数(NORM.S.DIST)を用いて、この場合(Z=19.2の場合)は、
=2*(1-NORM.S.DIST(ABS(19.2),TRUE))
にて計算されるが、Excelにおいては、19.2は標準正規分布の標準偏差に対し離れすぎているため、桁落ちにて0と算出されてしまう。
◆例1-2:母分散が未知の場合
W社に勤務する社員30名の血圧の平均値は145 mmHgで、不偏分散(U)は900となった。血圧の全国平均は140 mmHgである。この時H1:「W社の社員の血圧は、全国平均に対し高い」と言えるか?
自由度29の両側t検定において、検定において、有意水準pで帰無仮説を棄却することを考えた場合、p=0.05,p=0.01の場合の帰無仮説の採択範囲は以下のようになる。
p=0.05のとき、「=TINV(0.05,29)」の計算値(Excel)は、「2.045229642」でありt分布の対称性より、-2.05≦T≦2.05
p=0.01のとき、「=TINV(0.01,29)」の計算値(Excel)は、「2.756385904」でありt分布の対称性より、-2.76≦T≦2.76
しかし、ある程度信頼を得ている理論ですら完全な証拠の補完ができず、いくつかの推定が根拠の中に混ざる場合や、推論過程自体に粗が存在する場合もある。一般に、「どのような推論過程」が適切であるのかは、その研究のオリジナリティーにかかわる部分であり、特に研究レベルでは極めて難しい。
実際、物理の重要な概念を創造した論文は、たいていは隙がある論理展開をしていると指摘される。 通常の学部レベルで想像される緻密な理論展開は、創造的理論を受けてその内容を精密化したり整理する過程で生じる。
このように科学においては論理性を重視する一方で、現実の対象を扱っていることによる若干の論理の飛躍を認めざるを得ない側面がある。一般に、現実の対象を扱う学問では多少飛躍を許してでも学問を進めたほうが、後になってみて分かることが多いと信じられている。反面、この意味では「科学的な方法によって得られた結論」であるというだけでは「科学的に正しいか否か」「現実的に正しいか否か」「現実的に役立つか否か」は必ずしも一致するとは限らない。問題は、「ギャップを認めつつも推論を進め、意味のある仮説を提唱し、それを広め、集団で検証する」という建設的な立場の重要性にある。
論理の飛躍としては、
法則の適用範囲を勝手に広げる
数学上の制約を無視
実態とは合わない近似
必要条件と十分条件の意図的な混同(チャールズ・パースの仮説形成法)
強引なモデル化
強引な仮定を認める
などがある。それぞれそういうものを認めざるを得ない相応の理由がある。
では、どこまでの飛躍やあいまいさを容認するのか。