Guía de Capítulos

Causalidad y Argumentos científicos

El razonamiento científico parte de la suposición de que hay relaciones causales discernibles entre objetos y eventos. Sin embargo, lo que es la causalidad no está tan claro como se podría pensar.

1. Condiciones suficientes y necesarias

Comprender la causalidad requiere comprender los conceptos de condiciones suficientes y necesarias. Se produce una condición suficiente cuando un evento garantiza que ocurre otro evento. Una condición necesaria significa que una cosa es esencial, obligatoria o requerida para que otra cosa se realice.

2. Causalidad

Una causa se puede definir como una condición o conjunto de condiciones que producen un efecto. Cuando hablamos de un conjunto de condiciones, estamos hablando de una red causal.

Establecer el estado normal de un sistema ayuda a definir el estado anormal de un sistema, o cualquier cambio del estado normal requiere una explicación, típicamente causal.

Una causa precipitante es el objeto o evento directamente involucrado en provocar un efecto. Una causa remota es algo que está conectado a la causa precipitante por una cadena de eventos.

3. Métodos de Mill

Determinar con precisión las causas y los efectos no es una tarea sencilla. A menudo podemos confundir los dos, o identificar erróneamente uno porque carecemos de información suficiente. Los métodos de Mill son intentos de aislar una causa de una secuencia de eventos compleja.

1. Método de acuerdo: Se comparan dos o más instancias de un evento (efecto) para ver qué tienen en común. Esa comunidad se identifica como la causa.
2. Método de diferencia: Se comparan dos o más instancias de un evento (efecto) para ver lo que no tienen en común. Si tienen todo menos una cosa en común, esa única cosa se identifica como la causa.
3. Método conjunto de concordancia y diferencia: Una combinación de los métodos de concordancia y diferencia, el método conjunto busca una única coincidencia entre dos o más instancias de un evento, y el método conjunto busca una ausencia común de esa posible causa.
4. Método de residuos: se restan todas las causas conocidas de un conjunto complejo de eventos. Se dice que lo que queda es la causa.
5. Método de variaciones concomitantes: se buscan correlaciones entre eventos variables, es decir, correspondencia en variaciones entre dos conjuntos de objetos, eventos o datos.
4. Limitaciones de los métodos de molino

Los métodos de molino solo pueden revelar evidencia de causas probables; no proporcionan un poder explicativo real. Descubrir casos de causalidad es un paso importante en la comprensión del mundo, pero es solo una parte de lo que necesitamos. También necesitamos entender cómo y por qué determinados casos de causalidad funcionan como lo hacen. Las respuestas a estas preguntas nos llevan más allá de ser capaces de identificar relaciones de causa-efecto. Debemos desarrollar teorías e hipótesis, la base del razonamiento científico.

5. Ciencia teórica y Experimental

Los científicos proceden desarrollando una hipótesis a partir de los datos observados. Una hipótesis es una explicación provisional y comprobable de los hechos. Los científicos teóricos proponen hipótesis para explicar los fenómenos naturales, mientras que los científicos experimentales realizan pruebas de esas hipótesis.

6. Inferencia a la Mejor Explicación

El proceso por el que se desarrolla una hipótesis se llama abducción. La inferencia de hechos a una explicación de esos hechos, particularmente cuando ocurren patrones, es una inferencia abductiva.

Para resolver inferencias conflictivas para los mismos hechos, a menudo recurrimos a la inferencia para la mejor explicación, es decir, cuando la inferencia es la más probable.

7. Pruebas de hipótesis, Experimentos y Predicciones

El conocimiento se expande cuando podemos verificar o falsificar una hipótesis. Esto se debe a que las pruebas experimentales se construyen de tal manera que es probable que la hipótesis sea una explicación ampliamente aplicable de ciertos hechos, en lugar de un caso aislado. Este tipo de experimento está controlado, lo que significa que las configuraciones experimentales difieren en una sola variable (consulte el método de diferencia de Mill). El grupo experimental es el que obtiene la variable, mientras que el grupo de control no.

Las afirmaciones causales que resultan de los experimentos deben reflejar cinco criterios:

1. Debe haber una correlación entre causa y efecto.
2. La causa no debe preceder al efecto.
3. La causa debe estar en la proximidad del efecto.
4. Debe existir un conjunto de condiciones necesarias y suficientes.
5. Se deben descartar explicaciones alternativas.
8. Ciencia y superstición

Una de las principales características de la metodología científica es la verificación y la falsabilidad. Retirada de Ch. 4 que una apelación a la ignorancia se hace cuando inferimos de la falta de evidencia que algo es o no es el caso. Aunque hay ocasiones en que la falta de pruebas debe dar lugar a un fallo de que la reclamación original no está respaldada (como en un tribunal penal), esto no es así en las prácticas científicas.

Los siguientes requisitos son necesarios para una prueba justa de una hipótesis causal:

1. La predicción debe ser verificable
2. La predicción no debe ser trivial.
3. La predicción debe tener una conexión lógica con la hipótesis.

es importante recordar que la aplicación del método científico intenta confirmar o refutar una hipótesis; sin embargo, este proceso siempre debe considerarse parcial y provisional. El peso que damos a una confirmación o refutación nunca es todo o nada. Debemos acumular pruebas durante mucho tiempo. Si cometemos errores, serán revelados por los resultados de experimentos repetidos.

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